SAS: Impedir ciberataques sofisticados requiere aplicar analítica predictiva a datos empresariales

Las organizaciones necesitan cambiar de estrategias reactivas a proactivas que busquen entender una amenaza antes de que un atacante pueda causar daño. Esto requiere un monitoreo constante del comportamiento de red para que la actividad inusual pueda distinguirse del comportamiento normal.

Para lograrlo, las organizaciones requieren una nueva serie de soluciones de seguridad para empatar el creciente número y sofisticación de ataques. Aplicar analítica predictiva y de comportamiento a todos los datos empresariales y externos disponibles puede ayudar a las organizaciones a evaluar potenciales amenazas, detectar posibles ataques y reunir mayor información.

Esta analítica necesita ejecutarse en tiempo real para que las amenazas puedan mitigarse de forma proactiva antes de que ocurra una pérdida significativa, según se desprende de una reciente investigación de IDC, patrocinada por SAS, Big Data y Analítica Predictiva: Sobre la Línea de la Ciberseguridad.

“Después de una evaluación más detallada de los desafíos y vacíos en el mercado, las organizaciones necesitan un enfoque más estratégico ante las amenazas, aumentando los sistemas de seguridad existentes con más analítica avanzada de comportamiento”, dijo Alan Webber de IDC.

El objetivo de esta investigación fue entender el panorama en evolución de las amenazas a la ciberseguridad y cómo el big data y la analítica predictiva debería desplegarse para abordar mejor las amenazas y riesgos que enfrentan cada día.

La investigación explica que las soluciones efectivas de big data deben diferir de los métodos existentes y reactivos que “reúnen y analizan”, ya que ahora tenemos tecnología para usar la información en marcos de tiempo y formas que en el pasado no eran posibles. Para derivar valor a partir del big data, las organizaciones necesitan analítica de comportamiento e infraestructuras como Hadoop para mejorar la seguridad a una velocidad mayor.

Cybersecurity

“La ciberseguridad puede ser el área más crítica donde el big data puede ser una barrera para entender el verdadero panorama de la amenaza”, dijo Stu Bradley, Director Senior de Inteligencia de Seguridad en SAS. “Sin embargo, si se optimiza, el big data presenta una oportunidad significativa para añadir contexto para una detección de amenazas más precisa y veloz”.

Cabe señalar que hace unos días presentó SAS Cybersecurity, que emplea analítica de alto desempeño para procesar y evaluar miles de millones de transacciones diarias de redes en tiempo real, reduciendo el tiempo para detectar eventos de seguridad y mejorando la eficiencia de operaciones de seguridad.

La solució utiliza la analítica avanzada para entender el comportamiento empresarial normal con información empresarial contextual. Optimiza, luego analiza, datos en tiempo real para capturar una imagen continua de riesgos activos de seguridad. Entendiendo primero el comportamiento normal y luego desenterrando los patrones ocultos y complejos para identificar amenazas potenciales, una organización puede tener una perspectiva integral de riesgo para sostener sus ventajas de información sobre los atacantes.