sexta-feira, 7 de fevereiro de 2014

Análise de dados a próxima grande arma de segurança nas empresas

Os cibercriminosos têm intensificado o seu jogo com novas formas engenhosas ao furto de dezenas de milhões de números de cartões de pagamento dos consumidores e informações pessoais. Portanto, faz sentido que as grandes empresas estão agora se voltando para grandes análises de dados, pelo menos, conter a investida de violações de segurança.

Hoje, apenas 8% das grandes organizações globais estão usando grandes análise de dados para identificar padrões e rapé proativamente tentativas de fuinha em seus sistemas de pagamento e comprometer tanto a sua marca e informações financeiras de seus clientes.

Mas esse número deve saltar para pelo menos 25% das empresas em 2016, de acordo com um novo Gartner relatório , como empresas de adotar tecnologias e protocolos que podem dar-lhes um acesso mais rápido à informação mais contextualizada dentro e fora de suas redes.

Dados de monitoramento de segurança significativa tem uma data de validade. Se não for utilizado de imediato e de forma eficaz, os hackers podem continuar a presa com a impunidade, deixando as suas metas para sempre perseguindo e analisando o seu pesadelo mais recente como criminosos vão criando o seguinte.

"Um ou dois anos atrás, hackers iria olhar em volta, realizar uma extensa ciber espionagem em suas metas e, em seguida, ir para o roubo - se foi por dinheiro ou informação, disse Avivah Litan." Agora hackers - conscientes de segurança mais eficaz e prevenção de fraudes medidas erguidas por seus alvo empresas vítimas - simplesmente ir diretamente para o roubo, sem uma fase de reconhecimento chamou-out ".

Esta realidade tem desprezado mais grandes de análise de dados de investimentos e aquisições entre os bancos e outras instituições financeiras, mas outros setores têm sido lentos para alavancar todas as informações que eles estão monitorando constantemente se reunindo.

Gartner diz que este triplicação das grandes análise de dados de segurança pode resultar na redução de falsos alarmes em sistemas de monitorização existentes, correlacionar alertas de alta prioridade para detectar padrões de abuso e fraude e agilizar a sua resposta por meio do ajuste suas regras e modelos em relação aos dados de streaming em quase real tempo.

Fonte : http://www.zdnet.com/

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