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16/07/2015

Big Data y Analítica Predictiva como respuesta al reto de la Ciberseguridad Informe IDC

Big Data y Analítica Predictiva como respuesta al reto de la Ciberseguridad Informe IDC

En este informe IDC analiza las posibilidades que ofrece el Big Data y la analítica avanzada frente al reto de la ciber seguridad. Los responsables de la seguridad informática (CISO) y los responsables de riesgos (CRO) tienen en sus manos soluciones muy potentes para mejorar la ciber seguridad y reducir los riesgos. No obstante, el Big Data como fuente de inteligencia supone a la vez un reto y una oportunidad. La aplicación de la analítica del comportamiento a los datos externos e internos de las compañías para evaluar las amenazas, tanto internas como externas, ofrece a los responsables de la seguridad informática y a los responsables riesgos un nivel superior de comprensión y una capacidad de respuesta mejorada.

El auge del Big Data y de Analytics

En el pasado, el Big Data pertenecía al ámbito de unas cuantas empresas on line y algunos organismos oficiales; sin embargo, hoy en día el Big Data está sepultando a la mayoría de organizaciones. El problema no radica en los tipos de datos, la recopilación o el almacenamiento de los mismos: la cuestión es qué hacen las organizaciones con los datos. Para añadir valor al Big Data, las organizaciones recurren a la analítica del comportamiento y a marcos de trabajo como Hadoop para minimizar los costes, maximizar la rentabilidad de las inversiones y optimizar el funcionamiento. La seguridad se está convirtiendo en el gran problema, por lo que los responsables de seguridad informática (CISO) y los responsables del área de riesgos (CRO) están muy interesados en utilizar Big Data y, por consiguiente, la analítica para mejorar el nivel de seguridad de su organización.

Todas las organizaciones están inundadas de datos. Este fenómeno no es nuevo, las organizaciones llevan mucho tiempo recopilando datos sobre la contabilidad y las finanzas, las operaciones, la cadena de suministro, así como sobre los clientes. Lo que sí es nuevo, y es lo que distingue al Big Data, es la tecnología que ofrece la posibilidad de recopilar y sacar el máximo provecho de esta información.

En primer lugar, el ritmo de generación de datos ha aumentado debido a dos motivos: la capacidad de recoger datos que antes eran inaccesibles y las nuevas fuentes de datos. Cada vez existen más nuevas fuentes de datos, redes sociales, datos geoespaciales, nuevas amenazas, registros de servidores SQL, datos de gestión de la seguridad y eventos (SIEM), datos de NetFlow, registros de cortafuegos, datos de sistemas de detección de intrusiones (IDS) entre otros. Muchos de estos datos han existido siempre, pero las organizaciones no han podido recogerlos hasta que se han desarrollado e introducido nuevos métodos y nuevas tecnologías.

En segundo lugar, las organizaciones tienen que gestionar un volumen de datos mucho mayor. Gracias a la reducción de los costes de almacenamiento, tanto en la misma empresa como a través de una solución basada en la nube, los datos que antes se almacenaban durante un periodo finito, se almacenan ahora de forma indefinida.

En tercer lugar, variedad de tipos de datos es ahora mucho más amplia. Van desde los conjuntos de datos muy estructurados hasta los conjuntos de datos totalmente desestructurados. Históricamente, la mayoría de los datos disponibles para el análisis tenían un formato numérico. Hoy en día, los tipos de datos que se recopilan van desde los datos de contabilidad financiera interna basados en las transacciones y los datos estructurados de las relaciones con los clientes, hasta los datos no estructurados extraídos de los correos electrónicos, las redes sociales, las posibles amenazas, etc….

©2015 IDC #254290 3

Informe:

Big Data and Predictive Analytics: On the Cybersecurity Front Line

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