Cyber Security Data Science-ren garrantzia

30/09/2020 16

Urte batzuk igaro dira “munduko baliabiderik baliotsuena jadanik ez da petrolioa, datuak baizik” zioen Economist artikuluko esaldi hartatik, nahiz eta ideia hori matematikari ospetsu batek sortu zuen 2006an. Enpresa teknologiko guztiek erabiltzen dituzte datu horiek, eta, aldi berean, Adimen Artifiziala bezalako diziplinak datu gordin horiek informazio bihurtzeko gai dira.

Adimen Artifizialak datuetatik ikasten du, eta zeharka erabiltzen da hainbat arlotan, hala nola medikuntzan, marketinean, eskari elektrikoaren iragarpenean, erosteko gomendioetan edo garraio-ibilbide eraginkorrenen esleipenean, etab.

Ziberkrimenak ondorio suntsitzaileak eragin ditzake galera finantzarioei dagokienez, konpainia eta pertsonei eraginez. Juniper Researchen duela gutxiko txosten baten arabera, segurtasunean zulo bat sortzen duten erasoek eragindako kostua ia 4 milioi dolarrekoa da batez beste Estatu Batuetan, eta ekonomia globalarentzako 400 bilioi dolarrekoa da. Kalkuluen arabera, 2024an kostu hori 3 trilioi dolarrera iritsiko da, % 11ko urteko batez besteko hazkundearekin.

Zibersegurtasuna ordenagailuak, sarea, programak eta datuak eraso, kalte edo baimendu gabeko sarbideetatik babesteko diseinatutako teknologia eta prozesuen multzoa da. Antibirusak, firewall-ak, sarbideen kontrola eta kriptografia bezalako tresna tradizionalak agian ez dira nahikoak, industriaren egungo beharrak kontuan hartuta. Teknika horiek guztiek funtzionatzen jarraitzen duten arren, kasu gehienetan eskuzko lan asko behar dute, ziberespazio aldakorra kontuan hartuta, non egunero segurtasun-mehatxu berriak dauden.

Ordea, Data Science lan horiek hobetzeko behar den aldaketa ekartzen ari da. Machine Learning algoritmoak erabil daitezke datuetatik informazioa ikasteko edo ateratzeko, edo segurtasun-arazoen patroiak aurkitzeko eta saihesteko. Adibidez, malware bat edo joera susmagarri bat automatikoki detektatzea, zibersegurtasuneko operadorea ohartaraztea eta segundotan erantzutea.

How cybersecurity leaders are overcoming the new risk landscape

Datuen aroan bizi gara eta erabakiak datuetan oinarrituta hartzen ditugu. Data Science datuak ulertzera bideratuta dagoen zientziaren arlo berri gisa sortu da azken urteotan. Oraindik big data eta Data Sciencen inguruan eztabaida handia dago, baina badirudi denak ados daudela Data Science diziplinarteko eta zeharkako arlo berri bat bezala sortu dela, estatistika, Adimen Artifiziala, konputazioa eta negozioaren kudeaketa bezalako diziplinak barne dituelarik.

Zibersegurtasuna ordenagailuak, sarea, programak eta datuak eraso, kalte edo baimendu gabeko sarbideetatik babesteko diseinatutako teknologia eta prozesuen multzoa da.

Gaur egun, ikertzaile askok Data Science terminoa erabiltzen dute datuak eta haien inguruneak aztertzeko, estatistiketan, informatikan, Machine Learningean, konputazioan, komunikazioan, kudeaketan eta soziologian oinarritzen den diziplinarteko arloa deskribatzeko. Horrela, datuak ezagutza bihur daitezke, eta horrek erabakiak hobeto hartzea ahalbidetzen du.

Data Science-ren gaitasun analitiko handiak, Machine Learning teknikak barne, abantaila lehiakorra eman diezaieke zibersegurtasuneko ohiko teknikei. Horrela, arazoak ulertzeko, hainbat iturritako segurtasun-datuak biltzeko, ereduak elikatzeko datuak prestatzeko, datuetan oinarritutako ereduak eraikitzeko eta eguneratzeko gai izango dira, azken batean, segurtasun-zerbitzu adimendunak emateko.

Oro har, zibersegurtasunaren arloan, mehatxuak detektatzeko teknika tradizionalak erabiltzen ziren, hala nola fitxategien hasheak, neurrira idatzitako arauak, sinadurak edo bestelako segurtasun-teknika tradizionalak. Baina zibersegurtasuna “datu-hornitzaile handitzat” hartzen badugu, Data Science mehatxuen azterketa, detekzioa eta prebentzioa bizkortzeko aplika daiteke. Hortik sortzen da Cyber Security Data Science kontzeptua.

Kontzeptu honek hainbat iturritako datu asko biltzeari, informazioa Machine Learning teknologiak erabiliz aztertzeari eta informazio erabilgarria aurkituz edo datuetan oinarritutako patroiak lortuz segurtasun-arriskuak eta/edo erasoak detektatzeari egiten dio erreferentzia.

Ez du esan nahi teknologia horiekin segurtasuneko adituak ez ditugunik beharko; baizik eta, berriz ere, Machine Learning fokua duen Adimen Artifizialak “adimen areagotua” deritzoguna ematen lagunduko duela. Cyber Security Data Science-k segurtasun-analistei lana eraginkorragoa eta azkarragoa egiteko tresna bat emateko gaitasuna du.

Data Science-ren gaitasun analitiko handiak, Machine Learning teknikak barne, abantaila lehiakorra eman diezaieke zibersegurtasuneko ohiko teknikei.

Gaur egun, zibersegurtasuneko produktuak dituzten enpresa gehienek Data Science teknikak erabiltzen dituzte. Era berean, segurtasun-analisten eta Data Science edo Machine Learning adituen elkarlanerako aukera berriak irekitzen dira. Giza Baliabideetako zuzendarien Espainiako elkarteak egin berri duen EPyCE 2019 txostenean, datuen zientzialaria eta segurtasuneko aditua agertzen dira gaur egun Espainian gehien eskatzen diren lanbideen artean.