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Qu’est-ce que l’exploration de données dans la cybersécurité et pourquoi est-ce important ?

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Qu’est-ce que l’exploration de données dans la cybersécurité et pourquoi est-ce important ?


Alors que la quantité de données créées et utilisées par les entreprises augmente à un rythme rapide, les protéger contre les attaques constitue un défi de taille. C’est là que le data mining s’est révélé inestimable, car il nous permet de vérifier très facilement d’énormes quantités de données et améliore l’approche de cybersécurité d’une entreprise de diverses manières. Jetons un coup d’œil à la façon dont l’exploration de données dans la cyber-sécurité fonctionne à cet égard et ce que l’avenir pourrait nous réserver.

Comment fonctionne le datamining ?

Combinant l’analyse statistique et apprentissage automatique éléments, l’exploration de données est un processus consistant à travailler sur de grandes quantités de données pour essayer de trouver des modèles et résoudre des problèmes spécifiques. Outre le rôle de cybersécurité que nous examinerons ici, l’exploration de données peut être utilisée pour prédire les tendances commerciales, créer des campagnes marketing et détecter les problèmes, entre autres. Il est donc facile de comprendre pourquoi cette activité a connu une telle croissance ces dernières années et pourquoi les experts en data mining sont si demandés.

L’exploration de données relève du domaine de la science des données et est souvent entreprise par des scientifiques des données ou des professionnels occupant des rôles analytiques connexes. Ces personnes utilisent des outils et des techniques spécialisés pour extraire des informations précieuses, et la demande pour ces compétences augmente à mesure que les entreprises gèrent des ensembles de données toujours plus nombreux.

Après avoir obtenu un master en cybersécurité, salaire les perspectives s’élargissent avec une pléthore de rôles faisant surface dans divers secteurs, y compris l’exploration de données. Ces diplômes avancés abordent divers sujets tels que l’exploration de données, l’apprentissage automatique, la sécurité d’entreprise, etc. De nombreux programmes éducatifs offrent de la flexibilité, s’adaptent aux horaires de travail et personnels grâce à l’apprentissage en ligne, avec la possibilité de terminer les cours en aussi peu que 18 mois.

Equipé des connaissances et des techniques d’exploration de données au sein du contexte de cybersécuritéy, on peut explorer la myriade d’opportunités d’emploi dans divers secteurs et zones géographiques.

Pourquoi l’exploration de données est-elle importante ?

Fusion de données Bande dessinée Cloudtweaks

Un nombre croissant d’entreprises reconnaissent la valeur de l’exploration de données, notamment pour renforcer leurs stratégies de cybersécurité. L’un des principaux avantages du data mining est sa capacité à identifier rapidement et efficacement vulnérabilités et les menaces potentielles pour la sécurité. De plus, il offre l’avantage de détecter les menaces du jour zéro et de révéler des modèles complexes qui autrement pourraient passer inaperçus.

Lorsqu’elle réfléchit à l’opportunité ou non d’introduire cette méthode de cybersécurité, l’un des aspects négatifs possibles à prendre en compte pour une entreprise est la nécessité d’un haut niveau d’expertise en la matière. Former le personnel informatique existant aux techniques et aux outils nécessaires pour réaliser ce travail peut être un processus long et coûteux. C’est pourquoi le marché du travail pour les experts en cybersécurité qui ont déjà appris l’exploration de données est si dynamique en ce moment. Faire appel à un nouvel employé parfaitement formé sur le sujet lui permet de prendre un bon départ et de commencer immédiatement à contribuer aux efforts globaux de cybersécurité.

Quelles techniques de data mining sont utilisées en cybersécurité ?

L’exploration de données peut être effectuée de différentes manières, en fonction du contexte et des informations ou prédictions recherchées. Lorsqu’il s’agit d’un rôle en cybersécurité, voici quelques-unes des techniques les plus importantes que vous devez connaître.

Classification

C’est là que l’ensemble total de données est divisé en diverses classes, concepts et variables. Il s’agit d’une approche solide pour ajouter des variables à la base de données et obtenir des résultats précis, mais elle nécessite un algorithme bien entraîné pour vous fournir d’excellentes classifications en temps réel.

Analyse de régression

Dans ce cas, vous créez un algorithme pour prédire tout changement trouvé dans les variables, en vous basant sur la valeur moyenne de toutes les autres variables de l’ensemble de données. Cette approche n’est pas seulement utilisée pour la cybersécurité ; cela peut également être un moyen utile de prévoir les tendances.

Analyse des séries chronologiques

En utilisant les informations collectées sur une période donnée, vous pouvez rechercher des modèles sensibles au facteur temps qui vous permettent d’essayer de prédire s’il existe un moment spécifique de la journée ou une période de l’année où une attaque de cybersécurité est plus probable. Cela se fait en utilisant des algorithmes pour vérifier l’heure des modifications dans la base de données.

Analyse des règles associées

Cette technique suivante est un moyen utile de rechercher des modèles cachés qui pourraient vous permettre de déterminer comment une cyberattaque pourrait avoir lieu. Il fonctionne en trouvant des relations entre les variables d’un groupe et en vous montrant comment travaille un attaquant.

Regroupement

Cette technique d’exploration de données est la plus étroitement liée à la classification, mais une différence majeure est qu’elle ne peut pas traiter en temps réel de nouvelles variables. Cela dit, cela peut s’avérer être un excellent moyen de structurer et d’analyser une base de données en recherchant les éléments présentant des caractéristiques similaires sans créer à chaque fois de nouveaux algorithmes.

Récapitulation

La dernière technique que nous devons considérer est principalement considérée comme utile lorsque vous devez créer des journaux et des rapports. La synthèse rassemble un petit groupe de clusters, de classes et d’ensembles de données et vous permet de voir ce que contient chacun d’eux. Il s’agit d’un moyen intelligent de réduire le besoin d’analyse manuelle.

L’utilisation de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle

L’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle étant actuellement des sujets extrêmement populaires dans le monde des affaires, leur utilisation dans l’exploration de données en matière de cybersécurité sera certainement un sujet dont nous entendrons beaucoup plus parler à l’avenir. L’IA est déjà présente dans la cybersécurité et a déjà fait ses preuves. En termes de data mining, l’IA peut être utilisée pour détecter les robots malveillants, malwareou des intrusions dans le réseau.

Pour l’instant, l’ajout de cette technologie en est encore à un stade relativement précoce. Cela signifie que son utilisation dans un rôle d’exploration de données peut rendre les algorithmes plus complexes et produire des résultats imprévisibles. Cependant, il est clair que l’IA va changer notre façon de travailler dans de nombreux domaines, et il semble probable que l’exploration de données intègrera pleinement l’IA d’ici peu.

Pourquoi est-ce important?

La cybersécurité est devenue une énorme préoccupation pour presque toutes les entreprises de la planète. Les entreprises sont désormais tellement dépendantes des données qu’elles collectent et utilisent que leur sécurité est devenue une priorité majeure.

Le problème est que les cyberattaques sont devenues si répandues et si complexes qu’il n’est plus possible de les surveiller manuellement. La cybersécurité les statistiques sont stupéfiantesavec environ 300 000 nouveaux logiciels malveillants créés chaque jour, plus de 4 000 000 de sites Web contenant des logiciels malveillants et les entreprises mettent en moyenne près de 50 jours pour détecter une cyberattaque.

Cela signifie que les équipes de cybersécurité sont constamment à la recherche d’outils ou de techniques susceptibles de les aider à lutter contre cette vague d’attaques. Bien que l’exploration de données en soi ne soit pas la solution, elle peut s’avérer un élément extrêmement utile dans leurs processus quotidiens pour assurer la sécurité des données de l’entreprise.

Quelles menaces le data mining peut-il détecter ?

Logiciel malveillant

Pour mieux comprendre l’utilité du data mining dans le monde de la cybersécurité, nous pouvons examiner certaines des menaces qu’il est capable de détecter pour nous. Le premier exemple est celui des logiciels malveillants. Comme nous l’avons déjà vu, il s’agit d’un problème énorme et croissant, avec un nombre massif de logiciels malveillants déjà disponibles qui cherchent à causer des dégâts.

Les méthodes courantes de lutte contre les logiciels malveillants incluent des approches basées sur les signatures et sur le comportement. Cependant, ces méthodes ne se sont pas révélées totalement efficaces, c’est pourquoi les équipes de cybersécurité ont continué à rechercher d’autres approches.

L’exploration de données peut faciliter la détection rapide et précise des logiciels malveillants, en repérant les attaques du jour zéro et en permettant aux entreprises d’éviter les perturbations que les logiciels malveillants peuvent créer. Cela se fait de différentes manières :

  • La détection des abus est également communément appelée détection basée sur les signatures. Il est capable de repérer les attaques connues qui ont été confirmées par des exemples basés sur leurs signatures. Il n’a pas tendance à générer de faux positifs mais n’est pas capable de détecter les attaques zero-day.
  • La détection d’anomalies est un moyen d’amener le système à reconnaître toute activité ou modèle qui diffère de la manière normale de travailler. Il s’agit d’un moyen puissant d’identifier de nouvelles attaques inconnues, mais sa principale faiblesse réside dans le nombre de faux positifs qu’il peut produire.
  • Une approche hybride verrait l’utilisation conjointe des méthodes d’utilisation abusive et de détection des anomalies. Cela devrait permettre de détecter davantage de cas sans avoir un grand nombre de faux positifs.

Dans tous ces cas, le système doit extraire les fonctionnalités du logiciel malveillant de ses enregistrements pour l’aider à identifier une attaque de logiciel malveillant. Après cela, la partie classification et regroupement du processus les divise en groupes en fonction des caractéristiques qui ont été analysées.

Intrusions

Un autre aspect important du data mining est le fait qu’il peut être utilisé pour détecter des intrusions potentiellement malveillantes. Il peut s’agir de n’importe quel type d’attaque contre un réseau, des serveurs, des bases de données ou toute autre partie d’un système.

Les principaux types d’attaques que vous vous attendez à détecter de cette manière sont les attaques par analyse, attaques de pénétration, et les attaques par déni de service (DOS). Pour bien faire cela, le système doit être capable d’extraire et d’analyser les bonnes fonctionnalités des programmes concernés.

L’exploration de données étant un excellent moyen d’identifier des modèles, il s’agit d’un moyen recommandé pour détecter les intrusions grâce à l’utilisation de la classification, du regroupement et de l’association. L’utilisation de l’exploration de données vous permet d’extraire efficacement les caractéristiques d’une attaque pour les classer, puis de localiser tous les nouveaux enregistrements présentant les mêmes caractéristiques.

Fraude

La fraude est un autre domaine majeur dont les entreprises doivent plus que jamais se préoccuper. La fraude est une industrie qui pèse plusieurs milliards de dollars et qui ne cesse de croître à mesure que les escrocs et autres cybercriminels recherchent des moyens de plus en plus sophistiqués pour tromper les gens.

Repérer les comportements frauduleux et les distinguer des activités réelles constitue depuis longtemps un problème. Pourtant, en utilisant les bons algorithmes d’exploration de données, il est possible d’y parvenir plus efficacement. Cela peut être fait en divisant les enregistrements en catégories frauduleuses et non frauduleuses, permettant ainsi au système de repérer des enregistrements similaires.

Pourquoi est-ce plus important que jamais ?

Comme nous l’avons vu, la cybersécurité est désormais un sujet de préoccupation majeur en raison du volume et de la variété des attaques auxquelles les entreprises sont constamment soumises. Il s’agit d’une menace qui ne va pas disparaître de sitôt et l’utilisation croissante de technologies avancées telles que l’IA signifie que de nouvelles menaces apparaîtront presque certainement.

Sans les techniques utilisées dans l’exploration de données, tenter de suivre les menaces potentielles et de les éliminer s’avérerait une tâche beaucoup plus difficile et prendrait beaucoup plus de temps. La détection manuelle de nouveaux logiciels malveillants et intrusions nécessiterait des équipes de cybersécurité beaucoup plus importantes travaillant 24 heures sur 24 et ne serait pas en mesure de garantir un haut niveau de réussite. Heureusement, les techniques utilisées dans l’exploration de données sont extrêmement efficaces lorsqu’elles sont utilisées correctement dans ce contexte. Ils peuvent aider n’importe quelle entreprise à se développer sans consacrer trop de temps et de ressources à leur sécurité.

C’est une bonne nouvelle pour tous ceux qui souhaitent explorer la possibilité de travailler dans ce domaine. L’exploration de données est un secteur en croissance rapide et la manière dont elle est de plus en plus nécessaire pour lutter contre les cyberattaques signifie qu’elle est là pour rester. En tant que carrière bien rémunérée et enrichissante, cela vaut vraiment la peine d’être étudié, tandis que toute entreprise qui n’a pas encore mis en œuvre l’exploration de données pour se protéger devrait envisager de le faire dès que possible.

Par Randy Ferguson

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