簡(jiǎn)單地說(shuō)，數(shù)據(jù)科學(xué)是對(duì)數(shù)據(jù)的研究?？茖W(xué)家使用算法和復(fù)雜的科學(xué)過(guò)程從數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的見(jiàn)解和信息，然后將其應(yīng)用于多種環(huán)境。很明顯，隨著世界與數(shù)據(jù)的關(guān)系不斷發(fā)展，我們對(duì)如何處理數(shù)據(jù)并與之建立有意義的工作關(guān)系的需求也在不斷發(fā)展。

數(shù)據(jù)科學(xué)是一個(gè)在各種不同領(lǐng)域都有用途的過(guò)程，其中之一就是網(wǎng)絡(luò)安全。鑒于每個(gè)人都希望更好地了解他們的情況，數(shù)據(jù)科學(xué)提供了一些影響力，使公司能夠了解如何預(yù)測(cè)和應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題、威脅和攻擊。

數(shù)據(jù)科學(xué)之前的網(wǎng)絡(luò)安全

在數(shù)據(jù)科學(xué)出現(xiàn)之前，事情主要是基于假設(shè)來(lái)完成的，這些是許多組織信息安全策略的核心。結(jié)果，正確和錯(cuò)誤的決定是主觀的，因?yàn)樗鼈兪菄@懷疑、恐懼和不確定性形成的。

然而，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展，這些恐懼、不確定性和懷疑基于 FUD 的假設(shè)的黑暗和模棱兩可的世界已經(jīng)變得明顯。因此，網(wǎng)絡(luò)安全的決策已經(jīng)擺脫了凝固的本質(zhì)，而是變成了事實(shí)。

然而，這無(wú)論如何都不會(huì)簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)安全的工作，因此信息安全領(lǐng)域的分析師和專(zhuān)業(yè)人士可能會(huì)忽略一些令人信服的細(xì)節(jié)。但網(wǎng)絡(luò)安全提供了大量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法和工具，可以讓他們?cè)诠ぷ髦懈行省?/p>

為了滿足這一必要的需求，許多組織必須聘請(qǐng)顧問(wèn)，將他們豐富的知識(shí)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)貢獻(xiàn)給各自有網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)科學(xué)需求的企業(yè)。這為組織帶來(lái)了巨大的洞察力，因?yàn)樗麄兊脑妇白兊酶蝇F(xiàn)實(shí)，特別是在他們?nèi)绾喂芾砥渚W(wǎng)絡(luò)安全優(yōu)勢(shì)和所涉及的風(fēng)險(xiǎn)方面。

數(shù)據(jù)科學(xué)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的影響

從本質(zhì)上講，將數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全以幫助防御攻擊和改進(jìn)技術(shù)以更好地應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)威脅有很多好處。誠(chéng)然，數(shù)據(jù)科學(xué)極大地改變了網(wǎng)絡(luò)安全，其影響深遠(yuǎn)且令人難以置信的革命性。網(wǎng)絡(luò)安全從數(shù)據(jù)科學(xué)中受益的一些方式是：

改進(jìn)的入侵檢測(cè)和增強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力

網(wǎng)絡(luò)安全采取貓捉老鼠游戲的形式。例如，攻擊者或黑客有各種入侵手段。他們可以隨時(shí)改變自己的風(fēng)格、工具和方法。這需要更早的入侵檢測(cè)，其中系統(tǒng)通常有助于彌合攻擊和響應(yīng)之間的時(shí)間差距。

盡管如此，襲擊者仍然以某種方式行事。有趣的是，數(shù)據(jù)科學(xué)的采用和實(shí)施使組織能夠?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法提供有關(guān)這些眾多且可避免的入侵的歷史和當(dāng)前信息。這樣做的結(jié)果是一種更有效的檢測(cè)入侵和管理系統(tǒng)的手段，它還具有能夠在事件發(fā)生之前預(yù)測(cè)未來(lái)攻擊的優(yōu)勢(shì)和能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)科學(xué)的一個(gè)令人印象深刻的特征，它有助于檢測(cè)信息安全環(huán)境中的漏洞，從而有助于加強(qiáng)其在不同組織中的安全性。

行為分析

能夠檢測(cè)和識(shí)別惡意軟件（通常是攻擊）很好，但了解攻擊者的行為是另一回事。借助數(shù)據(jù)科學(xué)，組織現(xiàn)在可以可靠地分析大量信息，尤其是數(shù)據(jù)。

使用 Solarwinds Log 和 Event Manager (LEM) 等工具有助于從不同來(lái)源提取大量數(shù)據(jù)。為了預(yù)測(cè)未來(lái)的行為，一些系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)日志被進(jìn)一步包含和關(guān)聯(lián)。這樣，可以按時(shí)處理大量信息，并且更容易處理惡意行為者。

數(shù)據(jù)保護(hù)

數(shù)據(jù)科學(xué)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的另一個(gè)好處是數(shù)據(jù)保護(hù)。以前的或傳統(tǒng)的安全措施，如復(fù)雜的簽名和加密，在結(jié)束探測(cè)信息和攻擊者攻擊有價(jià)值信息時(shí)使用的各種方法方面非常有幫助。

數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)先一步，幫助加強(qiáng)這些措施，并為組織提供通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法開(kāi)發(fā)高度難以理解的協(xié)議的手段。

為真實(shí)世界場(chǎng)景避免實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景

數(shù)據(jù)科學(xué)使我們能夠擺脫從根本上基于科學(xué)和假設(shè)的實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景，而是依賴(lài)于現(xiàn)實(shí)世界的例子。

這些真實(shí)場(chǎng)景是從歷史數(shù)據(jù)中提取的，算法使用這些數(shù)據(jù)來(lái)顯示在先前的攻擊場(chǎng)景中發(fā)生的事件，以及組織響應(yīng)和可能恢復(fù)的方式。有了這個(gè)，組織可以獲得真正的想法并更好地了解他們的信息安全環(huán)境，從而在更好的安全性方面帶來(lái)好處。

具體而言，為了識(shí)別惡意軟件和垃圾郵件，組織可以利用數(shù)據(jù)科學(xué)從各種樣本中收集數(shù)據(jù)，專(zhuān)門(mén)用于深度學(xué)習(xí)和培訓(xùn)，以便及時(shí)檢測(cè)惡意軟件。一旦識(shí)別出這些垃圾郵件和惡意軟件，就會(huì)減少誤報(bào)。

這也適用于識(shí)別入侵和攻擊。借助數(shù)據(jù)科學(xué)，可以輕松正確地識(shí)別入侵者引起的每一個(gè)異常和異常。然后，可以采取適當(dāng)?shù)念A(yù)防措施來(lái)防止入侵的嚴(yán)重性。防止欺詐的過(guò)程是相同的。當(dāng)您擁有數(shù)據(jù)集樣本時(shí)，很容易檢測(cè)到信用卡購(gòu)買(mǎi)中的異常情況，這有助于您及時(shí)識(shí)別任何類(lèi)型的欺詐活動(dòng)。

網(wǎng)絡(luò)安全中數(shù)據(jù)科學(xué)的未來(lái)

數(shù)據(jù)科學(xué)有助于分析大數(shù)據(jù)，以消除各種漏洞。相反，VPN 服務(wù)等數(shù)據(jù)安全軟件有助于保護(hù)網(wǎng)絡(luò)免受大數(shù)據(jù)源的影響。這意味著數(shù)據(jù)科學(xué)與數(shù)據(jù)安全相關(guān)是共生的。盡管還有很長(zhǎng)的路要走，但數(shù)據(jù)科學(xué)是網(wǎng)絡(luò)安全中的重要內(nèi)容，并將其納入您的程序中。

與數(shù)據(jù)科學(xué)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的價(jià)值一樣，未來(lái)還有大量的機(jī)會(huì)和好處。通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和不同的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，組織可以對(duì)他們收集的信息進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆治觥?/p>

不僅如此，專(zhuān)業(yè)人員還能夠非常仔細(xì)、徹底地檢查數(shù)據(jù)，以識(shí)別趨勢(shì)和模式。此外，數(shù)據(jù)科學(xué)可以使以前不可能的事情成為可能。這些事情包括根據(jù)它們與眾所周知的漏洞利用及其模式的相似程度來(lái)標(biāo)記新威脅。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子將不得不跟上步伐，但數(shù)據(jù)科學(xué)究竟將如何改變以滿足需求？

從事物的外觀來(lái)看，數(shù)據(jù)集會(huì)變得更大，算法會(huì)變得更清晰，而檢測(cè)系統(tǒng)有很大的改進(jìn)趨勢(shì)。未來(lái)，安全運(yùn)營(yíng)中心(SOC) 及其元素可能會(huì)變得非常自動(dòng)化。不僅如此，分類(lèi)和自動(dòng)緩解。

同時(shí)，對(duì)于采用技術(shù)炒作有一些特別的警告，相反，請(qǐng)始終牢記數(shù)據(jù)科學(xué)超越了算法的集合。還有更多的事情。

數(shù)據(jù)科學(xué)在不斷改進(jìn)，隨著歲月的流逝，數(shù)據(jù)安全的相關(guān)性變得越來(lái)越明顯。事實(shí)上，根據(jù)研究，到 2025 年，人工智能預(yù)計(jì)將達(dá)到約 350 億美元。

事實(shí)上，數(shù)據(jù)科學(xué)家扮演著多才多藝的角色或分析師、口譯員、技術(shù)專(zhuān)家等，這使得他們最容易解決問(wèn)題。借助數(shù)據(jù)科學(xué)知識(shí)，程序員可以提高他們的技術(shù)并更好地磨練他們的技能，以創(chuàng)建更有效的程序來(lái)幫助抵御網(wǎng)絡(luò)威脅。

名稱(chēng)欄目：網(wǎng)站服務(wù)器安全，數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)安全
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