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Big Data et cybersécurité : Quelles relations y-a-t-il entre les deux?

Big Data et cybersécurité, deux notions différentes et pourtant liées l’une à l’autre. Si le Big Data joue aussi bien en faveur qu’en défaveur de la cybersécurité, cette dernière contribue activement à la sécurité des mégadonnées.

Big Data et cybersécurité sont deux notions qui caractérisent le monde actuel. On ne peut pas nier l’évidence qu’on est plutôt gouverné par le numérique. Les mégadonnées deviennent de plus en plus indispensables pour maîtriser tel ou tel domaine, y compris la cybersécurité. C’est aussi valable pour les cybercriminels qui innovent jour après jour en utilisant le Big Data. Ainsi, le Big Data a besoin d’une sécurisation. On peut alors affirmer que Big Data et cybersécurité sont deux notions inséparables et même interdépendants. Focus !

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data définit une grande quantité de données, structurées ou pas, et dont le traitement ne peut s’effectuer par le biais des techniques et outils de traitement standards. Les mégadonnées prennent de plus en plus de place dans la société marchande étant donné que les entreprises les utilisent en tant que moyen pour réaliser l’analyse du marché.

En effet, le Big Data permet d’anticiper la tendance future d’un marché quelconque, d’étudier le comportement des concurrents, etc. Le Big Data est également un moyen efficace pour assurer la cybersécurité. Il accède à une meilleure vue d’ éventuelles menaces, permettant ainsi de devancer les cyberattaques.

Toutefois, le Big Data n’échappe pas aux menaces diverses telles que la piraterie et les vols. Au fil des ans, les cybercriminels ont toujours su trouver de nouvelles manières de contourner la sécurité des données. Le volume accru des données, conjugué d’un marché de plus en plus concurrentiel font du Big Data une proie facile pour les cyberattaquants.

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Le Big Data, une arme efficace pour garantir la cybersécurité

Le Big Data sert de base d’analyse pour les entreprises et les autres entités. L’analyse des mégadonnées permet de collecter le maximum d’informations. Cependant, il permet également d’établir les corrélations qui existent entre celles-ci. Dans cette optique, le Big Data, comme outil, offre une meilleure possibilité de garantir la cybersécurité.

Voici comment les mégadonnées agissent au profit de la cybersécurité :

Identifier les menaces

L’identification des menaces s’effectue par l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. On y rencontre également la visualisation et l’analyse des données. L’analyse des données commence par l’étude de l’historique des attaques.

Comment les cybercriminels ont procédé lors d’une telle ou telle attaque ? Qui ont été les cibles ? Comment a-t-on fait pour résorber le problème ? Répondre à ces questions permet d’identifier les menaces informatiques potentielles.

L’identification des menaces est possible grâce, en majeure partie, à l’AI/ML. Le duo AI/ML permet d’obtenir de nouveaux modèles de protection, capable de suivre l’évolution des cyberattaques.

C’est, par exemple, l’apprentissage automatique qui nous renseigne sur le comportement d’un utilisateur, de sa manière de se connecter et de ses habitudes de recherche, etc. D’autre part, l’intelligence artificielle aide à mettre en œuvre la stratégie adéquate pour contourner telle ou telle menace (blocage d’accès suivant la géolocalisation ou authentification multifacteur).

En outre, grâce au grand volume de données accumulées dans le Big Data, les autres entreprises peuvent anticiper les éventuelles attaques. Elles se basent ainsi sur les informations sur les attaques antérieures.

Détecter les intrusions

Parfois, l’identification des menaces ne suffit pas pour les éviter. Les cyberattaquants sont beaucoup plus intelligents qu’une menace reste indétectable avant qu’elle ne cause de dégâts. De la sorte, il faut que, de leur côté, les organisations trouvent de nouvelles manières d’y faire face.

Les événements de sécurité actuels sont encore plus complexes, au point de rendre plus difficile la détection précoce ou de la fausser. Une surveillance constante des événements de sécurité provenant de plusieurs sources (serveurs Web, NID, HID, etc.) est ainsi indispensable.

Dans ce cas, le Big Data et l’analyse avancée permettent aux entreprises d’assurer leur cybersécurité. En effet, cette combinaison permet de détecter l’intrusion en réduisant le taux de fausses alarmes. Par ailleurs, l’apprentissage automatique permet d’utiliser le Big Data comme outil de prédiction des futures intrusions. Ce qui offre un large avantage par rapport aux cyberattaquants.

Répondre aux incidents

Il arrive parfois que l’on agisse tardivement en réponse à une attaque informatique. Les attaquants ont trouvé de nouvelles façons de s’introduire dans le système. L’incident est alors inévitable.

Pourtant, ce n’est pas une fatalité car le Big Data peut toujours agir en faveur de la cybersécurité. Il s’agit ici de répondre aux incidents. Dans ce cas, l’analyse des données est plus qu’indispensable. C’est celle-ci qui ouvre la voie sur les solutions à adopter afin de remédier à une attaque.

Le Big Data, ou plus précisément, l’analyse des mégadonnées, permet de trouver l’origine d’un incident, mais aussi d’identifier la relation qui existe entre les différentes anomalies. Ce qui va permettre ensuite de trouver la réponse à un incident précis, et d’automatiser les réponses si une nouvelle attaque du même type se produit.

De cette manière, on peut dire que le Big Data est un moyen efficace pour accroître la résilience de l’entreprise en matière de cybersécurité.

Etudier le comportement des cybercriminels

A part le fait de pouvoir rentabiliser les réponses aux attaques, le Big Data aide beaucoup l’entreprise à étudier le comportement des cybercriminels. En fait, l’étude se fait à partir des historiques de connexion, de la manière dont celui-ci a perpétré l’attaque, etc.

Plus les données accumulées sont volumineuses, et plus il est facile d’effectuer le profilage de l’attaquant. Connaître le cyberattaquant ici signifie connaître ses habitudes les plus banales comme sa façon de penser, ses hobbies, ses films préférés, etc.

Bien que cela puisse paraître plutôt absurde, le fait de connaître le comportement des cyberattaquants permet d’avoir une longueur d’avance sur eux. On peut ainsi avoir un aperçu de leurs prochaines attaques. De ce fait, les mégadonnées servent de base en vue d’effectuer ce genre d’analyse.

Il est clair que le Big Data sert d’outil incontournable pour la cybersécurité, mais qu’est-ce qui se passe s’il devient la cible ? Dans ce cas, la cybersécurité devient le bouclier pour protéger le Big Data. C’est ce que nous allons voir dans la suite.

Le Big Data a-t-il besoin d’être protégé ?

Bien évidemment, les mégadonnées sont plus vulnérables face aux différentes cyberattaques. Les malfaiteurs essaient toujours de trouver de nouvelles méthodes plus intelligentes pour introduire des logiciels malveillants. Ils utilisent des techniques sophistiquées afin de pirater les systèmes.

Cependant, lors d’une cyberattaque, une partie des données se trouve endommagée ou perdue. Cela conduira inévitablement à la fragilité de la cybersécurité, en ce sens que le Big Data ne sert plus à grand-chose.

Si l’on s’appuie aux chiffres, on peut avancer que le nombre des cyberattaques évolue de jour en jour et les cibles sont multiples. Verizon affirme par exemple dans un rapport que les médias sociaux sont devenus des canaux d’extraction de données pour les cyberattaquants. Raison de plus pour confirmer la nécessité de protéger le Big Data contre les éventuels cybercriminels.

Ce qui signifie tout simplement que les deux notions ne peuvent pas être séparées. Il faut protéger les mégadonnées afin qu’elles puissent à leur tour contribuer à la cybersécurité, et ainsi de suite.

Comment protéger le Big Data ?

Certes, les pirates trouvent incessamment de nouvelles méthodes pour déjouer la cyberdéfense. Néanmoins, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle contribuent à protéger les mégadonnées de toute nouvelle attaque. Nombreux sont les moyens pour y parvenir : l’apprentissage automatique, l’usage de pare-feu, entre autres.

L’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique permet de se prémunir d’éventuelles attaques contre le Big Data du fait qu’il fait intervenir des algorithmes pour développer un modèle de sécurité. Chaque modèle ainsi présenté va servir de scénario destiné à répondre à un cas de figure précis. Seulement, l’apprentissage automatique repose en majeure partie sur le Big Data. Ce qui confirme la relation étroite qui existe entre les deux.

L’utilisation de pare-feu

Le pare-feu permet de bloquer l’accès à certaines données considérées comme sensibles. Parfois, un pare-feu bloque tout simplement l’accès, l’intrus ne peut ainsi accéder aux données. Le pare-feu peut aussi endommager les données lorsque celles-ci tombent entre de mauvaises mains. Dans tous les cas, l’utilisation d’un pare-feu évite toute forme d’intrusion au Big Data, contribuant ainsi à la cybersécurité.

L’utilisation de logiciels open source sécurisés

Nombreux sont les logiciels open source qui exposent les entreprises à des menaces de cyberattaques. Pour éviter que cela ne se produise, il faut adopter une bonne manière quant à l’acquisition de logiciels. Pour cela, il faut éviter d’acheter des logiciels en dehors des sites officiels. Une mise à jour des logiciels est aussi à effectuer afin de prévenir tout risque d’intrusion dans l’ensemble des données.

Conclusion

D’une part, le Big Data est un moyen efficace pour mettre en œuvre la cybersécurité. Il permet avant tout de détecter les menaces de manière précoce. Ce qui est bénéfique pour l’entreprise en ce sens que les éventuelles attaques peuvent être anticipées et prévenues.

D’autre part, la cybersécurité contribue à protéger le Big Data contre toute attaque. Afin de sécuriser l’ensemble des données d’une entité, il est primordial de recourir aux différentes pratiques. Seulement, les attaques sont en constante évolution, ce qui rend difficile les actions des parties prenantes.

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