Los an谩lisis de Big Data refuerzan la ciberseguridad preventiva, seg煤n un estudio de Ponemon Institute

Los an谩lisis de Big Data refuerzan la ciberseguridad preventiva, seg煤n un estudio de Ponemon Institute

Ponemon Institute ha hecho p煤blicos los resultados de su primer estudio donde aborda la forma en que las organizaciones utilizan los an谩lisis de big data para reforzar sus posturas de ciberseguridad. Estos resultados est谩n basados en una encuesta en la que participaron 592 responsables de seguridad TI de empresas establecidas en Estados Unidos de diversos sectores. Esta investigaci贸n ha sido impulsada por Cloudera, proveedor de la plataforma de an谩lisis y gesti贸n de datos construida sobre ApacheTM Hadoop y de tecnolog铆as open source.

El informe, Big Data Cybersecurity Analytics Research Report, proporciona numerosas conclusiones que los profesionales de seguridad pueden utilizar para comprender por qu茅 sus compa帽eros de profesi贸n consideran esenciales los an谩lisis big data para mantener sus organizaciones seguras frente a una gran variedad de ataques y amenazas. Algunas de las conclusiones m谩s significativas que han comentado los responsables son:

鈼 El 72 por ciento de los encuestados afirma que los an谩lisis de big data han sido importantes para detectar ciberamenazas avanzadas.

鈼 El 72 por ciento sostiene que es imposible adelantarse a las amenazas utilizando an谩lisis de big data con tecnolog铆as tradicionales.

鈼 El 65 por ciento de los encuestados confirman que los an谩lisis de big data son esenciales para crear y mantener medidas potentes de ciberseguridad.

鈥淟os datos en los entornos empresariales contienen informaci贸n de valor que puede ser utilizada para identificar y mitigar amenazas, pero en muchos casos es simplemente demasiado abrumador para extrapolarlo a algo 煤til鈥, comenta el Dr. Larry Ponemon, Presidente y Fundador de Ponemon Institute. 鈥淓ste estudio, el primero de su tipo, muestra que las organizaciones tienen la informaci贸n necesaria para luchar contra las amenazas avanzadas y que cuando se usan los datos junto con las herramientas anal铆ticas adecuadas, puede reducirse el riesgo en sus organizaciones鈥.

APT, la detecci贸n de amenazas internas es la m谩xima prioridad

Seg煤n los encuestados, el machine learning y el an谩lisis de comportamiento de usuario (UBA, por sus siglas en ingl茅s) se encuentran en los primeros puestos en una clasificaci贸n de las caracter铆sticas de la tecnolog铆a m谩s prometedora de an谩lisis de big data que favorece la ciberseguridad. Adem谩s, los pioneros de la ciberseguridad que utilizan an谩lisis de big data han descubierto que tienen m谩s seguridad en su habilidad para detectar malware o ransomware avanzado, dispositivos comprometidos (por ejemplo, robos de credenciales), ataques de d铆a cero y amenazas maliciosas internas.

鈥淗oy en d铆a, la informaci贸n es el activo m谩s valioso de una empresa. Por eso, la industria debe empezar a reconocer que las amenazas y los ataques son los problemas de datos y an谩lisis m谩s importantes que existen鈥, afirma Rocky DeStefano, Cybersecurity SME de Cloudera. 鈥淐uando las empresas tienen el poder de visualizar al enemigo, son capaces de actuar r谩pidamente para identificar, contener y eliminar problemas antes de que se conviertan en grandes brechas de seguridad鈥.

Fuente: Diario TI

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