大數據是一門新科學，數據生產率如今正在以驚人的速度發展。全球正在產生數量驚人的數據，而且隨著物聯網的發展，這一增長速度正在加快。調查表明，全球產生的數據90%都是在過去兩年中產生的。此外，根據一些調研機構的預測，預計到2025年，全球將會產生200ZB的數據。

網絡犯罪事件也在伴隨數據量的增長而迅速增長，網絡攻擊事件屢見不鮮。網絡釣魚攻擊占已知安全事件的80%以上。根據谷歌公司的調查，截至2021年1月，全球已經注冊了200多萬個釣魚網站。自從冠狀病毒疫情爆發以來，遠程工作者也成為了網絡攻擊者的攻擊目標。

考慮到數據生產率和網絡攻擊數量不斷提高，大數據分析是預防網絡犯罪的一個極具吸引力的解決方案。大數據提供的安全相關信息減少了檢測和解決問題所需的時間，使網絡分析人員能夠預測和預防網絡入侵的可能性。來自大數據分析工具的見解可用于檢測和預防網絡安全威脅，例如勒索軟件攻擊、惡意軟件攻擊以及受損或脆弱的設備。

以下是大數據如何在阻止網絡安全威脅方面發揮關鍵作用的5種可行的方法：

1.預測模型

智能的大數據分析使專家有能力開發預測模型，在觀察網絡安全攻擊入口的準確時刻生成警報。人工智能和創新的機器學習模型可以在建立這種機制方面發揮關鍵作用。基于分析的解決方案使企業能夠預測流程中可能發生的事件并做好準備。

此外，來自安全系統的大數據和機器學習算法的結合有助于分析威脅模式。這種方法有助于在執行網絡攻擊之前識別網絡攻擊者的攻擊點。這也有助于對數據泄露和其他相關欺詐活動做出實時響應。革命性的機器學習算法可以自動關聯信息以識別漏洞模式。

2.大規模監測和自動化

很多企業由于員工的無知導致了大量的網絡攻擊。在很多情況下，員工不熟悉網絡安全威脅，也不知道如何應對或處理某些情況，因此他們很容易成為網絡犯罪分子的目標.

大數據分析可以幫助監控用戶和系統的大量活動，以阻止網絡攻擊的可能性。這種方法在檢測和預防數據泄露和其他類似網絡攻擊方面發揮著至關重要的作用。此外，安全專家可以將他們的流程實現自動化，以加快恢復過程，并在發生網絡攻擊時應對數據泄露。企業可以利用一系列監控工具的數據獲得幫助，其中包括OSSEC、Nagios、Splunk等。

3.智能風險管理

安全洞察對于保持企業的網絡安全防御能力至關重要，這在分析和報告的幫助下可以實現。大數據分析從眾多有助于根本原因分析的數據源和系統中收集可操作的見解。一些報告指標可以是身份驗證、事件、用戶處理、非工作時間內的任務等。

企業使用的工具必須得到智能風險管理洞察力的支持，大數據分析師可以輕松地解釋這些洞察力，以增強網絡安全工作和協議。使用此類工具的主要原因必須是為大數據分析師提供輕松、準確和高效的數據訪問。這種方法允許大數據分析師實時地對遇到的網絡安全威脅進行來源分析、分類和處理。

4.實時入侵檢測

出現的漏洞將讓黑客利用企業的網絡進行攻擊，而實時檢測、監控和追查此類漏洞并非易事。值得慶幸的是，大數據分析可以通過大規模流程自動化解決這個問題。入侵檢測系統可以通過實時分析以全面的方式進行改進，以檢測和預防系統中遇到的惡意活動。此類系統可在網絡犯罪分子未經授權訪問網絡之前消除威脅。例如，企業可以掃描來自代理日志、良好和安全域的其他數據庫，并監控網絡的完整健康狀況。

5.威脅可視化

企業可以通過大數據分析有效預測未來遭遇網絡攻擊的可能性，并可以提出有效措施來增強其網絡安全協議。如果企業已經遭遇攻擊，他們可以在大數據分析的幫助下有效地識別黑客采用了哪些模式或策略來未經授權訪問其網絡。他們可以利用革命性的人工智能和最新的機器學習算法來制定解決方案，以確保不再發生類似的攻擊事件。

另一種選擇是，企業可以利用當前或歷史行業數據來識別黑客實施非法活動所獲得的戰略和戰術，以及未經批準訪問其他實體的網絡。然后，企業可以根據在歷史行業數據分析后提出的方案，將網絡攻擊者在系統滲透方面采取的步驟實現可視化，并因此在發生非法活動時制定應對的解決方案。

有效應對黑客——考慮到網絡攻擊和數據泄露在全球范圍內的快速發展，負責企業IT基礎設施的開發人員必須強制執行以下類型的安全測試，以識別可能的漏洞。

道德黑客：道德黑客的目的是暴露系統中的安全漏洞。 安全審計：這是對操作系統和應用程序進行內部檢查以檢測安全流的過程。 狀態評估：這涉及客戶的行為分析。 滲透測試：這會激發惡意黑客的網絡攻擊。 風險評估：這涉及企業工作場所內的安全風險分析。 漏洞掃描：這一過程通過自動化軟件執行，以針對已知漏洞簽名執行系統進行掃描。 安全掃描：它涉及識別系統的漏洞和弱點。 結語

機器學習和人工智能驅動的大數據分析解決方案可確保企業的業務和流程在面臨網絡安全黑客和漏洞時保持安全。借助大數據的力量，企業可以改進網絡威脅檢測機制和數據管理技術，并且可以通過改進和監控他們的方法來保護自己。此外，定期滲透測試有助于確保分析程序有效、高效和準確地工作。

因此，網絡犯罪分子在攻擊過程中通常以大數據為目標，但企業可以通過大數據分析以及人工智能/機器學習算法有效地應對。