Cybersicherheit durch Big Data : Warum Daten der Schlüssel zum Schutz sind

Der Begriff Big Data beschreibt riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, die aufgrund ihres Umfangs mit herkömmlichen Datenbank- oder Softwaremethoden nicht verarbeitet werden können. Immer mehr Unternehmen nutzen Big Data, um Verhaltensmuster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Das eröffnet neue Möglichkeiten, Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und maschinelles Lernen effektiv einzusetzen.

Laut Statista wird erwartet, dass der Markt für Big Data im Jahr 2024 einen Wert von rund 350 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Angesichts der zunehmenden Bedrohungen durch Cyberkriminalität und der immer größeren Datenmengen, die Unternehmen verarbeiten müssen, steht außer Frage, dass der Wert dieses Marktes in den kommenden Jahren noch erheblich steigt.

Herausforderungen der Cybersecurity

Die zunehmende Nutzung von Big Data hat auch das Interesse von Cyberkriminellen geweckt. Unternehmen, die Big Data nutzen, sind häufig das Ziel von Hackern. Eine der größten Herausforderungen in diesem Zusammenhang ist der Schutz vor Datenverlust. Da Unternehmen täglich große Mengen sensibler Daten verarbeiten, müssen sie sicherstellen, dass diese Informationen nicht in die falschen Hände geraten. Cyberkriminelle können durch Datenschutzverletzungen erheblichen Schaden anrichten, einschließlich finanzieller Verluste und Rufschädigung. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen nicht nur in leistungsstarke Analysewerkzeuge investieren, sondern auch umfassende Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz ihrer Daten implementieren.

Ein weiteres Problem für die Unternehmen besteht darin, dass die für die Datenanalyse zuständigen Mitarbeiter häufig nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügen, um effektiv auf potenzielle Bedrohungen reagieren zu können. Mit der fortschreitenden Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen sowie einem wachsenden Wissen und Bewusstsein für Big Data sollte sich dieses Problem in den kommenden Jahren hoffentlich verringern.

Wie kann Big Data nun bei Cybersecurity unterstützen?

Big Data wird häufig genutzt, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und Einblicke in Kundenpräferenzen zu gewinnen. Auch wenn der Zusammenhang zwischen Big Data und Cybersicherheit nicht immer auf den ersten Blick ersichtlich ist, wird doch schnell klar, wie wichtig diese Verbindung ist, besonders wenn es um die Erfassung und sichere Speicherung großer Datenmengen geht.

Die aus Big Data gewonnenen Erkenntnisse können entscheidend dazu beitragen, die Cybersicherheit zu stärken, zum Beispiel wenn es darum geht, potenzielle oder zukünftige Angriffe vorherzusehen. Eine der größten Herausforderungen in der Cybersicherheit ist die Unvorhersehbarkeit von Malware- oder Ransomware-Angriffen. Genau hier entfaltet Big Data sein Potenzial: Durch die Analyse großer Datenmengen können Muster und Anomalien identifiziert werden, die auf bevorstehende Bedrohungen hinweisen. So lassen sich potenzielle Schwachstellen frühzeitig erkennen und Unternehmen können proaktive Maßnahmen ergreifen, um ihre Sicherheitsstrategien anzupassen und Angriffen vorzubeugen.

Big Data liefert Erkenntnisse darüber, inwieweit Ereignisse wie DDOS-Angriffe oder Social Engineering vorhergesagt oder erkannt werden können. Während Big Data allein schon hilfreich ist, um die Verteidigungsfähigkeit eines Unternehmens zu überprüfen, entfaltet es sein wahres Potenzial, wenn es mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz kombiniert wird.

Die Geschwindigkeit, mit der ein Angriff erkannt wird, ist entscheidend dafür, wie schnell Organisationen Gegenmaßnahmen ergreifen können. Big Data spielt bei der Automatisierung dieser Prozesse eine zentrale Rolle. Durch die Analyse von Verhaltensmustern auf der Grundlage historischer Daten und Echtzeitinformationen hilft Big Data zu bestimmen, was als „normal“ und was als potenziell bedrohlich anzusehen ist. Diese Fähigkeit, ungewöhnliche Aktivitäten sofort zu erkennen, ist entscheidend, um angemessen und schnell auf Vorfälle reagieren zu können und so größere Schäden zu verhindern.

Ein Analysewerkzeug geht dafür wie folgt vor:

• Datenbeschaffung: Alle Daten werden aus den verfügbaren Quellen extrahiert und das Format, der Umfang und die zu verwendende Dateneingabe Pipeline werden definiert. Statische Exporte und Automatisierungen ermöglichen den Zugriff auf die verschiedenen Datenformate. 

• Optimierung: Nach der Extraktion prüft die Software die Daten auf Konsistenz, Qualität und Korrektheit und untersucht, inwieweit die gesammelten Daten sinnvoll weiterverarbeitet werden können. 

• Analyse: Die vorliegenden Datenströme können anschließend auf Muster, Fehler und wertvolle Zusammenhänge untersucht werden. Auf dieser Basis können Geschäftsprozesse gezielt optimiert und Sicherheitslücken aufgedeckt werden.

Fazit

Big Data und Cybersicherheit sind eng und komplex miteinander verknüpft. Unternehmen, die große Datenmengen sammeln, werden zunehmend zum Ziel von Cyberangriffen, was die Bedeutung einer effektiven Datenanalyse zur Früherkennung von Bedrohungen unterstreicht. Big-Data-Analytics spielt dabei eine zentrale Rolle, da sie die Identifizierung von Verhaltensmustern und ein proaktives Management von Sicherheitsrisiken ermöglicht.

Die Kombination von Big Data mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen wird die Cybersicherheit erheblich verbessern. Diese Technologien ermöglichen es, ungewöhnliche Aktivitäten schnell zu erkennen und sofort Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Auf diese Weise wird Big Data von einem potenziellen Sicherheitsrisiko zu einem wertvollen Instrument im Kampf gegen Cyberkriminalität.

Marcel Scherbinek ist seit 2017 Teil des beratungscontors und verantwortet in seiner Funktion als Bereichsleiter Advanced Analytics Platform branchenübergreifendes Datenmanagement, sowie Advanced Analytics mit SAP und Non-SAP Systemen.