数据科学时代的网络安全

简单地说，数据科学是对数据的研究。科学家使用算法和复杂的科学过程从数据中获得有价值的见解和信息，然后将其应用于多种环境。很明显，随着世界与数据的关系不断发展，我们对如何处理数据并与之建立有意义的工作关系的需求也在不断发展。数据科学是一个在各种不同领域都有用途的过程，其中之一就是网络安全。鉴于每个人都希望更好地了解他们的情况，数据科学提供了一些影响力，使公司能够了解如何预测和应对网络安全问题、威胁和攻击。

数据科学之前的网络安全

在数据科学出现之前，事情主要是基于假设来完成的，这些是许多组织信息安全策略的核心。结果，正确和错误的决定是主观的，因为它们是围绕怀疑、恐惧和不确定性形成的。

然而，随着数据科学的发展，这些恐惧、不确定性和怀疑基于 FUD 的假设的黑暗和模棱两可的世界已经变得明显。因此，网络安全的决策已经摆脱了凝固的本质，而是变成了事实。

然而，这无论如何都不会简化网络安全的工作，因此信息安全领域的分析师和专业人士可能会忽略一些令人信服的细节。但网络安全提供了大量数据驱动的方法和工具，可以让他们在工作中更有效率。

为了满足这一必要的需求，许多组织必须聘请顾问，将他们丰富的知识和专业知识贡献给各自有网络安全数据科学需求的企业。这极大地改善了组织的洞察力，因为他们的愿景变得更加现实，特别是在他们如何管理其网络安全优势和所涉及的风险方面。

数据科学在网络安全领域的影响

从本质上讲，将数据科学应用于网络安全以帮助防御攻击和改进技术以更好地应对网络威胁有很多好处。诚然，数据科学极大地改变了网络安全，其影响深远且令人难以置信的革命性。网络安全从数据科学中受益的一些方式是：

改进的入侵检测和增强的预测能力

网络安全采取猫捉老鼠游戏的形式。例如，攻击者或黑客有各种入侵手段。他们可以随时改变自己的风格、工具和方法。这需要更早的入侵检测，其中系统通常有助于弥合攻击和响应之间的时间差距。

尽管如此，袭击者仍然以某种方式行事。有趣的是，数据科学的采用和实施使组织能够为机器学习算法提供有关这些众多且可避免的入侵的历史和当前信息。这样做的结果是一种更有效的检测入侵和管理系统的手段，它还具有能够在事件发生之前预测未来攻击的优势和能力。

机器学习算法是数据科学的一个令人印象深刻的特征，它有助于检测信息安全环境中的漏洞，从而有助于加强其在不同组织中的安全性。

行为分析

能够检测和识别恶意软件（通常是攻击）很好，但了解攻击者的行为是另一回事。借助数据科学，组织现在可以可靠地分析大量信息，尤其是数据。使用 Solarwinds Log 和 Event Manager (LEM) 等工具有助于从不同来源提取大量数据。为了预测未来的行为，一些系统和网络日志被进一步包含和关联。这样，可以按时处理大量信息，并且更容易处理恶意行为者。

数据保护

数据科学对网络安全的另一个好处是数据保护。以前的或传统的安全措施，如复杂的签名和加密，在结束探测信息和攻击者攻击有价值信息时使用的各种方法方面非常有帮助。数据科学领先一步，帮助加强这些措施，并为组织提供通过机器学习算法开发高度难以理解的协议的手段。

为真实世界场景避免实验室场景

数据科学使我们能够摆脱从根本上基于科学和假设的实验室场景，而是依赖于现实世界的例子。这些真实场景是从历史数据中提取的，算法使用这些数据来显示在先前的攻击场景中发生的事件，以及组织响应和可能恢复的方式。有了这个，组织可以获得真正的想法并更好地了解他们的信息安全环境，从而在更好的安全性方面带来好处。

具体而言，为了识别恶意软件和垃圾邮件，组织可以利用数据科学从各种样本中收集数据，专门用于深度学习和培训，以便及时检测恶意软件。一旦识别出这些垃圾邮件和恶意软件，就会减少误报。

这也适用于识别入侵和攻击。借助数据科学，可以轻松正确地识别入侵者引起的每一个异常和异常。然后，可以采取适当的预防措施来防止入侵的严重性。防止欺诈的过程是相同的。当您拥有数据集样本时，很容易检测到信用卡购买中的异常情况，这有助于您及时识别任何类型的欺诈活动。

网络安全中数据科学的未来

数据科学有助于分析大数据，以消除各种漏洞。相反，VPN 服务等数据安全软件有助于保护网络免受大数据源的影响。这意味着数据科学与数据安全相关是共生的。尽管还有很长的路要走，但数据科学是网络安全中的重要内容，并将其纳入您的程序中。

与数据科学在网络安全领域的价值一样，未来还有大量的机会和好处。通过应用数据分析和不同的机器学习工具，组织可以对他们收集的信息进行适当的分析。

不仅如此，专业人员还能够非常仔细、彻底地检查数据，以识别趋势和模式。此外，数据科学可以使以前不可能的事情成为可能。这些事情包括根据它们与众所周知的漏洞利用及其模式的相似程度来标记新威胁。

随着技术的进步，网络犯罪分子将不得不跟上步伐，但数据科学究竟将如何改变以满足需求？

从事物的外观来看，数据集会变得更大，算法会变得更清晰，而检测系统有很大的改进趋势。未来，安全运营中心(SOC) 及其元素可能会变得非常自动化。不仅如此，分类和自动缓解。

同时，对于采用技术炒作有一些特别的警告，相反，请始终牢记数据科学超越了算法的集合。还有更多的事情。数据科学在不断改进，随着岁月的流逝，数据安全的相关性变得越来越明显。事实上，根据研究，到 2025 年，人工智能预计将达到约 350 亿美元。

事实上，数据科学家扮演着多才多艺的角色或分析师、口译员、技术专家等，这使得他们最容易解决问题。借助数据科学知识，程序员可以提高他们的技术并更好地磨练他们的技能，以创建更有效的程序来帮助抵御网络威胁。