Big Data und Cybersicherheit: wie hängt beides zusammen?

Was ist Big Data?

Big Data kann als eine riesige Menge an strukturierten und unstrukturierten Informationen definiert werden, die aufgrund ihres Umfangs mit herkömmlichen Datenbank- und Softwaretechniken nicht verarbeitet werden können. Big Data wird zunehmend von Unternehmen genutzt, um Verhaltensmuster und -trends zu erkennen, und ermöglicht auch fortschrittliche Bedrohungserkennung und maschinelles Lernen.

Laut Statista wird der Markt für Big Data im Jahr 2024 auf rund 350 Milliarden US-Dollar geschätzt. Da sich Unternehmen gegen die wachsende Bedrohung durch Cyberkriminalität schützen und immer größere Datenmengen bewältigen müssen, wird der Wert dieses Marktes in den kommenden Jahren erheblich steigen.

Die zunehmende Nutzung von Big Data ist jedoch auch den Cyberkriminellen nicht entgangen, da viele Hacker nun Unternehmen, die Big Data nutzen, als Hauptziel ansehen. Die steigende Zahl von Datenschutzverletzungen in den letzten Jahren ist ein deutliches Zeichen für die Schwachstellen von Big Data. Doch was genau sind die Herausforderungen von Big Data für die Cybersicherheit?

Herausforderungen der Cyber-Security

Die Aufrechterhaltung des Wachstums und der Leistungsfähigkeit von Unternehmen bei gleichzeitigem Schutz sensibler Informationen ist aufgrund der ständig wachsenden Cybersicherheitsbedrohungen immer schwieriger geworden. Es liegt daher auf der Hand, dass die Verhinderung von Datenverlusten eine der größten Herausforderungen für die Cybersicherheit im Zusammenhang mit Big Data darstellt.

Jeden Tag werden unzählige sensible Datensätze von Unternehmen auf der ganzen Welt verarbeitet. Wenn diese Informationen in die falschen Hände geraten, können die Folgen katastrophal sein.

Herkömmliche präventive Sicherheits-Tools und -technologien, die für Data Mining und zur Verhinderung von Cyberangriffen eingesetzt werden, reichen für viele Unternehmen einfach nicht aus – insbesondere für solche, die so große Datenmengen verarbeiten.

Eine weitere Herausforderung für Unternehmen besteht zudem darin, dass das für die Datenanalyse zuständige Personal häufig nicht über die erforderlichen Kenntnisse verfügt, um wirksam auf potenzielle Bedrohungen reagieren zu können. Mit der weiteren Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen sowie mit zunehmendem Wissen und Bewusstsein für Big Data wird dieses Problem für Unternehmen in den kommenden Jahren hoffentlich weniger problematisch werden.

Wie kann Big Data bei Cyber-Security unterstützen?

Big Data wird häufig verwendet, um datengestützte Entscheidungen zu treffen und Kundenpräferenzen zu ermitteln.

Auch wenn man vielleicht nicht sofort an eine Verbindung zwischen Big Data und Cyber-Security denkt, so wird doch schnell klar, wie wichtig diese Kombination ist, insbesondere wenn es um das Sammeln und sichere Speichern großer Datenmengen geht.

Die mit Big Data gesammelten Informationen können nämlich genutzt werden, um die eigene Cyber-Security zu stärken, insbesondere im Hinblick auf mögliche oder zukünftige Angriffe. Es ist allgemein bekannt, dass eines der größten Sicherheitsprobleme die Unvorhersehbarkeit von Malware- oder Ransomware-Angriffen ist. Genau hier setzt Big Data an.

Es liefert Antworten auf die Frage, inwieweit Ereignisse wie DDOS-Angriffe oder Social Engineering vorhergesagt oder erkannt werden können. Obwohl Big Data nützlich ist, um die Abwehrbereitschaft eines Unternehmens zu testen, entfaltet es sein volles Potenzial erst in Kombination mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.

„Unternehmen, die große Mengen an Daten sammeln, werden zunehmend Ziel von Cyberangriffen, wodurch die Bedeutung einer effizienten Datenanalyse zur Früherkennung von Bedrohungen steigt.“

Marcel Scherbinek, beratungscontor

Je schneller ein Angriff erkannt wird, desto schneller können Gegenmaßnahmen ergriffen werden. Big Data ist für die Automatisierung dieser Prozesse äußerst wertvoll. Sie hilft bei der Analyse von Verhaltensmustern anhand historischer Daten und Echtzeitinformationen, um festzustellen, was als normal gilt und was nicht. Dies ist entscheidend, um angemessen auf solche Vorfälle reagieren zu können.

Wie sieht der Prozess dafür in der Regel aus?

1. Datenbeschaffung: Alle Daten werden aus den verfügbaren Quellen extrahiert und das Format, der Umfang und die zu verwendende Dateneingabepipeline werden definiert. Statische Exporte und Automatisierungen ermöglichen den Zugriff auf die verschiedenen Datenformate.
2. Optimierung: Nach der Extraktion prüft die Software die Daten auf Konsistenz, Qualität und Korrektheit und untersucht, inwieweit die gesammelten Daten sinnvoll weiterverarbeitet werden können.
3. 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 stehen in einem engen und komplexen Zusammenhang.

Unternehmen, die große Mengen an Daten sammeln, werden zunehmend Ziel von Cyberangriffen, wodurch die Bedeutung einer effizienten Datenanalyse zur Früherkennung von Bedrohungen steigt. Big Data Analytics spielt dabei eine entscheidende Rolle, da sie das Erkennen von Verhaltensmustern und ein proaktives Management von Sicherheitsrisiken ermöglicht.

Der Einsatz von Big Data in Kombination mit KI und maschinellem Lernen kann die Cybersicherheit verbessern, indem ungewöhnliche Aktivitäten schnell erkannt und Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Damit wird Big Data von einem potenziellen Sicherheitsrisiko zu einem wichtigen Instrument im Kampf gegen Cyberkriminalität.

Über den Autor:
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. Herr Scherbinek ist ein erfahrener Big-Data-Experte und mit seiner mehrjährigen Projekterfahrung begleitet Herr Scherbinek seine Kunden strategisch, fachlich und in der Entwicklung in einem breiten Spektrum in und um Data & Analytics. Darüber hinaus verantwortet und gestaltet Herr Scherbinek gemeinsam mit seinen Kunden komplexe Advanced-Analytics-Szenarien innerhalb einer Data & Analytics Landschaft.

Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.