Ce billet de blog est le sixième d'une série de formations sur la cybersécurité parrainée par OPSWAT l'Académie qui passe en revue les technologies et les processus nécessaires pour concevoir, mettre en œuvre et gérer un programme de protection des infrastructures critiques.
Nous entendons souvent parler des milliards de dollars que les entreprises investissent dans les "big data" et de leurs implications pour le consommateur de tous les jours. Recherches sur le web, lieux visités, publicités cliquées, photos prises - s'il existe un moyen pour les grandes entreprises de trouver des modèles chez leurs clients cibles et de se démarquer de la concurrence, elles le feront.
Si l'on met de côté le débat sociopolitique sur la protection de la vie privée des consommateurs, la technologie utilisée pour trouver ces modèles de consommation est tout à fait remarquable. Ces techniques peuvent être utilisées dans des pratiques objectivement positives pour protéger les personnes, les entreprises et leurs actifs.
De grandes quantités de données isolées peuvent apparaître comme des événements aléatoires. Les points de données isolés concernant les embouteillages, les phénomènes météorologiques ou les tendances du marché n'ont aucun sens si nous ne pouvons pas trouver des moyens de corréler les informations et d'obtenir une vue d'ensemble.
Pensez à une peinture pointilliste. Si vous vous tenez trop près de la toile, vous ne verrez qu'une série de points multicolores. Même si vous vous déplaciez sur toute la surface de l'œuvre, vous ne verriez aucune image reconnaissable. Ce n'est qu'en prenant du recul et en regardant le tableau dans son ensemble que vous verrez la véritable pièce que représentent tous ces points. Les technologies de big data fonctionnent de la même manière. Ce sont des outils qui nous permettent de prendre du recul et de reconnaître le type d'image que tous ces points de données sont en train de peindre.
En trouvant des modèles de big data dans les attaques de logiciels malveillants, nous pouvons garder une longueur d'avance sur les mauvais acteurs.
Dans nos deux derniers blogs, nous avons abordé la philosophie de l'analyse statique et de l'analyse dynamique dans le cadre de l'analyse des logiciels malveillants. En fin de compte, nous pouvons considérer les résultats de ces technologies comme des points de données pour notre analyse des big data. Une analyse appropriée permet de transformer les données en informations. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour décider d'un plan d'action visant à modifier les modèles émergents ou à en tirer parti.
À l'adresse OPSWAT, notre pratique d'analyse des informations sur les logiciels malveillants se présente sous la forme de Threat Intelligence.
La plateforme de Threat Intelligence OPSWAT analyse les entrées de données provenant d'appareils en circulation dans le monde entier. Nous avons développé une base de données orientée cloud qui fournit des points de données pour la réputation des binaires, les applications vulnérables, les rapports d'analyse des malwares, les informations sur les exécutables portables (PE), l'analyse statique et dynamique, la réputation des IP/URL et, plus important encore, les corrélations entre ces éléments. Grâce au moteur de MetaDefender Threat Intelligence , vous pouvez désormais télécharger les fichiers mis en quarantaine par MetaDefender Coresur site vers MetaDefender Cloud pour une analyse plus approfondie.
En utilisant MetaDefender Cloud, vous obtenez les résultats les plus précis et les plus récents possibles. Vous pouvez également voir les résultats de l'analyse statique et dynamique des malwares. Vous apprendrez les différences entre ces deux formes d'analyse de malwares au cours du module OPSWAT's Sandbox Technology.
Dans le cadre de l'engagement de OPSWAT à améliorer le secteur de la lutte contre les logiciels malveillants, nous avons exploité les avantages du partage communautaire des logiciels malveillants par le biais de notre propre programme de partage d'échantillons de logiciels malveillants. Nous y regroupons les rapports destinés à nos partenaires des moteurs AV sur les faux positifs et les faux négatifs potentiels que nous avons collectés ou qui ont été signalés par nos clients, afin d'améliorer les points de données et d'obtenir l'image la plus précise possible.
L'analyse intelligente des schémas de contenu malveillant est fondamentale pour prévenir les épidémies ou les stopper dans leur élan.
Vous voulez en savoir plus ? OPSWAT L'Académie propose plusieurs cours de formation à la cybersécurité qui permettent d'approfondir Threat Intelligence et d'autres technologies de sécurité proposées par OPSWAT . Rendez-vous sur opswatacademy.com et inscrivez-vous gratuitement dès aujourd'hui !
