D’après les conclusions du cabinet d’étude, le Big Data est essentiel pour les entreprises afin d'élargir la portée des solutions de cybersécurité, le Machine Learning facilite la détection précoce des anormalités, tandis que la Blockchain crée un réseau fiable difficilement altérable.
Les analystes de Frost & Sullivan, dansEnvisioning the Next-Generation Cybersecurity Practices, ont passé en revue différentes technologies (Machine Learning, Big Data et Blockchain) et leursimpacts dans le domaine de la cybersécurité.
Au fur et à mesure que la cybercriminalité devient plus sophistiquée et offensive, des technologies telles que le Big Data,le Machine Learning, et la Blockchainprennent une dimension nouvelle lorsqu’ils sont appliqués à la protection des réseaux et des données, estiment les analystes.
L'essor de l'Internet des objets, entre autres, a révélé de nombreux points de vulnérabilité, obligeant les entreprises de cybersécurité, en particulier les startups, à développer des solutions innovantes pour protéger les entreprises des menaces émergentes.
Élargir la portée et l‘efficacité des solutions de cybersécurité
En effet, selon le rapport, il s’agit pour les entreprises de déployer ces technologies « afin d’élargir la portée des solutions de cybersécurité au-delà de la détection et de l'atténuation des menaces ». En clair, il ne s’agit pas seulement de faire reposer ses contre-mesures antipirates sur les seules solutions existantes actuellement, mais d’explorer les pistes ouvertes par les technologies du Big Data et de l’Analytique.
Dans ce contexte continue le rapport, les startups doivent également jouer leur rôle de défricheuses, en rendant « leurs produits intégrables avec les produits et solutions existants et en regroupant leurs solutions avec les solutions leaders du marché ».
Détection proactive des violations
En somme conclut le rapport, « déployer des solutions Big Data est essentiel pour les entreprises. Ces technologies peuvent prédire de façon proactive les violations avant qu'elles ne se produisent, ainsi que découvrir des modèles à partir d'incidents passés pour soutenir les décisions futures ».
Voici les technologies susceptibles de trouver le plus d'opportunités d'application dans la cybersécurité:
Le Big Data : Il permet une gestion automatisée des risques et des analyses prédictives. Son adoption sera principalement motivée par la nécessité d'identifier les schémas d'utilisation et de comportement pour aider les opérations de sécurité à détecter les anomalies.
Le Machine Learning : Il permet aux équipes de sécurité de prioriser les actions correctives et d'automatiser l'analyse en temps réel de multiples variables. En utilisant les vastes réservoirs de données collectées par les entreprises, les algorithmes d'apprentissage peuvent se concentrer sur la cause fondamentale de l'attaque et corriger les anomalies détectées sur le réseau.
La Blockchain : Les données stockées sur la Blockchain ne peuvent pas être manipulées ou effacées. La traçabilité des activités est essentielle à l'établissement d'un réseau fiable entre les points. En outre, la nature décentralisée de la Blockchain augmente considérablement la difficulté des attaquants pour mettre le réseau en défaut, ce qui décourage les cybercriminels.
Source :Frost & Sullivan
