簡(jiǎn)單地說(shuō)，數據科學(xué)是對數據的研究?？茖W(xué)家使用算法和復雜的科學(xué)過(guò)程從數據中獲得有價(jià)值的見(jiàn)解和信息，然后將其應用于多種環(huán)境。很明顯，隨著(zhù)世界與數據的關(guān)系不斷發(fā)展，我們對如何處理數據并與之建立有意義的工作關(guān)系的需求也在不斷發(fā)展。

數據科學(xué)是一個(gè)在各種不同領(lǐng)域都有用途的過(guò)程，其中之一就是網(wǎng)絡(luò )安全。鑒于每個(gè)人都希望更好地了解他們的情況，數據科學(xué)提供了一些影響力，使公司能夠了解如何預測和應對網(wǎng)絡(luò )安全問(wèn)題、威脅和攻擊。

數據科學(xué)之前的網(wǎng)絡(luò )安全

在數據科學(xué)出現之前，事情主要是基于假設來(lái)完成的，這些是許多組織信息安全策略的核心。結果，正確和錯誤的決定是主觀(guān)的，因為它們是圍繞懷疑、恐懼和不確定性形成的。

然而，隨著(zhù)數據科學(xué)的發(fā)展，這些恐懼、不確定性和懷疑基于 FUD 的假設的黑暗和模棱兩可的世界已經(jīng)變得明顯。因此，網(wǎng)絡(luò )安全的決策已經(jīng)擺脫了凝固的本質(zhì)，而是變成了事實(shí)。

然而，這無(wú)論如何都不會(huì )簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò )安全的工作，因此信息安全領(lǐng)域的分析師和專(zhuān)業(yè)人士可能會(huì )忽略一些令人信服的細節。但網(wǎng)絡(luò )安全提供了大量數據驅動(dòng)的方法和工具，可以讓他們在工作中更有效率。

為了滿(mǎn)足這一必要的需求，許多組織必須聘請顧問(wèn)，將他們豐富的知識和專(zhuān)業(yè)知識貢獻給各自有網(wǎng)絡(luò )安全數據科學(xué)需求的企業(yè)。這為組織帶來(lái)了巨大的洞察力，因為他們的愿景變得更加現實(shí)，特別是在他們如何管理其網(wǎng)絡(luò )安全優(yōu)勢和所涉及的風(fēng)險方面。

數據科學(xué)在網(wǎng)絡(luò )安全領(lǐng)域的影響

從本質(zhì)上講，將數據科學(xué)應用于網(wǎng)絡(luò )安全以幫助防御攻擊和改進(jìn)技術(shù)以更好地應對網(wǎng)絡(luò )威脅有很多好處。誠然，數據科學(xué)極大地改變了網(wǎng)絡(luò )安全，其影響深遠且令人難以置信的革命性。網(wǎng)絡(luò )安全從數據科學(xué)中受益的一些方式是：

改進(jìn)的入侵檢測和增強的預測能力

網(wǎng)絡(luò )安全采取貓捉老鼠游戲的形式。例如，攻擊者或黑客有各種入侵手段。他們可以隨時(shí)改變自己的風(fēng)格、工具和方法。這需要更早的入侵檢測，其中系統通常有助于彌合攻擊和響應之間的時(shí)間差距。

盡管如此，襲擊者仍然以某種方式行事。有趣的是，數據科學(xué)的采用和實(shí)施使組織能夠為機器學(xué)習算法提供有關(guān)這些眾多且可避免的入侵的歷史和當前信息。這樣做的結果是一種更有效的檢測入侵和管理系統的手段，它還具有能夠在事件發(fā)生之前預測未來(lái)攻擊的優(yōu)勢和能力。

機器學(xué)習算法是數據科學(xué)的一個(gè)令人印象深刻的特征，它有助于檢測信息安全環(huán)境中的漏洞，從而有助于加強其在不同組織中的安全性。

行為分析

能夠檢測和識別惡意軟件（通常是攻擊）很好，但了解攻擊者的行為是另一回事。借助數據科學(xué)，組織現在可以可靠地分析大量信息，尤其是數據。

使用 Solarwinds Log 和 Event Manager (LEM) 等工具有助于從不同來(lái)源提取大量數據。為了預測未來(lái)的行為，一些系統和網(wǎng)絡(luò )日志被進(jìn)一步包含和關(guān)聯(lián)。這樣，可以按時(shí)處理大量信息，并且更容易處理惡意行為者。

數據保護

數據科學(xué)對網(wǎng)絡(luò )安全的另一個(gè)好處是數據保護。以前的或傳統的安全措施，如復雜的簽名和加密，在結束探測信息和攻擊者攻擊有價(jià)值信息時(shí)使用的各種方法方面非常有幫助。

數據科學(xué)領(lǐng)先一步，幫助加強這些措施，并為組織提供通過(guò)機器學(xué)習算法開(kāi)發(fā)高度難以理解的協(xié)議的手段。

為真實(shí)世界場(chǎng)景避免實(shí)驗室場(chǎng)景

數據科學(xué)使我們能夠擺脫從根本上基于科學(xué)和假設的實(shí)驗室場(chǎng)景，而是依賴(lài)于現實(shí)世界的例子。

這些真實(shí)場(chǎng)景是從歷史數據中提取的，算法使用這些數據來(lái)顯示在先前的攻擊場(chǎng)景中發(fā)生的事件，以及組織響應和可能恢復的方式。有了這個(gè)，組織可以獲得真正的想法并更好地了解他們的信息安全環(huán)境，從而在更好的安全性方面帶來(lái)好處。

具體而言，為了識別惡意軟件和垃圾郵件，組織可以利用數據科學(xué)從各種樣本中收集數據，專(zhuān)門(mén)用于深度學(xué)習和培訓，以便及時(shí)檢測惡意軟件。一旦識別出這些垃圾郵件和惡意軟件，就會(huì )減少誤報。

這也適用于識別入侵和攻擊。借助數據科學(xué)，可以輕松正確地識別入侵者引起的每一個(gè)異常和異常。然后，可以采取適當的預防措施來(lái)防止入侵的嚴重性。防止欺詐的過(guò)程是相同的。當您擁有數據集樣本時(shí)，很容易檢測到信用卡購買(mǎi)中的異常情況，這有助于您及時(shí)識別任何類(lèi)型的欺詐活動(dòng)。

網(wǎng)絡(luò )安全中數據科學(xué)的未來(lái)

數據科學(xué)有助于分析大數據，以消除各種漏洞。相反，VPN 服務(wù)等數據安全軟件有助于保護網(wǎng)絡(luò )免受大數據源的影響。這意味著(zhù)數據科學(xué)與數據安全相關(guān)是共生的。盡管還有很長(cháng)的路要走，但數據科學(xué)是網(wǎng)絡(luò )安全中的重要內容，并將其納入您的程序中。

與數據科學(xué)在網(wǎng)絡(luò )安全領(lǐng)域的價(jià)值一樣，未來(lái)還有大量的機會(huì )和好處。通過(guò)應用數據分析和不同的機器學(xué)習工具，組織可以對他們收集的信息進(jìn)行適當的分析。

不僅如此，專(zhuān)業(yè)人員還能夠非常仔細、徹底地檢查數據，以識別趨勢和模式。此外，數據科學(xué)可以使以前不可能的事情成為可能。這些事情包括根據它們與眾所周知的漏洞利用及其模式的相似程度來(lái)標記新威脅。

隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò )犯罪分子將不得不跟上步伐，但數據科學(xué)究竟將如何改變以滿(mǎn)足需求？

從事物的外觀(guān)來(lái)看，數據集會(huì )變得更大，算法會(huì )變得更清晰，而檢測系統有很大的改進(jìn)趨勢。未來(lái)，安全運營(yíng)中心(SOC) 及其元素可能會(huì )變得非常自動(dòng)化。不僅如此，分類(lèi)和自動(dòng)緩解。

同時(shí)，對于采用技術(shù)炒作有一些特別的警告，相反，請始終牢記數據科學(xué)超越了算法的集合。還有更多的事情。

數據科學(xué)在不斷改進(jìn)，隨著(zhù)歲月的流逝，數據安全的相關(guān)性變得越來(lái)越明顯。事實(shí)上，根據研究，到 2025 年，人工智能預計將達到約 350 億美元。

事實(shí)上，數據科學(xué)家扮演著(zhù)多才多藝的角色或分析師、口譯員、技術(shù)專(zhuān)家等，這使得他們最容易解決問(wèn)題。借助數據科學(xué)知識，程序員可以提高他們的技術(shù)并更好地磨練他們的技能，以創(chuàng )建更有效的程序來(lái)幫助抵御網(wǎng)絡(luò )威脅。