Bu blog yazısı, sponsorluğunu üstlendiğimiz siber güvenlik eğitim serisinin altıncısıdır. OPSWAT Akademi Kritik bir altyapı koruma programının tasarlanması, uygulanması ve yönetilmesi için gereken teknolojileri ve süreçleri gözden geçirir.
Şirketlerin büyük veriye milyarlarca dolar yatırım yaptığını ve bunun günlük tüketici üzerindeki etkilerini sık sık duyuyoruz. Web aramaları, ziyaret edilen yerler, tıklanan reklamlar, çekilen fotoğraflar - eğer büyük şirketler için hedef müşterilerindeki kalıpları bulmanın ve rakiplerinin önüne geçmenin bir yolu varsa, bunu yapacaklardır.
Tüketici mahremiyetine ilişkin sosyo-politik tartışmaları bir kenara bırakırsak, bu tüketici kalıplarını bulmak için kullanılan teknoloji oldukça dikkat çekicidir. Bu teknikler insanları, şirketleri ve varlıklarını korumak için objektif olarak olumlu uygulamalarda kullanılabilir.
Büyük miktarda veri tek başına rastgele olaylar gibi görünebilir. Trafik sıkışıklığı, hava olayları veya piyasa trendlerine ilişkin izole veri noktaları, bilgileri ilişkilendirmenin ve daha büyük bir resim sunmanın yollarını bulamazsak anlamsızdır.
Bir pointilizm tablosu düşünün. Eğer tuvale çok yakın duruyorsanız, görebileceğiniz tek şey bir dizi çok renkli noktadır. Sanat eserinin tüm yüzeyinde dolaşsanız bile, tanınabilir bir görüntü olarak görünmez. Ancak bir adım geri çekilip tabloyu bir bütün olarak gördüğünüzde tüm bu noktaların temsil ettiği gerçek parçayı görebilirsiniz. Büyük veri teknolojileri de bu şekilde çalışır. Bunlar, geri adım atmamızı ve tüm bu veri noktalarının nasıl bir resim çizdiğini fark etmemizi sağlayan araçlardır.
Kötü amaçlı yazılım saldırılarında büyük veri kalıpları bularak kötü aktörlerden bir adım önde olabiliriz.
Son iki blogumuzda, kötü amaçlı yazılım analizi söz konusu olduğunda Statik ve Dinamik analizin arkasındaki felsefeyi ele aldık. Sonuçta, bu teknolojilerin sonuçlarını büyük veri analizimiz için veri noktaları olarak değerlendirebiliriz. Doğru analiz ile veriler bilgiye dönüştürülür. Bu bilgiler daha sonra ortaya çıkan kalıpları değiştirmek veya bunlardan yararlanmak için bir eylem planına karar vermek için kullanılabilir.
OPSWAT adresinde, kötü amaçlı yazılım bilgilerini analiz etme uygulamamız Threat Intelligence biçiminde gelir.
OPSWAT'ın Threat Intelligence platformu, dünyanın dört bir yanındaki vahşi cihazlardan gelen veri girişlerini analiz eder. İkili itibar, savunmasız uygulamalar, kötü amaçlı yazılım analiz raporları, Taşınabilir Yürütülebilir veya PE bilgileri, statik ve dinamik analiz, IP/URL itibarı ve en önemlisi bunlar arasındaki korelasyonlar için veri noktaları sağlayan bulut odaklı bir veritabanı geliştirdik. MetaDefender Threat Intelligence motoru ile artık şirket içi MetaDefender Core'un karantinaya alınan dosyalarını daha fazla analiz için MetaDefender Cloud 'a yükleyebilirsiniz.
MetaDefender Cloudu kullanarak mümkün olan en doğru ve güncel sonuçları elde edersiniz. Ayrıca hem statik hem de dinamik kötü amaçlı yazılım analizi sonuçlarını görebilirsiniz. OPSWAT'ın Sandbox Teknolojisi modülü sırasında bu iki kötü amaçlı yazılım analizi biçimi arasındaki farkları öğreneceksiniz.
OPSWAT'un kötü amaçlı yazılımdan koruma endüstrisini geliştirme taahhüdünde, kendi barındırdığımız Kötü Amaçlı Yazılım Örnek Paylaşım programımız aracılığıyla topluluk odaklı kötü amaçlı yazılım paylaşımının avantajlarından yararlandık. Burada, veri noktalarını iyileştirmek ve mümkün olan en doğru görüntüyü çizmek için AV motoru ortaklarımıza kitle kaynaklı veya müşteri tabanımız tarafından bildirilen potansiyel Yanlış Pozitifler ve Yanlış Negatifler hakkındaki raporları bir araya getiriyoruz.
Kötü amaçlı içerik kalıplarını akıllıca analiz etmek, salgınları önlemek veya onları izlerinde durdurmak için esastır.
Daha fazlasını öğrenmek ister misiniz? OPSWAT Academy, Threat Intelligence ve OPSWAT 'un sunduğu diğer güvenlik teknolojilerini daha derinlemesine inceleyecek çeşitli siber güvenlik eğitim kursları sunmaktadır. Opswatacademy.com adresine gidin ve bugün ücretsiz kaydolun!
