Esta entrada del blog es la sexta de una serie de formación sobre ciberseguridad patrocinada por OPSWAT , que repasa las tecnologías y los procesos necesarios para diseñar, implementar y gestionar un programa de protección de infraestructuras críticas.
A menudo oímos hablar de los miles de millones de dólares que las empresas invierten en big data y de las repercusiones que esto tiene en el consumidor de a pie. Búsquedas en Internet, lugares visitados, anuncios en los que se ha hecho clic, fotos tomadas... Si las grandes empresas encuentran la manera de detectar patrones en sus clientes objetivo y destacar sobre la competencia, no dudarán en hacerlo.
Dejando a un lado el debate sociopolítico sobre la privacidad de los consumidores, la tecnología utilizada para detectar estos patrones de consumo es realmente notable. Estas técnicas pueden emplearse en prácticas objetivamente positivas para proteger a las personas, a las empresas y a sus activos.
Por sí solos, los grandes volúmenes de datos pueden parecer meros acontecimientos aleatorios. Los datos aislados sobre atascos, fenómenos meteorológicos o tendencias de mercado carecen de sentido si no somos capaces de encontrar formas de correlacionar la información y ofrecer una visión más amplia.
Piensa en un cuadro puntillista. Si te acercas demasiado al lienzo, lo único que ves es una serie de puntos multicolores. Aunque recorrieras toda la superficie de la obra, no se te revelaría ninguna imagen reconocible. Solo cuando das un paso atrás y contemplas el cuadro en su conjunto, ves la verdadera obra que representan todos esos puntos. Las tecnologías de big data funcionan de esta manera. Son herramientas que nos permiten dar un paso atrás y reconocer qué tipo de imagen están dibujando todos estos puntos de datos.
Al detectar patrones de big data en los ataques de malware, podemos ir un paso por delante de los ciberdelincuentes.
En nuestras dos últimas entradas del blog, hemos abordado la filosofía que subyace al análisis estático y dinámico en lo que respecta al análisis de malware. En definitiva, podemos considerar los resultados de estas tecnologías como puntos de datos para nuestro análisis de big data. Mediante un análisis adecuado, los datos se transforman en información. Esta información puede utilizarse a su vez para decidir un plan de acción con el fin de modificar o aprovechar los patrones emergentes.
En OPSWAT, nuestra labor de análisis de la información sobre malware se materializa en forma de Threat Intelligence.
Threat Intelligence OPSWAT analiza los datos recopilados de dispositivos en funcionamiento en todo el mundo. Hemos desarrollado una base de datos orientada a la nube que proporciona puntos de datos sobre reputación de binarios, aplicaciones vulnerables, informes de análisis de malware, información sobre archivos ejecutables portátiles (PE), análisis estático y dinámico, reputación de IP/URL y, lo más importante, las correlaciones entre ellos. ConThreat Intelligence MetaDefender , ahora puede cargar los archivos en cuarentenaCoresu MetaDefender Corelocal a MetaDefender Cloud su posterior análisis.
Al utilizar MetaDefender Cloud, obtendrá los resultados más precisos y actualizados posibles. Además, podrá consultar los resultados de análisis de malware tanto estáticos como dinámicos. Descubrirá las diferencias entre estas dos formas de análisis de malware en el módulo Sandbox OPSWAT.
En el marco OPSWAT compromiso OPSWAT con la mejora del sector antimalware, hemos aprovechado las ventajas del intercambio de malware orientado a la comunidad a través de nuestro propio programa de intercambio de muestras de malware alojado en nuestros servidores. En él recopilamos los informes que nos envían nuestros socios de motores antivirus sobre posibles falsos positivos y falsos negativos que hemos obtenido mediante la colaboración colectiva o que nos han comunicado nuestros clientes, todo ello con el fin de mejorar los datos y ofrecer una visión lo más precisa posible.
El análisis inteligente de los patrones del contenido malicioso es fundamental para prevenir los brotes o frenarlos de raíz.
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