主动安全的预测分析：
数据分析通过预测分析为主动安全措施做出了巨大贡献。，组织可以领先于新出现的威胁。基于历史数据和已识别模式的预测分析可以预测潜在的未来攻击。这种前瞻性方法使组织能够实施主动安全措施并在威胁实现之前防范威胁。
此外，数据分析通过分析系统配置、补丁级别和网络流量，促进实时漏洞评估。这种主动方法使组织能够在恶意行为者利用之前识别并解决潜在弱点。
用户和实体行为分析（UEBA）：
防范内部威胁：数据分析可以密切关注用户活动，识别可能表明存在内 华侨资料 部威胁的异常行为。无论是有意还是无意，数据分析都可以帮助组织检测和预防内部安全漏洞。
持续监控，及时采取行动： 数据分析无需定期检查，而是持续监控用户和实体行为。这就像为数字空间配备全天候保安，确保及时处理任何可疑活动。这减少了网络中潜在威胁的停留时间。
实施中的挑战：
虽然将数据分析融入网络安全的好处显而易见，但在实施过程中仍存在挑战。组织可能面临与数据量和多样性、对熟练人员的需求以及确保数据合乎道德使用相关的问题。克服这些挑战需要采取深思熟虑的方法，采用技术、开发技能，并为网络安全数据分析制定道德准则。