Кибербезопасность или безопасность данных, другими словами, практика защиты информационных систем от внешних атак, включает как сами системы данных, так и область связи. Таким образом, кибербезопасность охватывает как процессы и механизмы, связанные с нашим аппаратным оборудованием (например, серверы или сотовые телефоны), так и информацию, которая передается или хранится через них, а также предоставляемые ими услуги, защищая их от несанкционированных и злонамеренных действий. доступ, а также от изменения или уничтожения данных.
Как известно, в данных гораздо больше информации, чем в самих данных. Например, можно классифицировать районы в городе, просто наблюдая за моделями использования мобильных телефонов. Следовательно, кибербезопасность не должна ограничиваться данными и информационной системой пользователя, а должна значительно расширять свой анализ. Для этого он должен включать исследования структур и закономерностей, лежащих в основе данных, и объединять внутренние данные данного объекта с другими внешними источниками данных.
В этом контексте Институт сетей IMDEA недавно завершил новаторский исследовательский проект, возглавляемый частной компанией Zed Worldwide SA и финансируемый CDTI (Испанский центр развития промышленных технологий), по анализу и оценке безопасных платежных систем на Интернет с целью обнаружения мошеннических пользователей и транзакций. В этом проекте, получившем название iPAY, были применены методы интеллектуального анализа больших данных для создания технологической платформы для финансового посредничества в среде мобильных облачных вычислений. Базирующийся в Мадриде институт сосредоточил свои исследования в сетях на разработке методов и алгоритмов, которые будут определять угрозы или нарушения безопасности в безопасных платежных системах.
Для проведения этого исследования были проанализированы миллионы данных из различных Интернет-источников (веб-сайты, блоги, социальные сети и т. Д.).Результат этого проекта состоит из двух модулей, которые вместе образуют мощную технологическую платформу кибербезопасности.
Во-первых, графические алгоритмы были спроектированы и разработаны для анализа и обнаружения моделей мошенничества в сочетании с методами интеллектуального анализа данных, применяемыми к платежным транзакциям. В этом модуле были разработаны алгоритмы для анализа платежей, совершаемых пользователями.
Данные о платежах моделируются в виде графиков для выявления моделей поведения, которые позволяют обнаруживать мошеннические действия в организованных сетях для отмывания денег, арбитража обмена и т. Д. Во-вторых, была разработана система прогнозирования на основе истории транзакций платежей. В этом модуле были спроектированы и разработаны алгоритмы для прогнозирования поведения пользователей и определения будущих покупок, представляющих интерес, а также операций, выходящих за рамки обычной казуистики, которые могут быть мошенническими.С помощью этого исследования IMDEA Networks показало, что можно предотвратить и выявить потенциально вредоносное поведение в Интернете.
В Интернете, как и в реальной жизни, необычные способы взаимоотношений с другими людьми и поведение, которое мы ассоциируем с мошенничеством и нечестностью, позволяют нам находить механизмы, позволяющие сохранять бдительность и быть готовыми к борьбе с киберпреступниками.