A medida que el mundo empresarial continúa adoptando diferentes fases de la “Digitalización” y evoluciona hasta depender en gran medida de los datos, las plataformas de datos se han convertido en objetivos principales para los ciberdelincuentes, aprovechando los vastos reservorios de información sensible almacenados en sus bases de datos. Dado que estos repositorios almacenan grandes cantidades de datos, se vuelven vulnerables a ataques que pueden comprometer la integridad de los datos, interrumpir las operaciones y causar daños financieros y reputacionales significativos. La complejidad e interconexión de estos sistemas también significa que un solo punto de vulnerabilidad puede tener implicaciones de gran alcance.

Los ciberataques pueden manifestarse de diversas formas, poniendo en peligro los cimientos mismos de los procesos de toma de decisiones basadas en datos. Este artículo navega por el creciente panorama de amenazas cibernéticas. Proporciona una exploración integral de cómo las herramientas de Modern Data Quality, como digna con su plataforma de calidad de datos impulsada por IA, ofrecen una solución proactiva para detectar señales tempranas de amenazas cibernéticas dentro de sus bases de datos.

Casos de uso de digna en la detección temprana de amenazas cibernéticas

Eliminación de datos inesperada

La eliminación de datos puede ser un fuerte indicador de un ataque cibernético inminente y esto puede pasar desapercibido si maneja una gran cantidad de datos que no pueden ser validados manualmente sobre la marcha.  

Imagina descubrir que un millón de registros en tu base de datos han caído repentinamente a 900,000, o peor aún, ¡la tabla está vacía! Tales cambios drásticos son claros indicadores de posibles ataques cibernéticos, posiblemente destinados a sabotear la integridad de tus datos. 

El sistema de monitoreo en tiempo real de digna alerta rápidamente ante estos tipos de anomalías, permitiendo una acción rápida para investigar y mitigar posibles brechas de seguridad antes de que tengan un impacto significativo. 

Detección de manipulación de datos

Los atacantes cibernéticos pueden modificar o alterar subrepticiamente los datos dentro de la base de datos, lo que lleva a conclusiones erróneas y decisión comprometida. Alteraciones sutiles pueden pasar desapercibidas, potencialmente resultando en analíticas defectuosas, informes incorrectos y decisiones empresariales equivocadas. Ejemplos comunes en la vida real de manipulación de datos incluyen; 

• Un repentino duplicado en la cantidad de pagos para todas las transacciones puede indicar una manipulación no autorizada. El sistema de alertas de digna detecta estas irregularidades, señalándolas para revisión inmediata.

  
  

• Ya sea una columna donde el conteo de valores faltantes se dispara o el apellido de cada cliente aparece cifrado, indicando encriptación o alteración, digna detecta estos cambios. Es especialmente hábil en notar cuando cambia la longitud promedio de los datos en una columna, generalmente aumentada es una señal sutil a menudo pasada por alto pero potencialmente indicativa de manipulación.

Indicadores de ataque de denegación de servicio (DoS)

Sobrecargar la plataforma de datos con tráfico interrumpe las operaciones normales, lo que lleva a la indisponibilidad del servicio. Los ataques DoS pueden resultar en tiempo de inactividad, pérdida de productividad e impedir la disponibilidad de datos críticos.

Un aumento significativo en el conteo de accesos en un corto período puede señalar un ataque DoS, destinado a abrumar e incapacitar tu base de datos. El mecanismo de alerta de digna asegura que se te informe de inmediato, permitiéndote contrarrestar la avalancha de solicitudes de acceso antes de que escalen a una interrupción completa del servicio.

Exportación no autorizada de datos

Uno de los motivos prominentes por los que los hackers pueden apuntar a tu base de datos sería robar datos sensibles de clientes. digna protege tu base de datos alertándote de cualquier exportación de datos no autorizada. Esto es posible cuando hay;

• Cambios en el volumen de carga: Un aumento inusual en el volumen de carga de datos podría indicar que un hacker está exportando datos de tu base de datos. 

  
  

• Aumentos en las consultas SQL: Un aumento inesperado en el conteo de consultas SQL ejecutadas también puede ser un signo revelador de una violación de datos. 

Las capacidades de monitoreo de digna están diseñadas para detectar y alertar sobre estas anomalías, proporcionando un sistema de advertencia temprana contra intentos de exfiltración de datos.

Cómo funciona la detección temprana de digna

Autometrics

digna perfila continuamente tus datos, capturando métricas esenciales que sirven como línea de base para las operaciones normales.

Modelo de previsión

Empleando algoritmos de aprendizaje automático no supervisado, digna predice métricas futuras basadas en datos históricos, estableciendo el escenario para una detección temprana de anomalías.

Autoumbrales

Los algoritmos de IA ajustan los valores de umbral dinámicamente, mejorando la sensibilidad del sistema para alertar sobre desviaciones que podrían significar potenciales amenazas.

Panel de control

El panel de control intuitivo de digna ofrece una visión en tiempo real de la salud de tus datos, facilitando el monitoreo y la respuesta a las alertas.

Notificaciones

Las notificaciones instantáneas aseguran que seas el primero en saber sobre cualquier anomalía detectada, agilizando el proceso de tomar medidas preventivas o correctivas.

A medida que las amenazas cibernéticas continúan acechando sobre almacenes de datos, lagos y