Big Data und Cybersicherheit – Daten zum Schutz der Zukunft gegen Bedrohungen

Starke Analyse-Tools sind Voraussetzung für die Einleitung von Gegenmaßahmen bei Cyberangriffen

Ein Beitrag von unserem Gastautor Marcel Scherbinek, Big Data Experte bei PCS Beratungscontor AG

[datensicherheit.de, 07.03.2025] Heute speichern Unternehmen riesige Datenmengen ab – ein gefundenes Fressen für Hacker. Das macht es umso wichtiger, diese Daten gezielt auszuwerten, um mögliche Angriffe rechtzeitig zu entdecken und Gegenmaßnahmen einzuleiten. Dafür braucht es ein starkes Analyse-Tool, das zuverlässig arbeitet. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie Big Data und Cybersicherheit zusammenhängen und warum Big Data Analytics ein Gamechanger sein kann, wenn es um den Schutz sensibler Daten geht.

Marcel Scherbinek, Big Data Experte bei PCS Beratungscontor AG, Bild: beratungscontor

Definition – Big Data

Der Begriff Big Data beschreibt riesige Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, die aufgrund ihres Umfangs mit herkömmlichen Datenbank- oder Softwaremethoden nicht verarbeitet werden können. Immer mehr Unternehmen nutzen Big Data, um Verhaltensmuster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten, Bedrohungen frühzeitig zu erkennen und maschinelles Lernen effektiv einzusetzen.

Laut Statista soll der Big-Data-Markt bis 2024 auf rund 350 Milliarden US-Dollar anwachsen. Da die Bedrohungen durch Cyberkriminalität zunehmen und Unternehmen immer größere Datenmengen verarbeiten, ist es sehr wahrscheinlich, dass dieser Markt in den kommenden Jahren noch weiter wachsen wird.

Allerdings hat die zunehmende Nutzung von Big Data auch Cyberkriminelle auf den Plan gerufen. Unternehmen, die diese Datenmengen verarbeiten, stehen häufig im Fokus von Hackern. Die wachsende Zahl an Datenschutzverletzungen in den letzten Jahren zeigt, wie angreifbar Big Data sein kann. Ein wichrige Frage ist, was Big Data aus Sicht der Cybersicherheit besonders herausfordernd macht.

Herausforderungen der Cyber Security

Eine der größten Herausforderungen im Umgang mit Big Data und Cybersicherheit ist der Schutz sensibler Daten vor Verlust oder Missbrauch. Unternehmen arbeiten täglich mit riesigen Datenmengen, die häufig vertrauliche Informationen enthalten. Wenn diese Daten durch Sicherheitslücken in die Hände von Cyberkriminellen gelangen, kann das verheerende Folgen haben – von finanziellen Schäden bis hin zu einem erheblichen Imageverlust. Deshalb reicht es nicht aus, nur auf leistungsstarke Analysetools zu setzen. Unternehmen müssen auch umfassende Sicherheitsmaßnahmen einführen, um ihre Daten bestmöglich zu schützen.

Viele traditionelle Sicherheitstools stoßen bei der schieren Größe und Komplexität von Big Data an ihre Grenzen. Insbesondere beim Schutz großer Datenströme sind diese Lösungen oft nicht ausreichend effektiv, was Sicherheitslücken entstehen lässt.

Ein weiteres Hindernis ist das fehlende Fachwissen vieler Mitarbeitenden, die für die Datenanalyse verantwortlich sind. Oft fehlt es an der nötigen Kompetenz, um potenzielle Bedrohungen rechtzeitig zu erkennen und zu stoppen. Mit der zunehmenden Integration von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen sowie einem steigenden Bewusstsein für Big Data besteht jedoch Hoffnung, dass sich dieses Problem in Zukunft entschärfen wird.

Potenzial von Big Data die Cyber Security zu unterstützen

Big Data wird häufig dazu genutzt datenbasierte Entscheidungen zu treffen und ein besseres Verständnis für das Verhalten und die Vorlieben der Kundschaft zu entwickeln. Auf den ersten Blick scheint der Zusammenhang zwischen Big Data und Cybersicherheit vielleicht nicht offensichtlich, aber er gewinnt an Bedeutung, wenn man bedenkt, wie viele sensible Daten dabei verarbeitet und geschützt werden müssen.

Die aus Big Data gewonnenen Erkenntnisse können maßgeblich dazu beitragen, Sicherheitslücken zu schließen und Angriffe rechtzeitig zu erkennen. Eines der größten Probleme in der Cybersicherheit ist die Unberechenbarkeit von Bedrohungen wie Malware oder Ransomware. Genau hier zeigt Big Data seine Stärke: Durch die Analyse riesiger Datenmengen lassen sich Muster und Anomalien aufdecken, die auf mögliche Gefahren hinweisen. Dadurch können Unternehmen potenzielle Schwachstellen frühzeitig erkennen und ihre Sicherheitsmaßnahmen gezielt anpassen, bevor es zu einem Angriff kommt.

Ein weiterer Vorteil von Big Data liegt darin, dass es Unternehmen dabei unterstützt, Bedrohungen wie DDOS-Angriffe oder Social Engineering besser vorherzusehen. Noch wirkungsvoller wird Big Data, wenn es mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz kombiniert wird, da diese Technologien helfen, Bedrohungen automatisch zu erkennen und schneller darauf zu reagieren.

Die Reaktionszeit auf einen Angriff ist dabei entscheidend. Je früher Anomalien erkannt werden, desto schneller können Gegenmaßnahmen eingeleitet werden. Big Data automatisiert diesen Prozess, indem es in Echtzeit Verhaltensmuster analysiert und zwischen normalem und potenziell gefährlichem Verhalten unterscheidet. Diese Fähigkeit, ungewöhnliche Aktivitäten sofort zu erkennen, ist der Schlüssel, um Schäden zu minimieren und die Sicherheitslage eines Unternehmens nachhaltig zu verbessern.

Wichtige Voraussetung – ein wohldefinierter Prozess

1. Datenbeschaffung: Alle relevanten Daten werden aus den verfügbaren Quellen entnommen, wobei festgelegt wird, welches Format, welcher Umfang und welche Dateneingabe-Pipeline dabei genutzt werden. Durch statische Exporte und automatisierte Prozesse erhalten Unternehmen Zugriff auf die verschiedenen Datenformate und können diese effektiv weiterverarbeiten.
2. Optimierung: Nach der Extraktion werden die Daten von der Software auf ihre Konsistenz, Qualität und Korrektheit überprüft. Dabei wird analysiert, ob und wie die gesammelten Daten effizient weiterverarbeitet werden können, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern.
3. Analyse: Die erfassten Datenströme werden anschließend auf Muster, potenzielle Fehler und wichtige Zusammenhänge analysiert. Diese Erkenntnisse ermöglichen es, Geschäftsprozesse gezielt zu verbessern und Schwachstellen in der Sicherheitsstruktur frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Fazit

Big Data und Cybersicherheit sind eng miteinander verflochten und stellen Unternehmen vor komplexe Herausforderungen. Wer große Datenmengen verarbeitet, gerät zunehmend ins Visier von Cyberkriminellen, was die Bedeutung einer effektiven Analyse zur rechtzeitigen Erkennung von Bedrohungen verdeutlicht. Hier kommt Big Data Analytics ins Spiel, denn sie ermöglicht es, Verhaltensmuster zu erkennen und Sicherheitsrisiken proaktiv zu managen.

Die Verbindung von Big Data mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen hebt den Schutz auf ein neues Level. Diese Technologien helfen dabei, verdächtige Aktivitäten sofort zu identifizieren und schnell darauf zu reagieren. Dadurch wird Big Data nicht zur Schwachstelle, sondern zu einem entscheidenden Werkzeug im Kampf gegen Cyberangriffe.

Über den Autor:

Marcel Scherbinek ist seit 2017 Teil des beratungscontors und verantwortet in seiner Funktion als Bereichsleiter Advanced Analytics Platform branchenübergreifendes Datenmanagement, sowie Advanced Analytics mit SAP und Non-SAP Systemen.

Als erfahrener Big Data Experte und mit seiner mehrjährigen Projekterfahrung begleitet er seine Kunden strategisch, fachlich und in der Entwicklung in einem breiten Spektrum in und um Data & Analytics. Darüber hinaus verantwortet und gestaltet er gemeinsam mit seinen Kunden komplexe Advanced Analytics Szenarien innerhalb einer Data & Analytics Landschaft.

Weitere Informationen zum Thema:

datensicherheit.de, 14.03.2019
Studie der TH Köln: Big Data – Chancen und Risiken