Data Science, тобто наука про дані, – це не просто нове модне слово в світі IT. Це те, що поступово змінює світ програмування, бізнесу і нових технологій, так само, як колись його змінив винахід парового двигуна і персонального комп’ютера.

Насправді, Data Science не зовсім нова спеціальність. Її виникнення скоріше пов’язано з еволюцією раніше існуючих професій, як, наприклад, статист, або прикладний математик, але за досить короткий термін самостійного існування, спеціальність вже почала робити внесок у розвиток світу. Свідчення тому – безліч стартапів у галузі великих даних і штучного інтелекту.

Data Science – це наука про методи аналізу даних і вилучення з них цінної інформації та знань. Вона тісно пов’язана з такими галузями, як машинне навчання (Machine Learning), наука про мислення (Cognitive Science), а також з технологіями для роботи з великими даними (Big Data).

Через поширення і розвиток технологій людина постійно генерує величезну кількість даних, але обробити і візуалізувати їх ми не в змозі. Дані про дзвінки і переміщення, поведінку в Інтернеті, надання переваг в продукції, кліматичні процеси і стан екології при правильній обробці можуть бути дійсно корисними для вирішення багатьох питань. Саме для цього нам і потрібна наука про дані.

Передбачення кібератак

Неможливо оминути увагою всю користь методів Data Science у сфері кібербезпеки. Вплив науки на безпеку даних був значним ще до появи самого терміну “наука про дані”. Зловмисники та хакери використовують різноманітні стилі нападу, постійно змінюють методи та інструменти для вторгнення і невпинно вдосконалюють свою стратегію.

Раніше система виявлення вторгнень допомагала зменшити проміжок часу між інцидентом та реагуванням, але нападники все одно встигала нанести значну шкоду.

Після впровадження Data Science ситуація значно поліпшилася. Інформація про минулі зловмисні втручання тепер подається в алгоритми машинного навчання, як наслідок, маємо більш точну систему виявлення та управління вторгненнями, яка може передбачити майбутні атаки до того, як вони відбудуться.

Алгоритми машинного навчання можуть навіть допомогти виявити прогалини у середовищі кібербезпеки, тим самим посилюючи безпеку організації.

Посилення захисту даних

Наука про дані також сприяла кращому захисту даних. Заходи безпеки, такі як складні підписи та шифрування, допомогли зупинити зондування інформації та інші методи, які зловмисники використовують при атаці надзвичайно цінної та чутливої інформації. За допомогою складних алгоритмів машинного навчання вдалося посилити захист інформації і вберегти її від зловмисного використання.

Нагадуємо, офіційний додаток Firefox Private Network VPN для Android вже доступний для завантаження в Google Play, хоча сам VPN-сервіс знаходиться в статусі закритого бета-тестування.

Також двоє 31-річних мешканців Харківщини за допомогою активного сканування сайту на вразливість із використанням спеціалізованого програмного забезпечення та засобів анонімізації здійснювали несанкціоновані втручання в роботу сайтів конкурентів та отримували доступ баз даних.

Зверніть увагу, кільця з NFC-чипом стали доступними для власників карток Visa, випущених державним “Ощадбанком”. Клієнти банку отримали можливість користувтаися технологічною новинкою, за яку доведеться викласти 3,5 тисячі гривень.

До речі, за допомогою TensorFlow.js можна в режимі реального часу “стерти” людини в кадрі, при цьому вся навколишня його обстановка залишається колишньою.

Окрім цього, Google надає користувачам можливість синхронізувати паролі при авторизації в облікового запису, проте в майбутньому в браузері Chrome можуть з’явитися додаткові налаштування контролю, які дозволять користувачам вибирати, які паролі і де потрібно зберігати – локально на пристрої, в хмарі або в обліковому записі Google.