L’ingénierie des données est une compétence utilisée pour collecter et analyser des données. Ensuite, il peut être utilisé pour comprendre la qualité des données et faire des prédictions à leur sujet. Cela en fait une compétence essentielle pour les professionnels du cyber-renseignement pour s’assurer que leurs systèmes collectent des informations de bonne qualité pour faire des prédictions précises.
La science des données est un vaste domaine avec de nombreuses sous-spécialités différentes, et l’ingénierie des données est l’une de ces spécialités. L’accent mis sur la compréhension du fonctionnement des systèmes signifie que ces professionnels ont une affinité pour construire des choses à partir de zéro ; cela inclut des langages de programmation comme Python ou R plutôt que d’utiliser simplement des progiciels préexistants disponibles via des fournisseurs tiers (tels que Google Analytics).
Ingénierie des données pour la compréhension
Pour commencer toute analyse, il est crucial de comprendre les données initiales. Les ingénieurs de données jouent un rôle essentiel dans l’extraction d’informations précieuses à partir de données brutes et dans leur conversion en données informatives. Ce processus comprend la découverte de modèles, de tendances et de connexions au sein d’ensembles de données qui aident les experts en cyberintelligence à prendre des décisions éclairées sur leur domaine d’intérêt.
Des compétences en ingénierie des données sont également nécessaires lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données (tels que les médias sociaux ou l’utilisation du Web). Ces types d’ensembles de données comportent de nombreuses variables qui doivent être analysées individuellement ; cependant, ils ont souvent des propriétés similaires dans différents groupes au sein de ces groupes. Pour comprendre ce que ces propriétés signifient et comment elles sont liées, vous avez besoin de quelqu’un qui comprend comment chaque variable se comporte individuellement, puis agrège leurs résultats à des échelles plus grandes (par exemple, à l’échelle du pays).
Un pipeline pour la cyberintelligence
L’ingénierie des données est une compétence nécessaire à la cyber intelligence. C’est le processus de création d’un pipeline pour collecter et analyser des données. Un pipeline comprend des sources de données, un magasin de données et un outil d’analyse. Cela peut se faire en plusieurs étapes :
Tout d’abord, vous devrez définir vos requêtes ou utiliser des outils prédéfinis qui vous aideront à trouver des informations spécifiques à partir de votre source (par exemple, l’historique de recherche). Ensuite, établissez des liens entre différentes informations à l’aide d’index ou de mots-clés ; ces connexions sont appelées jointures dans les bases de données car elles combinent plusieurs lignes en un seul ensemble de résultats (la partie « jointure » provient de la jointure d’ensembles de données). Vous pouvez également exporter ces données afin qu’elles puissent être utilisées ailleurs sans y avoir accès directement via leur source d’origine, c’est ce qu’on appelle ETL (chargement de transformation d’extraction) ou ETL/ELT (chargement de transformation d’extraction/exportation). Enfin, visualisez des graphiques représentant tous les résultats et toutes les analyses supplémentaires effectuées sur ceux-ci ; ce processus est appelé BI (intelligence d’affaires).
L’avenir des cybermenaces
L’avenir des cybermenaces est une course aux armements numériques. Ce sera une bataille pour les données, pour le cloud et pour l’IA.
Dans cette guerre numérique, les agences de renseignement ont été contraintes d’agir rapidement pour garder une longueur d’avance sur les capacités de leurs adversaires. Par conséquent, ils doivent comprendre le fonctionnement de ces technologies afin de pouvoir intercepter les communications ou prendre le contrôle des systèmes avant qu’il ne soit trop tard. Ils ont également besoin de plus de scientifiques des données formés aux techniques d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage en profondeur (DL), qui utilise réseaux de neurones dans le cadre de son processus d’analyse prédictive. Cela signifie que même si vous n’êtes pas vous-même codeur (ou si vous ne savez pas à quoi on ressemble), vous pourriez toujours bénéficier de cours sur la théorie DL dans votre collège communautaire local ou votre programme universitaire.
Les compétences en ingénierie des données sont vitales pour les professionnels de la cyberintelligence
Les compétences en ingénierie des données sont essentielles pour les professionnels de la cyberintelligence. Ils sont nécessaires pour analyser les données, les rendre plus utiles et créer des informations à partir de grands ensembles d’informations.
Les ingénieurs de données travaillent sur des projets qui les obligent à rassembler de grands ensembles de données structurées ou non structurées en un tout cohérent. Ils utilisent souvent les outils disponibles dans leur domaine : bases de données SQL, logiciels d’analyse de texte comme Natural Language Toolkit (NLTK), packages statistiques avec R et Python, et visualisations comme Tableau ou D3js.
Les ingénieurs de données jouent un rôle crucial dans la protection des organisations contre les cybermenaces et s’assurent que leurs données sont à l’abri des pirates ou des acteurs malveillants. L’ingénierie des données est un ensemble de compétences complexes que toute personne ayant le bon état d’esprit et la bonne formation peut maîtriser. Il s’agit d’une compétence essentielle pour les professionnels de la cyberintelligence, qui doivent comprendre comment les systèmes avec lesquels ils travaillent fonctionnent et comment ils sont utilisés. Avec toutes ces compétences à votre actif, vous pouvez prendre des décisions intelligentes au moment d’agir.
Conclusion
En conclusion, la mise en œuvre de normes telles que l’Open Cybersecurity Schema Framework (OSCF) permet aux ingénieurs de données de normaliser la collecte et la cartographie des données, ce qui conduit à un processus rationalisé pour les équipes de sécurité. Il en résulte un langage commun pour l’analyse des données et la détection des menaces, facilitant la collaboration entre les data scientists, les analystes et les équipes de sécurité. Le but ultime de tout cadre est de servir de norme ouverte largement acceptée qui complète les pratiques et processus de sécurité existants.