Dịch vụ và Phân tích dữ liệu pháp y

Bước 1: Xây dựng quy trình và chính sách

Các chuyên gia an ninh mạng hiểu rõ giá trị của dữ liệu và biết rằng dữ liệu có thể bị xâm phạm nếu không được xử lý thích hợp. Do đó, điều quan trọng trong bước này là việc tạo lập các giao thức để có thể chỉ định cách thiết lập cơ chế truy xuất bằng chứng, nơi lưu trữ bằng chứng đã truy xuất và thời điểm ủy quyền cho điều tra viên pháp y thu hồi bằng chứng tiềm năng cũng như cách thức ghi lại các hoạt động này.

Bước 2: Đánh giá bằng chứng

Giai đoạn thứ hai này sẽ đánh giá bằng chứng tội phạm mạng tiềm năng. Quá trình đánh giá kết quả phân tích pháp y hoặc pháp y dữ liệu này bao gồm việc phân loại tội phạm mạng có liên quan, chẳng hạn như tội phạm liên quan đến các cuộc tấn công phi kỹ thuật, mạo danh, trộm cắp danh tính, v.v. Trước khi nhập dữ liệu làm bằng chứng, điều tra viên phải xác định tính toàn vẹn và nguồn gốc của dữ liệu.

Bước 3: Thu thập bằng chứng

Giai đoạn này đòi hỏi phải tạo ra một cách tiếp cận toàn diện, có phương pháp để thu thập bằng chứng. Tất cả thông tin phải được ghi lại, lưu giữ và tài liệu hóa trước, trong và sau khi thu thập bằng chứng. Phân tích dữ liệu pháp y sẽ trở nên vô ích nếu không có bằng chứng, do đó nên áp dụng các chính sách hiệu quả để duy trì tính toàn vẹn của bằng chứng tiềm năng trong bước này.

Bước 5: Thiết lập tài liệu và báo cáo

Tại bước này, điều tra viên phân tích pháp y hoặc pháp y dữ liệu lưu giữ hồ sơ về tất cả kỹ thuật được sử dụng trong quá trình điều tra, bao gồm phương pháp xác minh chức năng của hệ thống cũng như sao chép, truy xuất và lưu trữ dữ liệu. Báo cáo và tài liệu giúp chứng minh cách duy trì tính toàn vẹn của người dùng và đảm bảo việc tuân thủ của tất cả các bên liên quan khác.

Bước 4: Kiểm tra bằng chứng

Để kiểm tra bằng chứng tiềm năng, cần có một số quy trình truy xuất, sao chép và lưu trữ bằng chứng trong cơ sở dữ liệu thích hợp. Quy trình này bao gồm nhiều chiến thuật và kỹ thuật phong phú để phân tích thông tin, chẳng hạn như truy xuất tệp/phương tiện đã xóa gần đây hoặc sử dụng công cụ phân tích để tìm kiếm các kho lưu trữ dữ liệu theo loại tệp cụ thể.

Đánh giá, tư vấn và hỗ trợ chi tiết theo từng lĩnh vực cụ thể, cho phép tích hợp quy trình phân tích tiên tiến với quá trình mô hình hóa và thiết kế dữ liệu.

Lưu trữ dữ liệu theo quy định của ngành để lập hồ sơ và làm sạch dữ liệu tự động, hiệu quả.

Đơn giản hóa việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn và hệ sinh thái CNTT để đảm bảo một kiến trúc dữ liệu thống nhất.

Sử dụng các giải pháp Dữ liệu lớn để nhận diện các quy trình, phương pháp tiếp cận và các hệ thống tiêu tốn nhiều tài nguyên và chi phí. Khắc phục tình trạng kém hiệu quả và cải thiện năng suất để giảm chi phí tổng thể của doanh nghiệp.

Giám sát và quản lý tình trạng cơ sở hạ tầng theo thời gian thực để ngăn chặn những sự cố và thảm họa xảy ra đột ngột

Có được khả năng hiển thị tổng thể hệ thống, bao gồm hiển thị các chức năng kinh doanh, các hệ thống, quy trình, quy trình làm việc, các ứng dụng và hiệu suất trong thời gian thực thông qua bảng điều khiển phân tích trực quan và các báo cáo thông minh.

Tiếp nhận và quản lý dữ liệu toàn diện trên tất cả các cảnh quan đám mây (cloud landscapes). Triển khai giải pháp phân tích dữ liệu gốc đám mây và tự động hóa tiên tiến để tối ưu hóa các quy trình và kết quả kinh doanh quan trọng.

Định rõ kỹ thuật dữ liệu, giải pháp hiện đại hóa dữ liệu, quản lý dự án theo phương pháp DataOps và tích hợp các công cụ với tùy chọn linh hoạt về công cụ và dịch vụ ETL

Quản trị dữ liệu và AI liền mạch - đảm bảo tuân thủ các quy định địa phương, quốc gia cũng như các tiêu chuẩn ngành, các phương pháp luận cập nhật

Giải quyết liền mạch tất cả trở ngại liên quan đến cơ sở hạ tầng, mạng và nền tảng để triển khai dịch vụ phân tích dữ liệu pháp y tiên tiến. Tận dụng các mô hình và thư viện có sẵn để triển khai AI tại chỗ, trên các hệ sinh thái từ xa và tại các môi trường biên.