Выявление только одной кибератаки и ликвидация ее последствий занимает минимум 280 дней. Вследствие массовой цифровизации и промышленной революции, компании стали обращать особое внимание на предиктивную защиту данных и систем, поэтому рынок кибербезопасности продолжает активный рост и по прогнозам достигнет объема в 47,6 млрд долларов к 2027 году.

Сейчас для решения описанных проблем все чаще и чаще используются инструменты процессной аналитики. Рассмотрим наиболее распространенные примеры использования Process Mining в сфере. 

1. Нарушение безопасности

Утечка любых данных – болезненный момент, который становится особенно острым, если в доступе злоумышленников окажутся личные данные клиентов и пользователей. Речь о таких ситуациях идет все чаще, а их доля стала равна 58% от общего количества инцидентов. 

Использование Process Mining позволяет осуществить предиктивное моделирование и оценить последствия. Процессная аналитика дает информацию о выполнении действий на всех уровнях, что позволяет обнаружить «узкие места» при переходе данных от одного корпоративного источника к другому.

2. Системы промышленного управления 

Они используются для регулирования производства, транспорта и коммунального сектора. Ключевой вред от кибератак заключается не только в потере персональных данных, но и в выведении из строя оборудования. 

Process Mining позволяет своевременно обнаруживать возникающие инциденты, осуществляя проверку соответствия реального выполнения процесса регламентированному, что позволяет зафиксировать различные аномалии. 

3. Безопасность IoT 

Последняя доступная статистическая выкладка датируется 2020 – зафиксировано 1.5 млрд кибератак на Интернет вещей. Естественно, сейчас цифра будет еще выше. 

Process Mining автоматически моделирует атаки и определяет, является ли атака новой или принадлежит к существующему списку, выполняя проверку на соответствие. На основе полученных результатов система направляет оператору безопасности информацию о последней обнаруженной аномалии для немедленного принятия мер.

4. Умные сети

Smart grids – это операционные и энергетические сети, направленные на поддержание надежности энергетической инфраструктуры, объединяющие производителей и потребителей. В данном случае кибербезопасность направлена на защиту  от ошибок пользователей, отказов оборудования, стихийных бедствий, шпионажа и террористических атак.  

Process Mining дает возможность облегчить выявление ошибок и позволяет оценить соблюдение политики энергосистем, обнаруживая аномальные расходы энергии. 

5. Смартфоны

Мобильные телефоны – благоприятная среда для осуществления киберпреступлений. Большая часть негативных кейсов последнего времени связана с кражей финансов и утечкой персональных данных. 

Process Mining позволяет легко обнаружить вредоносное ПО и выявить конкретные атаки. Выстроенная при помощи процессной аналитики система безопасности выявляет и предотвращает доступ неавторизованных пользователей к корпоративной сети, чтобы обезопасить смартфоны.   

6. Сетевой трафик

Система безопасности сетевого трафика отслеживает пользовательскую активность, чтобы выявить аномалии. Для этого аналитики должны собирать информацию в режиме реального времени и исследовать исторический контекст записей. 

Process Mining позволяет использовать данные о сетевом трафике (например, журналы DNS) для обнаружения и визуализации атак, их классификации по типу и спама.

7. Веб-приложения

Проблемы безопасности веб-приложений сосредоточены на нарушениях, которые могут привести к сбоям в работе сервисов и утечке данных. 

PM генерирует модель поведения пользователей для выявления вредоносных действий на сайтах и в социальных сетях. 

8. Проверка атак постфактум

Process Mining позволяет понять процесс кибератак, сравнить успешные и неуспешные, а также оценить влияние мер защиты для прикладного программного обеспечения.  

9. Поведение пользователя

Процессная аналитика может предоставить информацию о нестандартном поведении пользователей, поскольку программное обеспечение исследует и визуализирует все этапы БП с соответствующими действиями. 

10. Контроль качества

Обеспечение качества и кибербезопасность тесно связаны, поскольку оба направления имеют дело с уязвимостями и недостатками программного обеспечения для управления и снижения рисков.

Process Mining обеспечивает соответствие услуг и программных проектов условиям контракта или идеальным моделям, диагностируя ошибки.