Top 5 oplossings vir groot data sekuriteit uitdagings - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
Big Data, Kuber sekuriteit
Top 5 oplossings vir groot datasekuriteitsuitdagings
Big Data is groot datastelle wat met behulp van rekenaars bereken kan word om patrone, tendense en verwantskappe uit te vind, veral wat gekoppel is aan menslike gedrag en interaksies.
Wat is die uitdagings vir groot datasekuriteit?
Die grootste uitdaging wat in die gesig gestaar word groot data met inagneming van die sekuriteit oogpunt is om die gebruiker se privaatheid te beskerm. Big Data bevat meestal groot hoeveelhede persoonlike besondere inligting en daarom is dit 'n groot bekommernis om die privaatheid van die gebruiker te handhaaf.
Aangesien die data wat gestoor is in groot hoeveelhede is, sal die oortreding daarvan beïnvloed groot data baie, aangesien daar verwoestende gevolge sal wees as die data-oortredings wat ons normaalweg in die pers sien. Die rede hieragter is dat a groot data sekuriteit oortreding sal waarskynlik 'n groot aantal mense raak, met 'n boete nie net uit 'n oogpunt van reputasie nie, maar met 'n groot wetlike gevolge.
Wanneer inligting vir groot data vervaardig word, moet organisasies seker maak dat hulle die regte balans tussen privaatheid en bruikbaarheid van die data handhaaf. Voordat u die data stoor, moet u sien dat dit voldoende geanonimiseer is, wat enige unieke identifiseerder vir 'n gebruiker verwyder. Dit op sy eie is 'n veiligheidsuitdaging aangesien unieke identifikasies aftrek nie genoeg sal wees om te bevestig dat die data onbekend sal bly nie. Die onbekende data kan eintlik met ander toeganklike data gekruis word na aanleiding van de-anonimiseringsmetodes.
Wanneer die organisasies die data stoor, kan hulle 'n probleem met die enkripsie ondervind. Die gebruikers kan nie geënkripteerde data lewer as hulle die data moet uitvoer nie. Om dit te gebruik, is die oplossing 'Volledig homomorfe versleuteling' (FHE), wat die data wat in die wolk om aan bewerkings oor die geënkripteerde data te werk, aangesien die nuwe geënkripteerde data dan gevorm sal word. Wanneer die data gedekripteer word, sal die resultate dieselfde wees wat jy sal waarneem wanneer funksies op gewone teksdata uitgevoer word. Dus, die wolk sal eintlik voldoende wees om aan bedrywighede oor geënkripteerde data te werk. Sonder 'n begrip van die onderliggende gewone teksdata.
Die belangrikste uitdaging om te gebruik groot data is hoe om eienaarskap van inligting vas te stel. 'n Trustgrens moet tussen die data-eienaars en die databerging-eienaars vasgestel word indien die data in die wolk.
Om die data te beskerm, is voldoende toegangsbeheermeganismes nodig. As die stelsel of toepassing gekap word, moet toegangsbeheer deur bedryfstelsels of toepassings voorsien word wat toegang tot die inligting beperk. 'N Beter poging is om die inligting te verdedig deur gebruik te maak van kodering wat slegs dekripsie bepaal as die eenheid wat die inligting probeer kontak, deur 'n beleid vir toelatingsbeheer beheer.
Nog 'n probleem is dit sagteware wat gewoonlik gebruik word om te stoor groot data, Soos Hadoop is nie altyd by verstek beskikbaar met gebruikersverifikasie nie. Dit maak die kwessie van toegangsbeheer erger, aangesien 'n verstekinstallasie die inligting wat beskikbaar is vir ongeverifieerde gebruikers sal verlaat. Big data oplossings is meestal afhanklik van tradisionele firewalls of implementerings by die toepassingslaag om toegang tot die inligting te beperk.
Geïnteresseerd in Big Data? Laai vandag ons gratis e-boek af.
Veiligheidspraktyke en oplossings vir groot uitdagings vir groot datasekuriteit?
Soos die Big Data is 'n nuwe konsep, so daar is nie 'n voldoende lys van praktyke wat goed erken word deur die sekuriteit gemeenskap. Daar is egter 'n aantal algemene sekuriteit aanbevelings waarvoor gebruik kan word groot data:
1. Hou u wolkverskaffers dop:
As jou groot data in die houer gestoor word, moet jy seker maak dat jou verskaffer voldoende beskermingsmeganismes in plek het. Kyk wel dat die verskaffer periodiek doen sekuriteit oudits en kom ooreen oor boetes in die situasie wanneer dit voldoende is sekuriteit standaarde nagekom word nie.
2. 'n Toereikende beleid vir toegangsbeheer moet geskep word:
Beleid moet so gemaak word dat dit slegs toegang tot gemagtigde gebruikers moontlik maak. Dit sal ongemagtigde toegang tot data vanuit beide interne en eksterne bronne voorkom.
3. Beskerm u data:
Dit is baie belangrik om beide jou data wat rou data is en die uitkoms van te beskerm analytics. Om te verseker dat geen sensitiewe data uitgelek word nie, moet enkripsie dienooreenkomstig gebruik word.
Voldoende beskerming moet verleen word aan data in transito om die vertroulikheid en integriteit daarvan te verseker.
5. Intydse sekuriteitsmonitering:
Die toegang tot die data moet beheer word en dit moet gemonitor word. Om ongemagtigde toegang tot die data te voorkom, moet bedreigingsintelligensie gebruik word.
Tegnologiese oplossings wat beskikbaar is vir die groot data:
Die hoofoplossing om die data te beskerm, is deur die kodering voldoende te gebruik. Kodering wat gebaseer is op kenmerke, kan byvoorbeeld help om fynkorrelige toegangsbeheer van geïnkripteerde data te bied.
Dit is ook belangrik om die data anoniem te maak om seker te maak dat die privaatheidskwessies behoue ​​bly. Daar moet nagegaan word dat al die sensitiewe inligting uit die versamelde rekord verwyder word.
vir groot data projek, intydse sekuriteit monitering is noodsaaklik. Om te verseker dat daar geen ongemagtigde toegang is nie, moet die organisasies die gebruik monitor. Selfs die bedreigingsintelligensie moet in plek wees om seker te maak dat ingewikkelder aanvalle uitgevind word en dat die organisasies daarop kan reageer.