В наши дни объем данных, генерируемых в корпоративных средах, растет с катастрофической скоростью, и это дает возможности ИТ-руководителям, которые начинают понимать потенциал этих огромных потоков данных и все чаще использовать инструменты для организации и анализа этой информации наиболее подходящим образом. На самом деле, по данным, полученным , к 2020 году ожидается рост рынка Больших данных и бизнес-аналитики до 210 миллиардов долларов США. Тем не менее, Большие данные также представляют собой серьезные вызовы для корпоративных сред: как организации могут защищать постоянно растущие объемы данных?
Безопасность Больших данных
Существует два основных аспекта, которые должны быть проанализированы при обсуждении проблемы безопасности Больших данных. Первый из них наиболее очевиден: как организации могут обезопасить огромные объемы производимой информации о домашних и корпоративных клиентах? Второй аспект более практичный и состоит в изучении способов, в которых аналитика Больших данных может быть использована для повышения уровня безопасности.
В первом случае проблема начинается с классификации и идентификации данных. Важно иметь возможность правильно идентифицировать как данные, так и источники, которые ее производят и обрабатывают, и, следовательно, необходимо классифицировать информацию (типология, происхождение, структура…) о том, что хранится. Таким образом, вы сможете построить организованную , которую можно будет намного легче контролировать.
Это означает объединение облачной вычислительной среды с системами хранения и возможностями обработки Больших данных, которые потребуют новых соответствующих мер безопасности. Наконец, правильная классификация данных также поможет в создании зашифрованной на основе атрибутов среды, что приведет к созданию более безопасной среды Больших данных.
Что касается второго аспекта, то существует много полезных способов использования Больших данных для повышения уровня безопасности, а выбор наиболее приемлемого из них будет полностью зависеть от ваших систем и интересов. Например, потоки больших данных могут быть использованы для генерации моделей прогнозирования, которые позволяют организациям прогнозировать атаки, поведение пользователей и пр.
Аналитика Больших данных также позволяет вам одновременно извлекать полезную информацию из различных источников, что позволяет компаниям получить максимально подробную информацию, собираемую из логов, в режиме реального времени. Примером этого могут служить высокоэффективные уровни, достигаемые с помощью , которые используют Большие данные и передовые методы машинного обучения, чтобы быстро узнать о потенциально опасном поведении и его источниках.
Факторы, которые необходимо рассматривать при анализе взаимосвязей между безопасностью и Большими данными
Когда речь заходит про обеспечение безопасности информации, обрабатываемой в компании, Большие данные могут создавать ряд проблем, которые должны быть приняты во внимание. Например, для защиты транзакций и логов требуется наличие эффективного механизма автоматического распределения данных по уровням для того, чтобы хранить данные надлежащим образом. Кроме того, важно иметь хорошую систему локации для этой информации.
Крайне важно обезопасить операции в распределенных процессинговых фреймворках, как и другие процессы, и проверять (и фильтровать) доступ конечных устройств, обеспечивая их легитимное использование. Если доступ скомпрометирован, что обычно происходит через определенный период времени, то важно, чтобы ваши данные были надежно защищены с использованием шифрования в дополнение к защите коммуникаций между устройствами.
Как отмечалось ранее, классификация данных имеет решающее значение при обсуждении Больших данных и безопасности, а также обеспечении надлежащих практик безопасности. Проведение регулярных аудитов и внедрение гранулированных механизмов контроля доступа позволит вам создать безопасный контекст, в котором можно применять определенные решения для обработки и хранения Больших данных.
Благодаря таким решениям как , которое использует техники машинного обучения для более эффективной классификации всех событий, происходящих в компьютерной сети, организации могут обнаруживать и блокировать вредоносные процессы, утечки данных и уязвимости, и даже устранять повреждения, причиненные брешами безопасности. Это все возможно благодаря внедрению самых передовых технологий искусственного интеллекта и контекстного интеллектуального анализа, которые помогают нам при решении грандиозных задач по обеспечению безопасности сред с Большими данными.
Оригинал статьи:
Panda Security в России
+7(495)105 94 51, marketing@rus.pandasecurity.com
