Sicherheits- und Datenschutzprobleme bei Big Data

Die Sicherheitsherausforderung von Big Data

Big Data bezeichnet die Sammlung großer Datenmengen, die uns tiefere Einblicke in unsere Daten ermöglicht. Diese Einblicke können genutzt werden, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Die Sicherung von Big Data ist schwierig, nicht nur aufgrund der enormen Datenmengen, sondern auch wegen des kontinuierlichen Datenstroms, der Vielfalt der Datentypen und der cloudbasierten Datenspeicherung.

Zu den größten Herausforderungen bei der Sicherung von Big Data gehören:

• Sichere BerechnungenBig-Data-Technologien nutzen verteilte Programmierframeworks zur Verarbeitung großer Datenmengen. Diese Frameworks, wie beispielsweise MapReduce, bieten jedoch nur unzureichende Sicherheitsvorkehrungen. In MapReduce werden die Daten aufgeteilt, von einem Mapper verarbeitet und Speicherplatz zugewiesen. Da keine zusätzliche Sicherheitsebene existiert, kann eine Änderung der Mapper-Einstellungen die verarbeiteten Daten manipulieren. Zudem ist es sehr schwierig, solche nicht vertrauenswürdigen Mapper zu erkennen. Daher ist es unerlässlich, die Berechnungen in diesen verteilten Programmierframeworks abzusichern, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
• Schutz von Daten und Transaktionsprotokollen: Aufgrund des Umfangs der Daten und Transaktionsprotokolle werden diese in mehrstufigen Speicherumgebungen mit automatischer Tiering-Funktion gespeichert. Die automatische Tiering-Funktion speichert den Datenspeicherort nicht. Systeme mit automatischer Tiering-Funktion können neue Sicherheitslücken aufdecken, da die physischen Datenspeicherorte unbekannt sind und nicht vertrauenswürdige Speichermedien verwendet werden. Dies kann dazu führen, dass Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten verlieren. Die Datenübertragung zwischen den Speicherebenen kann zudem Informationen über Benutzeraktivitäten und Dateneigenschaften liefern, die von Angreifern ausgenutzt werden können. Daten und Transaktionsprotokolle müssen geschützt werden, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten.
• Validierung von Eingaben von Endpunkten: Big Data sammelt Daten von einer Vielzahl von Eingabegeräten, einschließlich Endpunkten. Es erfasst möglicherweise Protokolle von einer großen Anzahl von Geräten und Anwendungen. Die von Big Data empfangenen Daten können fehlerhafte Daten enthalten, die von einem nicht vertrauenswürdigen Endpunkt gesendet werden. Dies kann die Analyseergebnisse des Unternehmens beeinträchtigen. Eine Herausforderung besteht darin, alle von Big Data empfangenen Eingaben zu validieren, um sicherzustellen, dass sie aus einer vertrauenswürdigen Quelle stammen.
• Sichere nicht-relationale Datenspeicher: Nicht-relationale Datenspeicher wie NoSQL finden in Big-Data-Technologien zunehmend Anwendung. Aktuell sind diese Datenspeicher jedoch noch nicht ausgereift und sicher genug. Sie weisen zahlreiche Sicherheitslücken auf, wie beispielsweise fehlende Datenstrukturen. Verschlüsselung Die Unterstützung für die Datendateien, die schwache Authentifizierung zwischen Client und Server sowie die Tatsache, dass ruhende Daten unverschlüsselt sind, können zu Datenschutzbedrohungen führen.
• Datenschutzkonforme Datenanalyse: Datenschutz ist ein wichtiges Thema bei der Anwendung von Big-Data-Technologien für Analysen. Mit der zunehmenden Datenerfassung kann diese Datenaggregation in Verbindung mit Datenanalysen zu Datenschutzverletzungen führen. Wird die Datenanalyse ausgelagert, kann ein nicht vertrauenswürdiger Mitarbeiter eines Drittanbieters Rückschlüsse auf persönliche Informationen von Nutzern ziehen. Unternehmen möchten Big-Data-Analysetools zur Steigerung der Kundenzufriedenheit einsetzen, müssen dabei aber gleichzeitig den Schutz der Privatsphäre ihrer Nutzer gewährleisten.
• Zugangskontrolle: Big Data verarbeitet eine Vielzahl von Daten, darunter auch sensible Daten wie personenbezogene Daten von Nutzern. Für den Schutz dieser Daten gelten zahlreiche rechtliche und regulatorische Anforderungen. Um die Vertraulichkeit der Daten zu gewährleisten, sollten differenzierte Zugriffskontrollrichtlinien implementiert werden, die sicherstellen, dass nur autorisierte Nutzer Zugriff auf sensible Nutzerdaten und die darauf basierenden Analysen haben.
• Echtzeit-Sicherheitsüberwachung: Für die Big-Data-Infrastruktur und die damit verbundenen Analysen ist eine Echtzeit-Sicherheitsüberwachung erforderlich. Aufgrund der Vielzahl der von Geräten generierten Warnmeldungen war dies schon immer eine schwierige Aufgabe. Diese Warnmeldungen enthalten zudem eine große Anzahl von Fehlalarmen. Aus diesem Grund fällt es Unternehmen oft schwer, Echtzeitdaten zu überwachen.

Wie Verschlüsselung Big Data schützt

Verschlüsselung kann in Big-Data-Technologien auf mehreren Ebenen zum Datenschutz beitragen und so die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten gewährleisten. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, lesen Sie unseren nächsten Blogbeitrag zum Thema Datenschutz in Big Data mithilfe von Verschlüsselung.