El desafío de seguridad del Big Data

El Big Data consiste en recopilar grandes volúmenes de datos, lo que nos permite comprenderlos mejor y tomar mejores decisiones empresariales para lograr una mayor satisfacción del cliente. Proteger el Big Data es complejo, no solo por la gran cantidad de datos que maneja, sino también por el flujo continuo de información, la diversidad de tipos de datos y el almacenamiento en la nube.

Algunos de los principales desafíos para la seguridad de los macrodatos son:

Computaciones segurasLas tecnologías de macrodatos utilizan marcos de programación distribuida para procesar grandes volúmenes de datos. Estos marcos, como MapReduce, carecen de buenas medidas de seguridad. En MapReduce, los datos se dividen, se procesan mediante un mapeador y se les asigna almacenamiento. Si alguien modifica la configuración del mapeador, al no contar con una capa de seguridad adicional, puede manipular los datos procesados. Además, resulta muy difícil detectar estos mapeadores no confiables. Es fundamental proteger los cálculos que se realizan en estos marcos de programación distribuida para garantizar la integridad de los datos.
Protección de datos y registros de transacciones: Debido al tamaño de los datos y los registros de transacciones, estos se almacenan en entornos de almacenamiento multinivel con funcionalidad de almacenamiento automático por niveles. El almacenamiento automático por niveles no realiza un seguimiento de la ubicación de los datos. Los sistemas de almacenamiento automático por niveles pueden exponer nuevas vulnerabilidades debido a ubicaciones físicas desconocidas de los datos y dispositivos de almacenamiento no confiables, lo que puede provocar que las organizaciones pierdan el control sobre sus datos. La transmisión de datos entre niveles también puede proporcionar información sobre las actividades de los usuarios y las propiedades de los datos, que los atacantes pueden aprovechar. Es necesario proteger los datos y los registros de transacciones para mantener la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de los datos.
Validación de entradas desde puntos finales: El análisis de macrodatos recopila información de diversos dispositivos de entrada, incluidos los puntos de conexión. Puede recopilar registros de una gran cantidad de dispositivos y aplicaciones. Los datos que recibe el análisis de macrodatos podrían contener información errónea enviada desde un punto de conexión no confiable. Esto puede afectar los resultados analíticos de la organización. Un desafío consiste en validar todas las entradas que recibe el análisis de macrodatos para garantizar que provengan de una fuente confiable.
Almacenes seguros de datos no relacionales: Los almacenes de datos no relacionales, como NoSQL, se están utilizando rápidamente en las tecnologías de Big Data. Sin embargo, a día de hoy, estos almacenes no son lo suficientemente maduros ni seguros. Presentan numerosos problemas de seguridad, como la falta de... cifrado El soporte para los archivos de datos, la débil autenticación entre cliente y servidor, y el hecho de que los datos en reposo no estén cifrados, pueden provocar amenazas a la privacidad.
Análisis de datos que preservan la privacidad: La privacidad es un aspecto crucial al aplicar tecnologías de macrodatos para el análisis de datos. A medida que se recopilan más datos, su agregación, junto con el análisis de datos, podría resultar en violaciones de la privacidad del usuario. Si el análisis de datos se subcontrata, un empleado externo no confiable podría obtener información personal de los usuarios. Las organizaciones desean utilizar herramientas de análisis de macrodatos para mejorar la satisfacción del cliente, pero deben garantizar la protección de la privacidad del usuario durante este proceso.
Control de acceso: El análisis de macrodatos maneja una gran variedad de datos, incluyendo datos sensibles como la información personal identificable de los usuarios. Existen numerosos requisitos legales y de cumplimiento para proteger estos datos. Es necesario implementar políticas de control de acceso granulares para que solo los usuarios autorizados tengan acceso a los datos sensibles de los usuarios y a los análisis realizados sobre dichos conjuntos de datos. Esto es fundamental para garantizar la confidencialidad de los datos.
Monitoreo de seguridad en tiempo real: La monitorización de seguridad en tiempo real es necesaria para la infraestructura de big data y los análisis que gestiona. Siempre ha sido una tarea difícil debido a la cantidad de alertas generadas por los dispositivos. Estas alertas también presentan una gran cantidad de falsos positivos. Por esta razón, las empresas suelen tener dificultades para monitorizar los datos en tiempo real.

Cómo el cifrado protege los macrodatos

El cifrado puede ayudar a gestionar la protección de datos en tecnologías de Big Data en múltiples etapas para garantizar la confidencialidad, la integridad y la disponibilidad de los datos. Si desea obtener más información al respecto, esté atento a nuestra próxima publicación en el blog sobre protección de datos en Big Data mediante cifrado.