De beveiligingsuitdaging van big data
Big Data verwijst naar het verzamelen van grote hoeveelheden data, waardoor we meer inzicht krijgen in onze data. Dit kan worden gebruikt om betere zakelijke beslissingen te nemen en de klanttevredenheid te vergroten. Het beveiligen van big data is lastig, niet alleen vanwege de grote hoeveelheid data die ermee wordt verwerkt, maar ook vanwege de continue datastroom, de verschillende soorten data en de cloudgebaseerde dataopslag.
Enkele van de grootste uitdagingen bij het beveiligen van Big Data zijn:
- Veilige berekeningenBig data-technologieën gebruiken gedistribueerde programmeerframeworks om grote hoeveelheden data te verwerken. Deze gedistribueerde frameworks, zoals MapReduce, bieden geen goede beveiliging. In MapReduce worden de data gesplitst en vervolgens verwerkt door een mapper en toegewezen opslagruimte. Als iemand de instellingen van de mapper kan wijzigen, kan deze, omdat deze geen extra beveiligingslaag heeft, de verwerkte data manipuleren. Bovendien is het erg moeilijk om deze niet-vertrouwde mappers te detecteren. Het is erg belangrijk om de berekeningen die in deze gedistribueerde programmeerframeworks worden uitgevoerd te beveiligen om de integriteit van de data te waarborgen.
- Bescherming van gegevens en transactielogboeken: Vanwege de omvang van data- en transactielogs worden deze opgeslagen in multi-tiered storage-omgevingen met auto-tieringfunctionaliteit. Auto-tiering houdt de locatie van de data niet bij. Systemen met auto-tiering kunnen nieuwe kwetsbaarheden blootleggen door onbekende fysieke datalocaties en onbetrouwbare opslagapparaten, waardoor organisaties de controle over data kunnen verliezen. Datatransmissie tussen lagen kan ook informatie opleveren over gebruikersactiviteiten en data-eigenschappen, die door aanvallers kan worden gebruikt. Data- en transactielogs moeten worden beschermd om de vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid van data te behouden.
- Validatie van invoer van eindpunten: Big data verzamelt gegevens van diverse invoerapparaten, waaronder eindpunten. Het kan logs verzamelen van een groot aantal apparaten en applicaties. De gegevens die Big Data ontvangt, kunnen frauduleuze gegevens bevatten die door een onbetrouwbaar eindpunt worden verzonden. Dit kan de analytische output van de organisatie beïnvloeden. Een uitdaging hierbij is om alle invoer die Big Data ontvangt te valideren om er zeker van te zijn dat deze afkomstig is van een betrouwbare bron.
- Veilige niet-relationele gegevensopslag: Niet-relationele dataopslag zoals NoSQL wordt snel gebruikt in big data-technologieën. Deze dataopslag is momenteel nog niet volwassen en veilig genoeg. Ze kennen veel beveiligingsproblemen, zoals geen encryptie ondersteuning voor de gegevensbestanden, zwakke authenticatie tussen client en server en gegevens in rust zijn niet versleuteld, wat een bedreiging voor de privacy kan vormen.
- Privacybeschermende gegevensanalyse: Privacy is een belangrijk aspect bij de toepassing van big data-technologieën voor analyse. Naarmate er steeds meer data wordt verzameld, kan deze data-aggregatie, samen met data-analyse, leiden tot schendingen van de privacy van gebruikers. Als de data-analyse wordt uitbesteed, kan een onbetrouwbare externe medewerker persoonlijke informatie van gebruikers afleiden. Organisaties willen big data-analysetools gebruiken om de klanttevredenheid te verbeteren, maar ze moeten er wel voor zorgen dat ze daarbij de privacy van gebruikers beschermen.
- Toegangscontrole: Big data verwerkt een verscheidenheid aan gegevens, waaronder gevoelige gegevens zoals persoonlijk identificeerbare informatie van gebruikers. Er zijn veel wettelijke en nalevingsvereisten om die gegevens te beschermen. Gedetailleerde toegangscontrole moet worden geïmplementeerd, zodat alleen geautoriseerde gebruikers toegang hebben tot gevoelige gebruikersgegevens en analyses die op die datasets worden uitgevoerd. Dit is nodig om de vertrouwelijkheid van de gegevens te waarborgen.
- Realtime beveiligingsbewaking: Realtime beveiligingsmonitoring is nodig voor big data-infrastructuur en de analyses die ermee worden verwerkt. Dit is altijd een lastige taak geweest vanwege het grote aantal meldingen dat apparaten genereren. Deze meldingen bevatten ook een groot aantal foutpositieve meldingen. Hierdoor vinden bedrijven het vaak lastig om realtime data te monitoren.
Hoe encryptie big data beveiligt
Encryptie kan helpen bij het omgaan met gegevensbescherming in big data-technologieën in meerdere fasen om de vertrouwelijkheid, integriteit en beschikbaarheid van gegevens te waarborgen. Wilt u hier meer over weten? Bekijk dan onze volgende blog over gegevensbescherming in big data met behulp van encryptie.
