Czynniki sukcesu w cyfrowej erze biznesu stale przechodzą od odważnego i impulsywnego podejmowania decyzji do analitycznego podejmowania decyzji w oparciu o dane.
Firmy gromadzą, przetwarzają i czerpią korzyści z dużych ilości danych, aby osiągnąć swoje cele. Mają jednak również obowiązek zapewnić bezpieczeństwo takich danych.
W tym artykule szczegółowo opisano specyfikę bezpieczeństwa dużych zbiorów danych i potrzebę zachowania czujności podczas ich ochrony. Kontynuuj czytanie, aby lepiej zrozumieć wyzwania, jakie niesie ze sobą zabezpieczanie dużych zbiorów danych i sposoby ich pokonania.
Dlaczego bezpieczeństwo Big Data jest wyjątkowe?
Firmy wykorzystują duże zbiory danych do udoskonalania strategii biznesowych, przewidywania trendów i efektywniejszego działania. Big data stała się także niezbędna w profilowaniu klientów i związanych z tym próbach tworzenia coraz bardziej zindywidualizowanych kampanii marketingowych i podróży klientów.
Dane takie pochodzą z szerokiej gamy źródeł. Różni się pod względem formatu, struktury i źródła. Użytkownicy bezpośrednio wnoszą część tych danych, podczas gdy narzędzia takie jak CRM generują dużo danych automatycznie.
Firmy zajmujące się big data stają przed problemem jego zabezpieczenia na trzech etapach. Następuje etap wejścia, na którym łączą się wszystkie te odmienne dane. Dane pozostają wówczas w spoczynku i zajmują lokalną pamięć firmową lub znajdują się w chmurze. Ostatni etap polega na analizie i uporządkowaniu danych wyjściowych, które prowadzą do praktycznych spostrzeżeń.
Niebezpieczeństwa związane z niezabezpieczonymi dużymi zbiorami danych
Dane na wszystkich trzech etapach są cenne i podatne na różne cyberataki. Samo gromadzenie dużych zbiorów danych oznacza, że firma posiada terabajty danych osobowych lub informacji finansowych. Średni koszt naruszenia bezpieczeństwa danych, którego celem są takie informacje, przekracza 4 miliony dolarów i będzie tylko rósł.
Naruszenie danych osobowych jest już wystarczająco źle. Mimo to hakerzy, którym uda się ukraść owoce analiz dużych zbiorów danych, takie jak informacje o konkurencji, analizy nastrojów klientów lub zarysy obecnych i przyszłych strategii biznesowych, mogą spowodować szkody, po których wielu nie będzie w stanie naprawić.
Jakie są najpilniejsze wyzwania związane z bezpieczeństwem dużych zbiorów danych?
Rozwiązanie problemów związanych z bezpieczeństwem dużych zbiorów danych sprowadza się do kontrolowania prawdziwości, integralności i dostępności danych.
Oto niektóre konkretne zagrożenia, które firmy korzystające i przechowujące takie dane muszą ograniczyć:
Fałszywe dane i zatruwanie danych
Niewiarygodne i niedokładne dane mogą mieć głęboko negatywny wpływ na możliwości predykcyjne i analityczne dużych zbiorów danych. Wpływa to na proces decyzyjny, utrudnia wykrywanie oszustw i może prowadzić do działań wprowadzających w błąd, których klienci nie docenią.
Fałszywe dane mogą wynikać ze złego projektu systemu gromadzenia danych lub niekompetentnych stron trzecich. Może to jednak być również wynikiem złośliwych zamiarów.
Zatruwanie danych to praktyka, której celem są zbiory danych używane w algorytmach uczenia maszynowego. Polega na celowym wprowadzaniu fałszywych lub wprowadzających w błąd informacji do danych szkoleniowych ML, modyfikowaniu wyników tak, aby stały się niedokładne, a nawet faworyzowaniu wyników preferowanych przez atakującego.
Obawy dotyczące przechowywania
Firmy coraz częściej korzystają z pamięci masowej w chmurze, aby zrekompensować koszty i logistykę zarządzania serwerami na miejscu. Jednak odpowiedzialne przechowywanie dużych zbiorów danych wymaga najlepszej ochrony i szczegółowej kontroli, której przechowywanie w chmurze może nie zapewniać.
Najlepszym rozwiązaniem jest przeniesienie ogólnej pamięci masowej do chmury, przy jednoczesnym przechowywaniu najbardziej wrażliwych danych na ściśle kontrolowanych serwerach firmowych. Wprowadza to potrzebę stosowania silnych, lokalnych środków bezpieczeństwa cybernetycznego, o których firmy mogą nie wiedzieć lub nie mieć na nie miejsca w swoich budżetach.
Prywatność
Wspomnieliśmy już o potencjalnym zakresie informacji o poszczególnych osobach gromadzonych i przetwarzanych przez firmy. Czyniąc to, muszą przestrzegać standardów branżowych i przepisów dotyczących ochrony konsumentów w coraz większej liczbie krajów. Jest jeszcze kwestia zgody i etycznego pozyskiwania takich informacji.
Wrażliwe punkty końcowe
Przejęcie punktu końcowego może spowodować wprowadzenie fałszywych danych lub zmianę istniejących danych w celu dostosowania ich do celów atakującego. Punkty końcowe, takie jak urządzenia IoT, są szczególnie podatne, a jednocześnie wykładniczo zwiększają powierzchnię ataku firmy.
Kontrola dostępu
Duże organizacje mają problemy ze śledzeniem wszystkich użytkowników i ich uprawnień dostępu, co oznacza, że ktoś może prześliznąć się przez szczeliny i uzyskać nieautoryzowany dostęp.
Złośliwi insiderzy i błąd ludzki
Praca z big data nie jest możliwa bez choćby podstawowej interakcji dla pracowników niższego szczebla. Oznacza to jednak, że każdy ma przynajmniej pewien dostęp, który pozbawione skrupułów osoby mogą wykorzystać. Chociaż źli aktorzy stanowią uzasadnione zagrożenie, ludzki błąd i brak zrozumienia cyberbezpieczeństwa są przyczyną znacznie większej liczby incydentów.
Najlepsze praktyki w zakresie zabezpieczania sieci konwencjonalnych stanowią podstawę każdej strategii ochrony dużych zbiorów danych.
To, czy firma korzysta tylko ze sprawdzonych narzędzi, czy też dodaje nowe, nie jest tak ważne, jak ich skalowalność i zdolność do obsługi takich danych we wszystkich swoich stanach.
Szyfrowanie
Podstawowym obowiązkiem każdej firmy w zakresie bezpieczeństwa jest uczynienie dużych zbiorów danych nieczytelnymi dla hakerów. Szyfrowanie musi obejmować wszystkie przechowywane dane, a także narzędzia analityczne i generowane przez nie dane wyjściowe.
Szyfrowanie przechowywanych danych jest stosunkowo proste, ale staje się trudniejsze, jeśli zdalni pracownicy lub oddziały również muszą z nimi bezpiecznie współdziałać.
Biznesowe sieci VPN chronią i szyfrują zdalny dostęp do sieci, umożliwiając niezakłócone operacje biznesowe niezależnie od lokalizacji i metody połączenia. Aby zapewnić integralność tych połączeń, wykonaj a test szczelności VPN regularne jest niezbędne do identyfikacji potencjalnych luk w zabezpieczeniach.
Wykrywanie włamań
Rozproszony charakter przechowywania dużych zbiorów danych ułatwia próby włamań. Na szczęście systemy wykrywania włamań potrafią identyfikować, rejestrować i poddawać kwarantannie takie próby, zanim wyrządzą one szkody na dużą skalę.
Zasady kontroli dostępu
Kontrola dostępu minimalizuje potencjalny wpływ użytkowników na duże zbiory danych. Segmentacja sieci, hierarchie użytkowników i zasady zerowego zaufania zapewniają każdemu odpowiedni dostęp bez pozostawiania poszczególnym osobom miejsca na przekraczanie swoich uprawnień.
Wykrywanie zagrożeń wewnętrznych i analiza zachowań
Rejestrowanie podejrzanych działań, takich jak nieregularne pobieranie plików lub logowanie w nietypowych godzinach, było głównym sposobem wykrywania zagrożeń wewnętrznych. Analityka zachowań wprowadza bardziej wyrafinowane podejście, ustalając podstawowe wzorce użytkowników i ostrzegając administratorów, jeśli zaczną się one różnić.
Wniosek
Analiza dużych zbiorów danych oferuje bezprecedensowe korzyści przedsiębiorstwom posiadającym zdolność przewidywania i rozpoznawania potencjału wynikających z nich spostrzeżeń.
Wyjątkowy charakter takich danych wiąże się z nowym zestawem wyzwań związanych z bezpieczeństwem, które firmy będą musiały uwzględnić w swoich budżetach i strategiach cyberbezpieczeństwa, aby czerpać korzyści bez narażania danych. Mamy nadzieję, że nasza lista pomoże Ci postawić pierwsze kroki w kierunku lepszego bezpieczeństwa Big Data.
