Warum Big Data-Sicherheit wichtig ist - und wie man sie einrichtet

Wussten Sie, dass Netflix dank Big Data jährlich 1 Milliarde Dollar spart? So gesehen ist es nicht überraschend, dass 97,2 % der Unternehmen bereits in diesen Bereich investieren. Bis 2023 wird der Markt für Big Data-Analysen voraussichtlich 103 Milliarden Dollar erreichen. Mit diesem rasanten Wachstum geht jedoch auch eine wachsende Bedrohung einher - die Cyberkriminalität. Um sicher zu sein, ist es wichtig zu verstehen, warum Big Data-Sicherheit so wichtig ist.

Aus der Perspektive der Cybersicherheit ist Big Data etwas ganz Besonderes. Riesige Datenmengen sind in der Regel unzureichend geschützt und bieten Kriminellen eine gute Gelegenheit, ihr Unwesen zu treiben. Um diese bösartigen Aktivitäten abzuwehren, brauchen Sie Schutz in Form von angepassten Big Data-Sicherheitsmaßnahmen.

Um Ihnen bei der Einrichtung zu helfen, erklären wir Ihnen in diesem Artikel, wie Sie sie in Gang bringen und wer in Ihrem Unternehmen dafür zuständig sein sollte.

Was ist Big Data Cybersicherheit?

Wie TechVidvan es ausdrückt, können Sie Big Data Security als die Tools und Maßnahmen definieren , die zum Schutz von Daten und Analyseprozessen eingerichtet wurden. Ihr Ziel ist der Schutz vor bösartigen Aktivitäten, die Ihren Daten schaden könnten - wie Diebstahl, Ransomware oder DDoS-Angriffe, die Server zum Absturz bringen können. Für Unternehmen, die in der Cloud arbeiten, ist die Liste der möglichen Bedrohungen noch länger. Glücklicherweise können die meisten Anbieter öffentlicher Clouds problemlos ausreichende Sicherheitstools zum Schutz vor diesen Problemen bereitstellen.

Ohne angemessene Sicherheitsvorkehrungen können die langfristigen Auswirkungen, wenn Sie Opfer bösartiger Aktivitäten werden, jedoch verheerend sein. Dazu gehören unter anderem ernsthafte finanzielle Auswirkungen (wie Verluste oder Prozesskosten). Darüber hinaus können sie auch Ihren Betrieb und Ihren Ruf ernsthaft schädigen.

Glücklicherweise gibt es Möglichkeiten, diese düsteren Szenarien zu vermeiden.

Wie können wir Big Data schützen?

Nach Angaben von Datamation besteht das Ziel der Big Data-Sicherheit darin, unbefugte Benutzer und Eindringlinge fernzuhalten. Sie können versuchen, dies durch starke Benutzerauthentifizierung, Firewalls, Endbenutzerschulungen, Systeme zum Schutz vor Eindringlingen oder Systeme zur Erkennung von Eindringlingen zu erreichen.

Die Sicherheit von Big Data ist jedoch recht speziell. Da Big Data-Projekte in der Regel 3 Phasen durchlaufen, müssen bewährte Sicherheitspraktiken bei jedem dieser Schritte Wache stehen. Und, ganz wichtig, auch in den Phasen dazwischen.

Die erste Phase ist die Erfassung von Daten. Während der Übertragung sind die Daten anfällig für Korruption oder Abfangen. Die zweite Phase ist die Datenspeicherung. In dieser Phase können Daten gestohlen oder als Geiseln gehalten werden (sowohl in der Cloud als auch auf lokalen Servern). Die letzte Phase ist die Nutzung der Daten. Hier können Ihre Daten als Zugangspunkt für böswillige Eindringlinge dienen.

Glücklicherweise gibt es mehrere Big Data-Sicherheitstechniken, die Sie zum Schutz Ihrer Informationen und Abläufe einsetzen können. Keines dieser Sicherheitstools ist per se neu für Big Data. Aber dank ihrer Skalierbarkeit und ihrer Fähigkeit, verschiedene Arten von Daten an verschiedenen Stellen der genannten Phasen zu schützen, sind sie sehr nützlich, um Sicherheit zu bieten.

Schauen wir uns ein paar davon an.

Verschlüsselung

Verschlüsselung ist eine der gängigsten Sicherheitstechniken. Bis zu einem gewissen Grad ist sie relativ einfach - aber extrem leistungsfähig. Ordnungsgemäß verschlüsselte Daten sind für Hacker nutzlos, wenn sie nicht den Schlüssel zum Entsperren haben.

Diese Technik kann sowohl Daten während der Übertragung als auch im Ruhezustand schützen. Wenn Sie Ihre Daten weitergeben oder mit anderen Verbrauchern austauschen, verschlüsseln HTTPS-Protokolle Ihre Daten automatisch während des Transports. Andererseits können Daten, die auf speziellen Dateisystemen wie Hadoop Distributed File Systems (HDFS) gespeichert oder archiviert werden, mit Hilfe von Dateien oder Verschlüsselungstools für Festplatten verschlüsselt werden.

Zugangskontrolle

Eine grundlegende (aber sehr wichtige) Netzwerksicherheitstechnik. Ohne eine angemessene Zugriffskontrolle sind Ihre Daten für unbefugte Benutzer zugänglich. Und ironischerweise sind sie möglicherweise für diejenigen nicht verfügbar, die darauf Zugriff haben sollten.

Im Idealfall sollte die Benutzerkontrolle automatisiert, überprüfbar und so eng wie möglich sein. In diesem komplexen Sicherheitssystem sind Rollen und Richtlinien die wichtigsten Waffen. Da diese Rollen und Richtlinien in der Regel sehr zahlreich sind (in einem System normaler Größe kann es Dutzende bis Hunderte verschiedener Rollen und Richtlinien geben), können Sie sie durch Automatisierung leicht verwalten. Und schließlich sollte jede Änderung an Ihrer Zugriffskontrollkonfiguration in einer überprüfbaren und leicht rückgängig zu machenden Form aufbewahrt werden.

Intrusion Detection und Prävention

Die verteilte Architektur von Big Data bietet eine gute Gelegenheit für Eindringlinge von außen. Aber mit einem IPS - Intrusion Prevention System (das als eine ausgefeiltere Firewall beschrieben werden kann) kann der Netzwerkverkehr überwacht werden, was dazu beiträgt, die Plattform vor Schwachstellenausnutzung zu schützen. Außerdem arbeiten Intrusion Detection and Prevention Systeme oft direkt hinter der Firewall und ermöglichen es, das Eindringen schnell zu erkennen (und ggf. zu isolieren, bevor es zu einem tatsächlichen Schaden kommt).

Schlüsselverwaltung

Die Schlüsselverwaltung zielt darauf ab, kryptographische Schlüssel vor Verlust oder Missbrauch zu schützen. Die Schlüsselverwaltung ist seit Jahren eine bewährte Sicherheitspraxis. Sie ist auch in Big-Data-Umgebungen von großem Nutzen, vor allem in solchen, die über den ganzen Globus verteilt sind.

Zu den bewährten Verfahren für die Schlüsselverwaltung gehören die richtliniengesteuerte Automatisierung, die Schlüsselbereitstellung auf Abruf, die Protokollierung oder die Abstraktion der Schlüsselverwaltung von der Schlüsselnutzung.

Physische Sicherheit

Und schließlich wäre es schön, wenn Sie eine gewisse physische Sicherheit hätten. Vergessen Sie das nicht, wenn Sie Ihre eigene Big Data-Plattform in Ihrem Rechenzentrum haben. Und wenn Sie sich auf einen externen Anbieter verlassen, sollten Sie die Sicherheit des Rechenzentrums Ihres potenziellen Cloud-Anbieters sorgfältig prüfen.

Natürlich verwehren physische Sicherheitssysteme Fremden den Zugang zu Ihrem Rechenzentrum. Aber wichtig ist auch, dass sie Ihre Mitarbeiter daran hindern, darauf zuzugreifen. Schließlich sollte nicht jeder Mitarbeiter Zugang haben. Videoüberwachung und Sicherheitsprotokolle sind ebenfalls eine gute Idee.

Herausforderungen für die Sicherheit von Big Data

Statistiken zeigen, dass das größte Cybersicherheitsrisiko für US-Unternehmen die Nachlässigkeit der Mitarbeiter ist. CNBC berichtet, dass die Hälfte aller Datenschutzverletzungen durch einfaches menschliches Versagen (z.B. Verlust eines Dokuments oder Geräts) verursacht wird. Einige der von Mitarbeitern verursachten Datenlecks sind jedoch keine einfachen Fehler. Tatsächlich geben über 70% der ausscheidenden Mitarbeiter zu, Unternehmensdaten gestohlen zu haben.

Um diese Probleme zu vermeiden, empfehlen Experten, klare Arbeitsplatzrichtlinien aufzustellen. Außerdem wäre es gut, genaue Regelungen für den Datenzugriff einzuführen, so dass nur wichtige Mitarbeiter Zugang zu wichtigen Informationen haben.

Neben den von Menschen verursachten Problemen stellen gefälschte Daten eine weitere große Herausforderung dar. Gefälschte Daten sind ein großes Problem für die Big Data-Sicherheit, vor allem weil sie Ihre Möglichkeiten einschränken, andere Probleme zu erkennen. Darüber hinaus können sie auch zu unnötigem Arbeitsaufwand führen, der Ihnen die Zeit raubt, die Sie für dringendere Aufgaben verwenden könnten.

Big Data Sicherheitsmanagement

Schließlich kommen wir zu der Frage, wer innerhalb eines Unternehmens für die Sicherheit von Big Data verantwortlich sein sollte. Die Antwort ist merkwürdig: fast jeder.

IT und InfoSec kümmern sich um Richtlinien, Verfahren und Sicherheitssoftware zum Schutz. Compliance-Beauftragte müssen eng mit dem IT-Team zusammenarbeiten, um die Einhaltung von Richtlinien zu schützen - wie z.B. das automatische Entfernen von Kreditkartennummern aus den Ergebnissen, die an ein Qualitätskontrollteam gesendet werden. DBAs müssen eng mit der IT-Abteilung zusammenarbeiten, um ihre Datenbanken zu schützen.

Und wichtig ist, dass jeder andere Mitarbeiter in der Regel auch für die Unternehmensdaten verantwortlich ist. Der Grund dafür ist einfach - Big Data-Plattformen sind auch anfällig für Malware. Einige moderne Phishing-Angriffe sind äußerst kreativ, deshalb sollten sich die Benutzer dieser Bedrohung bewusst sein.

Big Data Sicherheit - Schlussfolgerung

Die Anwendungsfälle von Big Data werden in den nächsten Jahren sicherlich zunehmen. Mit ihrem Wachstum werden auch die Bedrohungen für die Cybersicherheit zunehmen. Deshalb ist es wichtig, die Sicherheit von Big Data vom ersten Tag an ernst zu nehmen. Wenn Sie jetzt ein effektives System zum Schutz von Big Data entwickeln, wird sich das auch auszahlen, wenn Sie sich später für eine Expansion entscheiden.

Viel Glück! Und wenn Sie mehr über die Sicherheit von Big Data erfahren möchten, besuchen Sie unsere spezielle Webseite für weitere Informationen.