Seis problemas de seguridad a los que debes prestar atención en big data.
Hoy en día todos los datos son digitales y la cantidad es enorme. Los piratas informáticos siempre encontrarán una manera de entrar con la ayuda de personas internas maliciosas. Si de alguna manera pueden acceder a sus datos críticos, pueden modificar o incluso eliminar algunos de ellos para sus propios fines. Esta es la razón por la que las empresas que dependen exclusivamente de IoT, big data y análisis de datos en tiempo real restringen el acceso y toman ciertas medidas para detectar la formación de datos falsos. Esta es una parte clave de su acuerdo de protección de datos.
2. Dificultar el acceso.
Otro factor importante que hace que un ecosistema de big data sea efectivo es el control de acceso granular. Dependiendo del nivel y los permisos, se pueden conceder diferentes niveles de acceso a los datos maestros a diferentes personas. El control de acceso nominalmente hace que los macrodatos sean más seguros. Sin embargo, a medida que las organizaciones trabajan con grandes cantidades de datos, agregar paneles complejos puede volverse más sutil y potencialmente abrir la puerta a más vulnerabilidades potenciales.
3. Es necesario realizar algunas auditorías de seguridad.
Cada vez que se desarrolla un sistema, se requieren auditorías de seguridad en casi todos los lugares, especialmente donde los big data son inseguros. Sin embargo, dada la amplia gama de desafíos que conlleva el uso de big data, estas auditorías de seguridad a menudo se pasan por alto y son solo otra cosa más que agregar a la lista. Esta actitud se combina con el hecho de que muchas empresas todavía necesitan personal cualificado que pueda diseñar e implementar este tipo de auditorías de seguridad.
4. Marco descentralizado
Las empresas que utilizan big data pueden necesitar distribuir el análisis de datos entre diferentes sistemas. Por ejemplo, Hadoop es un software de código abierto diseñado para permitir una computación flexible y descentralizada en el ecosistema de big data. Sin embargo, para empezar, el software no es seguro, por lo que la seguridad efectiva en un marco descentralizado sigue siendo un desafío por lograr.
5. Fuentes de datos
Encontrar la fuente de nuestros datos realmente puede ayudar a determinar el origen de la violación. Puede utilizar metadatos para realizar un seguimiento del flujo de datos. De todos modos, la gestión de metadatos es una cuestión autoestratégica incluso para las grandes empresas. Sin un marco adecuado, rastrear estos datos no estructurados en tiempo real puede ser un desafío. Si bien este es un problema continuo, no es un problema de grandes datos.
6. Cumplimiento en tiempo real
El análisis de big data en tiempo real se está volviendo cada vez más popular entre las empresas para competir. Sin embargo, implementar esta herramienta en tiempo real es complejo y generará una gran cantidad de datos.
Dichas herramientas deben desarrollarse de forma que se eviten falsas advertencias de infracción cuando en realidad no existe ninguna amenaza. Por lo tanto, encontrar advertencias tan erróneas puede llevar mucho tiempo. Distraen a los hackers de sombrero blanco de fallos y ataques reales, desperdiciando recursos.
En cuanto a los seis principales problemas de seguridad a los que se debe prestar atención en big data, el editor Qingteng los compartirá con usted aquí. Si está interesado en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y la información de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.