Problemas de seguridad del big data: estos seis puntos que debes conocer

Introducción Cuando se trata de big data y análisis, también es importante hacer una lista de obstáculos que las empresas deben evitar. La mayoría de las organizaciones han desarrollado un conjunto de mejores prácticas de big data para poder implementarlas con éxito. proyectos. Entonces, ¿cuáles son los problemas de seguridad de los big data? ¿A qué debemos prestar atención al realizar análisis de big data? Averigüemos a continuación.

1. Se requieren ciertas auditorías de seguridad

En casi todos los desarrollos de sistemas, se requieren auditorías de seguridad, especialmente cuando los big data son inseguros. Sin embargo, dada la amplia gama de desafíos que ya presenta el trabajo con big data, estas auditorías de seguridad a menudo se pasan por alto como una cosa más que agregar a la mezcla. Esta actitud se suma al hecho de que muchas empresas todavía necesitan personal calificado que pueda diseñar y realizar dichas auditorías de seguridad.

2. Aumentar la dificultad de acceso

Otro factor importante que hace que un ecosistema de big data sea efectivo es el control de acceso detallado. Dependiendo de la jerarquía y los permisos, se pueden conceder diferentes niveles de acceso a los datos maestros a diferentes personas. A primera vista, el control de acceso hace que los macrodatos sean más seguros. Sin embargo, a medida que las empresas trabajan con grandes cantidades de datos, agregar paneles de control complejos puede volverse más sutil y potencialmente abrir la puerta a más vulnerabilidades potenciales.

3. Marco descentralizado

Es posible que las empresas que utilizan big data necesiten distribuir el análisis de datos entre diferentes sistemas. Por ejemplo, Hadoop es un software de código abierto diseñado para informática flexible y distribuida en el ecosistema de big data. Sin embargo, el software no era seguro inicialmente, por lo que lograr una seguridad efectiva en un marco descentralizado sigue siendo un desafío.

4. Cumplimiento en tiempo real

El análisis de big data en tiempo real se está volviendo cada vez más popular en la competencia empresarial. Sin embargo, implementar este tipo de herramientas en tiempo real es más complejo y genera grandes cantidades de datos.

Al desarrollar este tipo de herramientas, asegúrese de que puedan eludir advertencias de infracción falsas cuando la amenaza real no exista. Por lo tanto, descubrir estas advertencias falsas puede llevar mucho tiempo. Distraen a los hackers de sombrero blanco de fallos y ataques reales y desperdician recursos.

5. Fuentes de datos

Encontrar la fuente de datos realmente puede ayudar a determinar el origen de la infracción. 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 el 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. Hacer que los datos sean vulnerables

Hoy en día, todos los datos son digitales y la cantidad es enorme, y los piratas informáticos siempre pueden encontrar una manera de entrar con la ayuda de personas internas maliciosas. Si de alguna manera obtienen acceso a sus datos críticos, pueden modificar o incluso eliminar partes de ellos para adaptarlos a sus propósitos. Por este motivo, las empresas que dependen exclusivamente del IoT, el big data y el análisis de datos en tiempo real limitan el acceso y toman ciertas medidas para detectar la formación de datos falsos. Esta también es una parte clave de su acuerdo de protección de datos.

Lo anterior tiene que ver con la seguridad de Big Data. Si desea obtener más información sobre las habilidades y la información de los ingenieros de Big Data, puede aprender de otros artículos o consultar con profesores profesionales para obtener más información y dominar sus habilidades. propia dirección de aprendizaje.