Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.
Big-Data-Sicherheit: Schützen Sie Ihre wertvollen Vermögenswerte
Im heutigen digitalen Zeitalter generieren wir durch unsere Interaktionen mit verschiedenen Technologien täglich eine beispiellose Menge an Daten. Diese als „Big Data“ bezeichneten Daten umfassen alles von Social-Media-Beiträgen und Online-Transaktionen bis hin zu Sensorwerten und Gesundheitsakten. Die schiere Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt großer Datenmengen machen es schwierig, sie zu verwalten und daraus aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Die potenziellen Vorteile der Nutzung von Big Data sind jedoch immens und reichen von der Verbesserung von Geschäftsabläufen und Kundenerlebnissen bis hin zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung und der öffentlichen Ordnung. Daher ist es für Unternehmen und Organisationen von entscheidender Bedeutung, nicht nur große Datenmengen zu sammeln und zu speichern, sondern auch deren Sicherheit zu gewährleisten, um sensible Informationen zu schützen und das Vertrauen von Kunden und Stakeholdern aufrechtzuerhalten.
In diesem Blog diskutieren wir die Bedeutung der Big-Data-Sicherheit und die Maßnahmen, die ergriffen werden können, um diese zu gewährleisten.
Was ist Big-Data-Sicherheit?
Unter Big-Data-Sicherheit versteht man eine Reihe von Maßnahmen, Techniken und Technologien, die zum Schutz der Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit großer und komplexer Datensätze eingesetzt werden. Diese Maßnahmen sollen unbefugten Zugriff, Datenschutzverletzungen und andere böswillige Angriffe auf wertvolle Informationsressourcen verhindern.
Die Sicherheit großer Datenmengen ist ein wichtiges Anliegen für Unternehmen und Organisationen, die große Datenmengen sammeln, speichern und analysieren. Da täglich immer mehr Daten generiert werden, ist es wichtig, dass Unternehmen über starke Sicherheitsmaßnahmen verfügen, um sich vor potenziellen Sicherheitsverletzungen, Diebstählen oder anderen böswilligen Angriffen zu schützen.
Warum ist Big-Data-Sicherheit wichtig?
Big Data ist für Unternehmen zu einem unverzichtbaren Hilfsmittel geworden, um Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu verbessern. Allerdings können diese wertvollen Daten auch anfällig für Cyber-Bedrohungen sein, was schwerwiegende Folgen für Unternehmen und ihre Kunden haben kann. Im Folgenden sind einige Gründe aufgeführt, warum die Sicherheit von Big Data von entscheidender Bedeutung ist:
Schutz vertraulicher Informationen
Big Data umfasst häufig sensible Informationen wie personenbezogene Daten, Finanzinformationen und geistiges Eigentum. Diese Informationen können für Cyberkriminelle von großem Wert sein, da sie sie für Identitätsdiebstahl, Betrug oder andere böswillige Aktivitäten nutzen können. Von nun an ist es wichtig sicherzustellen, dass diese Informationen durch robuste Sicherheitsmaßnahmen geschützt sind.
Einhaltung der Vorschriften
Viele Branchen unterliegen strengen Vorschriften hinsichtlich des Umgangs mit Daten, wie z. B. DSGVO, HIPAA und PCI-DSS. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu hohen Bußgeldern, rechtlichen Schritten und einer Rufschädigung eines Unternehmens führen. Starke Sicherheitsmaßnahmen können Unternehmen dabei helfen, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen und potenzielle Strafen zu vermeiden.
Aufrechterhaltung der Geschäftskontinuität
Eine Sicherheitsverletzung kann den Geschäftsbetrieb stören, finanzielle Verluste verursachen und den Ruf eines Unternehmens schädigen. In schweren Fällen kann es sogar zum Scheitern des Unternehmens kommen. Daher ist eine sichere Big-Data-Infrastruktur von entscheidender Bedeutung, um die Geschäftskontinuität aufrechtzuerhalten und durch sie verursachte Störungen zu vermeiden Cyber-Angriffe.
Herausforderungen der Big-Data-Sicherheit
Es gibt verschiedene Maßnahmen, die Unternehmen und Organisationen ergreifen können, um die Sicherheit ihrer Big Data zu gewährleisten. Hier sind einige davon:
Datenverschlüsselung
Bei der Verschlüsselung werden Daten in einen Code umgewandelt, der nur mit einem bestimmten Schlüssel oder Passwort entschlüsselt werden kann. Daher können die Daten auch dann nicht gelesen werden, wenn sie gestohlen werden oder Unbefugte darauf zugreifen. Unternehmen sollten erwägen, ihre großen Daten im Ruhezustand und während der Übertragung zu verschlüsseln, um deren Sicherheit zu gewährleisten.
Zugriffskontrolle
Zugriffskontrollen beschränken, wer auf bestimmte Daten zugreifen und welche Aktionen sie damit durchführen können. Unternehmen sollten umsetzen Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal auf sensible Daten zugreifen kann. Darüber hinaus kann die Zwei-Faktor-Authentifizierung eine zusätzliche Sicherheitsebene bieten, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
Netzwerksicherheit
Netzwerksicherheitsmaßnahmen wie Firewalls, Intrusion-Detection-Systeme und SIEM-Tools (Security Information and Event Management) können dazu beitragen, unbefugten Zugriff auf das Netzwerk eines Unternehmens zu verhindern. Um jedoch die Wirksamkeit dieser Maßnahmen sicherzustellen, sollten Unternehmen diese Maßnahmen regelmäßig aktualisieren und überwachen.
Regelmäßige Audits und Risikobewertungen
Regelmäßige Audits und Risikobewertungen können Unternehmen dabei helfen, Schwachstellen in ihrer Big-Data-Infrastruktur zu identifizieren. Von nun an können sie Korrekturmaßnahmen ergreifen, um diese zu beheben. Darüber hinaus ist es wichtig, diese Bewertungen regelmäßig durchzuführen, um über die neuesten Bedrohungen und Sicherheitsmaßnahmen auf dem Laufenden zu bleiben.
Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter
Mitarbeiter können – oft unbeabsichtigt – eine erhebliche Quelle von Sicherheitslücken darstellen. Daher ist es wichtig, sie über bewährte Sicherheitspraktiken wie Passworthygiene, Phishing-Bewusstsein und den Umgang mit sensiblen Daten aufzuklären und zu schulen.
Wie wir gesehen haben, ist die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen sowie regelmäßige Audits und Risikobewertungen von entscheidender Bedeutung, um die Sicherheit der Big-Data-Infrastruktur zu gewährleisten. Unternehmen können jedoch auch Tools zur Datenintegration und -verwaltung nutzen, um ihre Sicherheitslage zu verbessern.
Wie wird Big Data gesichert?
Big Data ist äußerst wertvoll, aber auch anfällig. Der Schutz großer Datenmengen erfordert einen vielschichtigen Sicherheitsansatz.
Access Control
Die Kontrolle des Zugriffs auf sensible Daten ist von entscheidender Bedeutung. Nur autorisierte Personen sollten Zugriff auf personenbezogene Daten (PII) und andere vertrauliche Daten haben. Strenge Zugriffskontrollrichtlinien, rollenbasierter Zugriff und das Prinzip der geringsten Rechte tragen dazu bei, dass nur diejenigen, die Zugriff auf die Daten benötigen, diese einsehen können.
Verschlüsselung
Die Verschlüsselung von Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung ist für die Sicherheit von entscheidender Bedeutung. Durch die Verschlüsselung werden Daten in unlesbaren Code umgewandelt, der nur mit einem Schlüssel entschlüsselt werden kann. Die Verschlüsselung ruhender Daten (auf Datenbanken, Servern, Festplatten usw. gespeichert) schützt vor unbefugtem Zugriff. Durch die Verschlüsselung von Daten während der Übertragung (E-Mails, Dateiübertragungen usw.) werden Man-in-the-Middle-Angriffe verhindert. Es wird empfohlen, starke Verschlüsselungsstandards wie die AES-256-Bit-Verschlüsselung zu verwenden.
Netzwerk Performance
Die kontinuierliche Überwachung von Netzwerken und Systemen hilft, Bedrohungen frühzeitig zu erkennen. Überwachungstools wie SIEM-Lösungen (Security Information and Event Management) aggregieren Daten von Netzwerkgeräten, Servern und Anwendungen, um Anomalien zu identifizieren, die auf Cyber-Bedrohungen hinweisen könnten. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Zero-Day-Bedrohungen, da neue Angriffe möglicherweise noch keine Signatur haben, die von Antivirensoftware erkannt werden kann. Die Überwachung sollte die Überprüfung des Netzwerkverkehrs, der Serverprotokolle, der Endpunktaktivität und des Benutzerverhaltens umfassen.
Prävention vor Datenverlust
Mithilfe von DLP-Tools (Data Loss Prevention) lässt sich verhindern, dass sensible Daten sichere Systeme verlassen. DLP-Lösungen analysieren Daten in Bewegung (E-Mails, Dateiübertragungen usw.) und im Ruhezustand (auf Servern, Festplatten usw.), um vertrauliche Informationen zu erkennen. Sie können dann die Übertragung dieser Daten außerhalb des Netzwerks blockieren oder sie unter Quarantäne stellen/verschlüsseln. DLP ist wichtig für die Einhaltung von Vorschriften wie HIPAA, PCI DSS und DSGVO.
Vorfallreaktion
Im Falle einer Datenpanne ist es notwendig, über einen robusten Plan zur Reaktion auf Vorfälle zu verfügen. Der Plan sollte Schritte zur Eindämmung des Verstoßes, zur Analyse des Umfangs, zur Benachrichtigung betroffener Parteien und zur Behebung von Schwachstellen darlegen. Notfallteams müssen schnell handeln, um den Schaden zu minimieren. Pläne sollten regelmäßig getestet und aktualisiert werden, um ihre Wirksamkeit sicherzustellen.
Angesichts der riesigen Datenmengen, die heutzutage gesammelt und gespeichert werden, ist die Sicherung großer Datenmengen eine Herausforderung, aber von entscheidender Bedeutung. Der Einsatz eines Defense-in-Depth-Ansatzes mit mehreren Ebenen von Sicherheitskontrollen trägt dazu bei, Risiken zu reduzieren und diese wertvollen digitalen Vermögenswerte zu schützen. Kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung der Sicherheitsstrategien bei neuen Bedrohungen sind der Schlüssel, um Cyberkriminellen immer einen Schritt voraus zu sein. Big Data treibt Innovationen voran, aber nur, wenn sie sicher bleiben.
Was sind die drei Elemente der Big-Data-Sicherheit?
Um Big Data effektiv zu sichern, müssen Sie sich auf drei Kernelemente konzentrieren: Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit.
Vertraulichkeit
Vertraulichkeit bedeutet, sicherzustellen, dass Daten nur autorisierten Benutzern zugänglich sind. Bei großen Datenmengen kann es schwierig sein, die Vertraulichkeit zu wahren. Sie müssen strenge Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Überwachung implementieren, um sensible Daten zu schützen.
- Zugriffskontrollen: Legen Sie klare Zugriffsrichtlinien und -verfahren fest, um den Benutzerzugriff nur auf die Daten zu beschränken, die für seine Rolle erforderlich sind. Verwenden Sie nach Möglichkeit die Multi-Faktor-Authentifizierung.
- Verschlüsselung: Verschlüsseln Sie Daten sowohl während der Übertragung als auch im Ruhezustand. Wählen Sie eine Verschlüsselungsmethode, die große Datenmengen bewältigen kann, ohne die Leistung oder Benutzerfreundlichkeit wesentlich zu beeinträchtigen.
- Überwachung: Überwachen Sie kontinuierlich Benutzerzugriffe und -aktivitäten, um unbefugte Zugriffsversuche oder ungewöhnliches Verhalten zu erkennen. Protokollieren und prüfen Sie sämtliche Zugriffe auf sensible Daten.
Integrität
Integrität bedeutet, die Genauigkeit und Konsistenz von Daten zu gewährleisten. Bei großen, komplexen Datensätzen kann es schwierig sein, die Integrität aufrechtzuerhalten. Sie müssen Kontrollen implementieren, um unbefugte Änderungen zu verhindern, und über Prozesse zur Identifizierung und Behebung von Problemen verfügen.
- Versionskontrolle: Behalten Sie frühere Versionen von Datensätzen bei, damit Sie sie vergleichen und Änderungen erkennen können. Dadurch können Sie bei Bedarf auch auf eine frühere Version zurückgreifen.
- Änderungsmanagement: Etablieren Sie einen standardisierten Prozess für die Durchführung von Änderungen an Datensätzen. Änderungen sollten protokolliert, getestet und genehmigt werden, bevor sie angewendet werden.
- Datenqualität: Überprüfen Sie die Daten regelmäßig auf Probleme wie Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und Unvollständigkeiten. Halten Sie einen Plan bereit, um alle entdeckten Datenqualitätsprobleme zu beheben.
Verfügbarkeit
Verfügbarkeit bedeutet, sicherzustellen, dass Daten und Ressourcen bei Bedarf für autorisierte Benutzer zugänglich sind. Bei Big Data müssen Sie hochverfügbare Systeme entwerfen, die erhebliche Speicher- und Rechenanforderungen bewältigen können.
- Redundanz: Bauen Sie Redundanz in Ihre Systeme ein, indem Sie Backups, Failovers und Notfallwiederherstellungspläne implementieren. Duplizieren Sie kritische Daten und Infrastruktur an mehreren Standorten.
- Skalierbarkeit: Entwerfen Sie Systeme, die sich leicht skalieren lassen, um den steigenden Anforderungen an Datenspeicherung und -verarbeitung gerecht zu werden. Nutzen Sie verteilte Speicher- und Rechenressourcen, die je nach Bedarf erweitert werden können.
- Überwachung: Überwachen Sie alle Systeme und Ressourcen genau, um Probleme zu erkennen, die sich auf die Verfügbarkeit auswirken könnten, wie Hardwarefehler, Softwareprobleme oder Netzwerkausfälle. Halten Sie Reaktionspläne für mögliche Probleme bereit.
Durch den Fokus auf Vertraulichkeit, Integritätund Verfügbarkeit können Sie ein robustes Sicherheitsprogramm erstellen, um Ihre wertvollen Big-Data-Ressourcen zu schützen. Doch in der heutigen komplexen Bedrohungslandschaft ist Sicherheit ein fortlaufender Prozess, der eine kontinuierliche Überwachung und Anpassung an neue Risiken erfordert.
Implementieren Sie Big-Data-Sicherheit mit Astera Datenstapel
AsteraDatenstapel bietet robuste Sicherheitsfunktionen durch Datenmodellbereitstellungen für rollenbasierte Zugriffskontrollen. Dadurch können Unternehmen sicherstellen, dass nur autorisierte Benutzer Zugriff auf sensible Daten haben. Zusätzlich, AsteraDie Tools von bieten zentralisierte Verwaltung, Unterstützung für EDI-Standards und Datenherkunft und erleichtern Unternehmen so die Verwaltung und Sicherung ihrer Big-Data-Infrastruktur. Durch den Einsatz unserer Tools können Unternehmen daher beruhigt sein, dass ihre Big Data sicher sind und den einschlägigen Vorschriften entsprechen.
Zusammenfassung
Die Sicherheit großer Datenmengen ist für Unternehmen und Organisationen, die große Datenmengen sammeln, speichern und analysieren, von entscheidender Bedeutung. Daher ist es angesichts der enormen Menge an Daten, die täglich generiert werden, von entscheidender Bedeutung, diese vor Sicherheitsverletzungen, Diebstählen und Angriffen zu schützen. Durch die Implementierung von Maßnahmen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrollen, Netzwerksicherheit, regelmäßigen Audits und Risikobewertungen sowie Mitarbeiterschulung und -schulung können Unternehmen die Sicherheit ihrer Big Data gewährleisten und mögliche Folgen von Sicherheitsverletzungen vermeiden.
Dementsprechend ist es wichtig, der Big-Data-Sicherheit Priorität einzuräumen und über die neuesten Sicherheitsmaßnahmen und Best Practices zum Schutz vor sich entwickelnden Cyber-Bedrohungen auf dem Laufenden zu bleiben.
