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Big Data Security: protegiendo sus activos valiosos
En la era digital actual, generamos una cantidad de datos sin precedentes todos los días a través de nuestras interacciones con diversas tecnologías. Estos datos, denominados "grandes datos", abarcan todo, desde publicaciones en redes sociales y transacciones en línea hasta lecturas de sensores y registros de atención médica. El gran volumen, la velocidad y la variedad de big data dificultan la gestión y la extracción de información significativa.
Sin embargo, los beneficios potenciales de aprovechar los grandes datos son inmensos, y van desde mejorar las operaciones comerciales y las experiencias de los clientes hasta promover la investigación científica y las políticas públicas. Como tal, es fundamental para las empresas y organizaciones no solo recopilar y almacenar grandes datos, sino también garantizar su seguridad para proteger la información confidencial y mantener la confianza con los clientes y las partes interesadas.
En este blog, discutiremos la importancia de la seguridad de los grandes datos y las medidas que se pueden tomar para garantizarla.
¿Qué es la seguridad de los grandes datos?
La seguridad de Big Data se refiere al conjunto de medidas, técnicas y tecnologías utilizadas para proteger la confidencialidad, integridad y disponibilidad de conjuntos de datos grandes y complejos. Estas medidas están diseñadas para evitar el acceso no autorizado, las filtraciones de datos y otros ataques maliciosos a activos de información valiosos.
La seguridad de los grandes datos es una preocupación importante para las empresas y organizaciones que recopilan, almacenan y analizan grandes cantidades de datos. Con la creciente cantidad de datos que se generan todos los días, es esencial que las empresas cuenten con medidas de seguridad sólidas para protegerse contra posibles infracciones, robos u otros ataques maliciosos.
¿Por qué es importante la seguridad de Big Data?
Big data se ha convertido en un activo esencial para que las organizaciones obtengan información, tomen decisiones informadas y mejoren sus operaciones. Sin embargo, estos valiosos datos también pueden ser vulnerables a las ciberamenazas, lo que puede tener graves consecuencias para las empresas y sus clientes. A continuación se presentan algunas de las razones por las que la seguridad de big data es crucial:
Protección de la información confidencial
Big data a menudo incluye información confidencial, como datos personales, información financiera y propiedad intelectual. Esta información puede ser muy valiosa para los ciberdelincuentes que pueden utilizarla para el robo de identidad, el fraude u otras actividades maliciosas. De ahora en adelante, es fundamental asegurarse de que esta información esté protegida con medidas de seguridad sólidas.
Cumplimiento de las normas
Muchas industrias están sujetas a regulaciones estrictas con respecto al manejo de datos, como GDPR, HIPAA y PCI-DSS. El incumplimiento de estas normas puede resultar en fuertes multas, acciones legales y daños a la reputación de una empresa. Las fuertes medidas de seguridad pueden ayudar a las empresas a cumplir con los requisitos reglamentarios y evitar posibles sanciones.
Mantener la continuidad del negocio
Una brecha de seguridad puede interrumpir las operaciones comerciales, causar pérdidas financieras y dañar la reputación de una empresa. En casos severos, incluso puede conducir al fracaso empresarial. Por lo tanto, contar con una infraestructura de big data segura es crucial para mantener la continuidad del negocio y evitar interrupciones causadas por Ataques ciberneticos.
Desafíos de la seguridad de Big Data
Hay varias medidas que las empresas y organizaciones pueden tomar para garantizar la seguridad de sus grandes datos. Éstos son algunos de ellos:
Cifrado de datos
El cifrado es el proceso de convertir datos en un código que solo se puede descifrar con una clave o contraseña específica. Por lo tanto, incluso si los datos son robados o accedidos por personas no autorizadas, no podrán leerlos. Las empresas deberían considerar cifrar sus grandes datos en reposo y en tránsito para garantizar su seguridad.
Controles de acceso
Los controles de acceso limitan quién puede acceder a ciertos datos y qué acciones pueden realizar en ellos. Las empresas deben implementar controles de acceso basados en roles (RBAC) para garantizar que solo el personal autorizado pueda acceder a los datos confidenciales. Además, la autenticación de dos factores puede proporcionar una capa adicional de seguridad para evitar el acceso no autorizado.
Red de Seguridad
Las medidas de seguridad de la red, como los cortafuegos, los sistemas de detección de intrusos y las herramientas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), pueden ayudar a evitar el acceso no autorizado a la red de una empresa. Sin embargo, para garantizar la efectividad de estas medidas, las empresas deben actualizarlas y monitorearlas periódicamente.
Auditorías periódicas y evaluaciones de riesgos
Las auditorías periódicas y las evaluaciones de riesgos pueden ayudar a las empresas a identificar vulnerabilidades en su infraestructura de big data. De ahora en adelante, pueden tomar acciones correctivas para abordarlos. Además, es esencial realizar estas evaluaciones regularmente para mantenerse actualizado con las últimas amenazas y medidas de seguridad.
Educación y capacitación de empleados
Los empleados pueden ser una fuente importante de vulnerabilidades de seguridad, a menudo sin querer. Por lo tanto, es esencial educarlos y capacitarlos sobre las mejores prácticas de seguridad, como la higiene de contraseñas, la conciencia de phishing y cómo manejar datos confidenciales.
Como hemos visto, la implementación de medidas de seguridad como el cifrado de datos, los controles de acceso y las auditorías periódicas y las evaluaciones de riesgos son esenciales para garantizar la seguridad de la infraestructura de big data. Sin embargo, las empresas también pueden aprovechar las herramientas de administración e integración de datos para mejorar su postura de seguridad.
¿Cómo se protegen los grandes datos?
Los grandes datos son extremadamente valiosos, pero también vulnerables. La protección de big data requiere un enfoque multifacético de la seguridad.
Control de Acceso
Controlar el acceso a los datos confidenciales es clave. Solo las personas autorizadas deben tener acceso a la información de identificación personal (PII) y otros datos confidenciales. Las estrictas políticas de control de acceso, el acceso basado en roles y el principio de privilegios mínimos ayudan a garantizar que solo aquellos que necesitan acceso a los datos puedan verlos.
Cifrado
El cifrado de datos tanto en reposo como en tránsito es esencial para la seguridad. El cifrado convierte los datos en un código ilegible que solo se puede descifrar con una clave. El cifrado de datos en reposo (almacenados en bases de datos, servidores, discos duros, etc.) protege contra el acceso no autorizado. El cifrado de datos en tránsito (correos electrónicos, transferencias de archivos, etc.) evita los ataques de intermediarios. Se recomienda utilizar estándares de encriptación sólidos como el cifrado AES de 256 bits.
Monitoreo
El monitoreo continuo de redes y sistemas ayuda a detectar amenazas de manera temprana. Las herramientas de monitoreo, como las soluciones de administración de eventos e información de seguridad (SIEM), agregan datos de dispositivos de red, servidores y aplicaciones para identificar anomalías que podrían indicar amenazas cibernéticas. Es clave para las amenazas de día cero, ya que es posible que los nuevos ataques aún no tengan una firma que pueda ser detectada por el software antivirus. El monitoreo debe incluir la inspección del tráfico de la red, los registros del servidor, la actividad del punto final y el comportamiento del usuario.
Prevención de pérdida de datos
Las herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP) ayudan a evitar que los datos confidenciales salgan de los sistemas seguros. Las soluciones DLP analizan los datos en movimiento (correos electrónicos, transferencias de archivos, etc.) y en reposo (en servidores, discos duros, etc.) para detectar información confidencial. Luego pueden bloquear esos datos para que no se transmitan fuera de la red o ponerlos en cuarentena/cifrarlos. DLP es importante para cumplir con regulaciones como HIPAA, PCI DSS y GDPR.
Respuesta al incidente
Es necesario contar con un plan sólido de respuesta a incidentes en caso de una violación de datos. El plan debe delinear los pasos para contener la infracción, analizar el alcance, notificar a las partes afectadas y remediar las vulnerabilidades. Los equipos de respuesta a incidentes deben actuar rápidamente para minimizar los daños. Los planes deben probarse y actualizarse periódicamente para garantizar la eficacia.
Con las cantidades masivas de datos que ahora se recopilan y almacenan, proteger los datos masivos es un desafío pero fundamental. Emplear un enfoque de defensa en profundidad con múltiples capas de controles de seguridad ayuda a reducir los riesgos y proteger estos valiosos activos digitales. El monitoreo continuo y la actualización de las estrategias de seguridad a medida que surgen nuevas amenazas son clave para adelantarse a los ciberdelincuentes. Los grandes datos impulsan la innovación, pero solo si se mantienen seguros.
¿Cuáles son los 3 elementos de la seguridad de Big Data?
Para asegurar de forma eficaz los grandes datos, debe centrarse en tres elementos fundamentales: confidencialidad, integridad y disponibilidad.
Confidencialidad
Confidencialidad significa garantizar que los datos solo sean accesibles para usuarios autorizados. Con grandes volúmenes de datos, puede ser difícil mantener la confidencialidad. Debe implementar estrictos controles de acceso, encriptación y monitoreo para proteger los datos confidenciales.
- Controles de acceso: establezca políticas y procedimientos de acceso claros para limitar el acceso de los usuarios solo a los datos necesarios para su función. Utilice la autenticación multifactor siempre que sea posible.
- Cifrado: cifre los datos tanto en tránsito como en reposo. Elija un método de encriptación que pueda manejar grandes volúmenes de datos sin afectar significativamente el rendimiento o la usabilidad.
- Supervisión: Supervise continuamente el acceso y la actividad de los usuarios para detectar intentos de acceso no autorizado o comportamiento inusual. Registre y audite todos los accesos a datos confidenciales.
Integridad
Integridad significa salvaguardar la exactitud y consistencia de los datos. Con conjuntos de datos grandes y complejos, puede ser un desafío mantener la integridad. Debe implementar controles para evitar cambios no autorizados y tener procesos para identificar y solucionar problemas.
- Control de versiones: mantenga versiones anteriores de conjuntos de datos para que pueda comparar y detectar cambios. Esto también le permite volver a una versión anterior si es necesario.
- Gestión de cambios: establezca un proceso estandarizado para realizar cambios en los conjuntos de datos. Los cambios deben registrarse, probarse y aprobarse antes de aplicarse.
- Calidad de los datos: verifique regularmente los datos en busca de problemas como inexactitudes, inconsistencias e incompletitud. Tenga un plan para abordar cualquier problema de calidad de datos que se descubra.
Disponibilidad
Disponibilidad significa garantizar que los usuarios autorizados puedan acceder a los datos y los recursos cuando sea necesario. Con big data, debe diseñar sistemas de alta disponibilidad que puedan manejar demandas significativas de almacenamiento y computación.
- Redundancia: Cree redundancia en sus sistemas mediante la implementación de copias de seguridad, conmutación por error y planes de recuperación ante desastres. Duplique datos críticos e infraestructura en múltiples ubicaciones.
- Escalabilidad: Diseñe sistemas que puedan escalar fácilmente para satisfacer las crecientes necesidades de procesamiento y almacenamiento de datos. Utilice recursos informáticos y de almacenamiento distribuidos que se puedan ampliar según sea necesario.
- Supervisión: Supervise de cerca todos los sistemas y recursos para detectar problemas que podrían afectar la disponibilidad, como fallas de hardware, problemas de software o interrupciones de la red. Tenga planes de respuesta listos para cualquier problema potencial.
Al centrarse en la confidencialidad, integridady disponibilidad, puede crear un programa de seguridad sólido para proteger sus valiosos activos de big data. Pero en el complejo panorama de amenazas actual, la seguridad es un proceso continuo que requiere monitoreo y adaptación continuos a nuevos riesgos.
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Asterapila de datos ofrece sólidas características de seguridad a través de implementaciones de modelos de datos para controles de acceso basados en roles. Esto permite a las empresas garantizar que solo los usuarios autorizados tengan acceso a datos confidenciales. Además, AsteraLas herramientas de brindan administración centralizada, soporte para estándares EDI y linaje de datos, lo que facilita a las empresas administrar y proteger su infraestructura de big data. En consecuencia, al utilizar nuestras herramientas, las empresas pueden tener la tranquilidad de saber que su big data está seguro y cumple con las regulaciones pertinentes.
Conclusión
La seguridad de Big Data es crucial para las empresas y organizaciones que recopilan, almacenan y analizan cantidades sustanciales de datos. Por lo tanto, con la gran cantidad de datos que se generan a diario, es crucial protegerlos de infracciones, robos y ataques. Al implementar medidas como el cifrado de datos, los controles de acceso, la seguridad de la red, las auditorías periódicas y las evaluaciones de riesgos, y la educación y capacitación de los empleados, las empresas pueden garantizar la seguridad de sus grandes datos y evitar posibles consecuencias de violaciones de seguridad.
En consecuencia, es esencial priorizar la seguridad de los grandes datos y mantenerse actualizado con las últimas medidas de seguridad y las mejores prácticas para protegerse contra las amenazas cibernéticas en evolución.
