Segurança de big data: protegendo seus ativos valiosos

Na era digital de hoje, geramos uma quantidade sem precedentes de dados todos os dias por meio de nossas interações com várias tecnologias. Esses dados, chamados de “big data”, abrangem tudo, desde postagens em mídias sociais e transações online até leituras de sensores e registros de saúde. O grande volume, a velocidade e a variedade de big data dificultam o gerenciamento e a extração de insights significativos.

No entanto, os benefícios potenciais de aproveitar o big data são imensos, desde a melhoria das operações de negócios e experiências do cliente até o avanço da pesquisa científica e das políticas públicas. Como tal, é fundamental para empresas e organizações não apenas coletar e armazenar big data, mas também garantir sua segurança para proteger informações confidenciais e manter a confiança de clientes e partes interessadas.

Neste blog, vamos discutir a importância da segurança de big data e as medidas que podem ser tomadas para garanti-la.

O que é Segurança de Big Data?

 

A segurança de big data refere-se ao conjunto de medidas, técnicas e tecnologias usadas para proteger a confidencialidade, integridade e disponibilidade de conjuntos de dados grandes e complexos. Essas medidas são projetadas para impedir o acesso não autorizado, violações de dados e outros ataques mal-intencionados a ativos de informação valiosos.

A segurança de big data é uma grande preocupação para empresas e organizações que coletam, armazenam e analisam grandes quantidades de dados. Com a quantidade crescente de dados gerados todos os dias, é essencial que as empresas tenham fortes medidas de segurança para se proteger contra possíveis violações, roubos ou outros ataques mal-intencionados.

Por que a segurança de Big Data é importante?

 

Big data tornou-se um ativo essencial para que as organizações obtenham insights, tomem decisões informadas e melhorem suas operações. No entanto, esses dados valiosos também podem ser vulneráveis ​​a ameaças cibernéticas, resultando em graves consequências para as empresas e seus clientes. Abaixo estão algumas das razões pelas quais a segurança de big data é crucial:

Protegendo informações confidenciais

Big data geralmente inclui informações confidenciais, como dados pessoais, informações financeiras e propriedade intelectual. Essas informações podem ser altamente valiosas para cibercriminosos que podem usá-las para roubo de identidade, fraude ou outras atividades maliciosas. A partir de agora, é essencial garantir que essas informações sejam protegidas com medidas de segurança robustas.

Conformidade com os regulamentos

Muitas indústrias estão sujeitas a regulamentos rígidos sobre o manuseio de dados, como GDPR, HIPAA e PCI-DSS. O não cumprimento desses regulamentos pode resultar em pesadas multas, ações legais e danos à reputação da empresa. Fortes medidas de segurança podem ajudar as empresas a atender aos requisitos regulamentares e evitar possíveis penalidades.

Manter a continuidade dos negócios

Uma violação de segurança pode interromper as operações comerciais, causar perdas financeiras e prejudicar a reputação de uma empresa. Em casos graves, pode até levar à falência do negócio. Portanto, ter uma infraestrutura de big data segura é crucial para manter a continuidade dos negócios e evitar interrupções causadas por ataques cibernéticos.

Desafios da Segurança de Big Data

Existem várias medidas que empresas e organizações podem tomar para garantir a segurança de seus big data. Aqui estão alguns deles:

Criptografia de dados

Criptografia é o processo de conversão de dados em um código que só pode ser decifrado com uma chave ou senha específica. Portanto, mesmo que os dados sejam roubados ou acessados ​​por pessoas não autorizadas, eles não poderão lê-los. As empresas devem considerar criptografar seus big data em repouso e em trânsito para garantir sua segurança.

Controles de Acesso

Os controles de acesso limitam quem pode acessar determinados dados e quais ações podem ser executadas neles. As empresas devem implementar controles de acesso baseados em função (RBAC) para garantir que apenas pessoas autorizadas possam acessar dados confidenciais. Além disso, a autenticação de dois fatores pode fornecer uma camada extra de segurança para impedir o acesso não autorizado.

Rede de Segurança

Medidas de segurança de rede, como firewalls, sistemas de detecção de intrusão e ferramentas de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM), podem ajudar a impedir o acesso não autorizado à rede de uma empresa. No entanto, para garantir a eficácia dessas medidas, as empresas devem atualizar e monitorar regularmente essas medidas.

Auditorias Regulares e Avaliações de Risco

Auditorias regulares e avaliações de risco podem ajudar as empresas a identificar vulnerabilidades em sua infraestrutura de big data. Doravante, eles podem tomar ações corretivas para resolvê-los. Além disso, é essencial realizar essas avaliações regularmente para se manter atualizado com as ameaças e medidas de segurança mais recentes.

Educação e treinamento de funcionários

Os funcionários podem ser uma fonte significativa de vulnerabilidades de segurança, muitas vezes de forma não intencional. Portanto, é essencial educá-los e treiná-los sobre as melhores práticas de segurança, como higiene de senha, conscientização sobre phishing e como lidar com dados confidenciais.

Como vimos, implementar medidas de segurança como criptografia de dados, controles de acesso e auditorias regulares e avaliações de risco é essencial para garantir a segurança da infraestrutura de big data. No entanto, as empresas também podem aproveitar as ferramentas de integração e gerenciamento de dados para aprimorar sua postura de segurança.

Como o big data é protegido?

Big data é extremamente valioso, mas também vulnerável. A proteção de big data requer uma abordagem multifacetada para a segurança.

Controle de acesso

Controlar o acesso a dados confidenciais é fundamental. Somente indivíduos autorizados devem ter acesso a informações de identificação pessoal (PII) e outros dados confidenciais. Políticas rígidas de controle de acesso, acesso baseado em funções e o princípio do privilégio mínimo ajudam a garantir que apenas aqueles que precisam acessar os dados possam visualizá-los.

Criptografia

Criptografar dados em repouso e em trânsito é essencial para a segurança. A criptografia converte dados em código ilegível que só pode ser decifrado com uma chave. A criptografia de dados em repouso (armazenados em bancos de dados, servidores, discos rígidos, etc.) protege contra acesso não autorizado. A criptografia de dados em trânsito (e-mails, transferências de arquivos, etc.) evita ataques man-in-the-middle. Recomenda-se o uso de padrões de criptografia fortes, como criptografia AES de 256 bits.

do Paciente

O monitoramento contínuo de redes e sistemas ajuda a detectar ameaças com antecedência. Ferramentas de monitoramento, como soluções de gerenciamento de eventos e informações de segurança (SIEM), agregam dados de dispositivos de rede, servidores e aplicativos para identificar anomalias que podem indicar ameaças cibernéticas. É fundamental para ameaças de dia zero, pois novos ataques podem ainda não ter uma assinatura que possa ser detectada pelo software antivírus. O monitoramento deve incluir a inspeção do tráfego de rede, logs do servidor, atividade do terminal e comportamento do usuário.

Prevenção de perda de dados

As ferramentas de prevenção de perda de dados (DLP) ajudam a impedir que dados confidenciais saiam de sistemas seguros. As soluções DLP analisam dados em movimento (e-mails, transferências de arquivos, etc.) e em repouso (em servidores, discos rígidos, etc.) para detectar informações confidenciais. Eles podem bloquear a transmissão desses dados para fora da rede ou colocá-los em quarentena/criptografá-los. O DLP é importante para conformidade com regulamentos como HIPAA, PCI DSS e GDPR.

Resposta a Incidentes

Ter um plano robusto de resposta a incidentes é necessário no caso de uma violação de dados. O plano deve descrever as etapas para conter a violação, analisar o escopo, notificar as partes afetadas e corrigir as vulnerabilidades. As equipes de resposta a incidentes precisam agir rapidamente para minimizar os danos. Os planos devem ser testados e atualizados regularmente para garantir a eficácia.

Com as enormes quantidades de dados agora coletadas e armazenadas, proteger big data é desafiador, mas crítico. Empregar uma abordagem de defesa em profundidade com várias camadas de controles de segurança ajuda a reduzir riscos e proteger esses valiosos ativos digitais. O monitoramento contínuo e a atualização das estratégias de segurança à medida que surgem novas ameaças são essenciais para ficar à frente dos cibercriminosos. Big data impulsiona a inovação, mas apenas se permanecer seguro.

Quais são os três elementos da segurança de Big Data?

Para proteger efetivamente o big data, você deve se concentrar em três elementos principais: confidencialidade, integridade e disponibilidade.

Confidencialidade

Confidencialidade significa garantir que os dados sejam acessíveis apenas a usuários autorizados. Com grandes volumes de dados, pode ser difícil manter a confidencialidade. Você deve implementar controles de acesso rígidos, criptografia e monitoramento para proteger dados confidenciais.

• Controles de acesso: estabeleça políticas e procedimentos de acesso claros para limitar o acesso do usuário apenas aos dados necessários para sua função. Use a autenticação multifator sempre que possível.
• Criptografia: criptografe dados em trânsito e em repouso. Escolha um método de criptografia que possa lidar com grandes volumes de dados sem afetar significativamente o desempenho ou a usabilidade.
• Monitoramento: monitore continuamente o acesso e a atividade do usuário para detectar tentativas de acesso não autorizado ou comportamento incomum. Registre e audite todo o acesso a dados confidenciais.

Integridade

Integridade significa proteger a precisão e a consistência dos dados. Com conjuntos de dados grandes e complexos, pode ser um desafio manter a integridade. Você deve implementar controles para evitar alterações não autorizadas e ter processos para identificar e solucionar problemas.

• Controle de versão: mantenha versões anteriores de conjuntos de dados para que você possa comparar para detectar alterações. Isso também permite reverter para uma versão anterior, se necessário.
• Gerenciamento de alterações: estabeleça um processo padronizado para fazer alterações nos conjuntos de dados. As alterações devem ser registradas, testadas e aprovadas antes de serem aplicadas.
• Qualidade dos dados: verifique regularmente os dados em busca de problemas como imprecisões, inconsistências e incompletude. Tenha um plano para resolver quaisquer problemas de qualidade de dados descobertos.

Disponibilidade

Disponibilidade significa garantir que dados e recursos sejam acessíveis a usuários autorizados quando necessário. Com big data, você deve arquitetar sistemas altamente disponíveis que possam lidar com demandas significativas de armazenamento e computação.

• Redundância: crie redundância em seus sistemas implementando backups, failovers e planos de recuperação de desastres. Duplique dados e infraestrutura críticos em vários locais.
• Escalabilidade: Projete sistemas que possam ser dimensionados facilmente para atender às crescentes necessidades de armazenamento e processamento de dados. Use armazenamento distribuído e recursos de computação que podem ser expandidos conforme necessário.
• Monitoramento: monitore de perto todos os sistemas e recursos para detectar problemas que possam afetar a disponibilidade, como falhas de hardware, problemas de software ou interrupções de rede. Tenha planos de resposta prontos para quaisquer problemas potenciais.

Ao focar na confidencialidade, integridadee disponibilidade, você pode criar um programa de segurança robusto para proteger seus valiosos ativos de big data. Mas no complexo cenário de ameaças atual, a segurança é um processo contínuo que requer monitoramento e adaptação contínuos a novos riscos.

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Asterapilha de dados do oferece recursos de segurança robustos por meio de implantações de modelo de dados para controles de acesso baseados em funções. Isso permite que as empresas garantam que apenas usuários autorizados tenham acesso a dados confidenciais. Adicionalmente, AsteraAs ferramentas do fornecem gerenciamento centralizado, suporte para padrões EDI e linhagem de dados, tornando mais fácil para as empresas gerenciar e proteger sua infraestrutura de big data. Conseqüentemente, ao usar nossas ferramentas, as empresas podem ficar tranquilas sabendo que seu big data está seguro e em conformidade com as regulamentações relevantes.

Conclusão

A segurança de big data é crucial para empresas e organizações que coletam, armazenam e analisam quantidades substanciais de dados. Portanto, com a grande quantidade de dados gerados diariamente, é crucial protegê-los contra violações, roubos e ataques. Ao implementar medidas como criptografia de dados, controles de acesso, segurança de rede, auditorias regulares e avaliações de risco e educação e treinamento de funcionários, as empresas podem garantir a segurança de seus big data e evitar possíveis consequências de violações de segurança.

Assim, é essencial priorizar a segurança de big data e manter-se atualizado com as mais recentes medidas de segurança e práticas recomendadas para proteção contra ameaças cibernéticas em evolução.