大数据安全指南：工具和最佳实践

你是否有应对大数据集所固有安全风险的计划？你是否在寻求确保大数据环境安全的最佳实践建议？

2023 年，因恶意软件导致超过 3430 亿条身份凭证信息被泄露。

对于网络犯罪分子来说，窃取的身份凭证是他们获得对目标的初步访问权限的首选方式，因为这能绕过大多数企业的安全控制措施。

事实上，根据威瑞森公司的调查，86% 的数据泄露事件都涉及被盗取的身份凭证。

考虑到这些统计数据，显然，确保你的大数据环境安全比以往任何时候都更加重要。

在这篇文章中，你将了解到如果你处理大数据，需要实施的十大最佳实践和技术。

什么是大数据安全？

大数据安全是一套安全措施、工具和实践方法，用于保护大规模数据集免受未经授权的访问、网络攻击、数据泄露以及其他安全威胁。随着数据生成量呈指数级增长，以及大数据分析的日益普及，确保海量数据的安全和隐私已成为许多组织的关键关注点。

大数据安全的好处

大数据安全使组织能够在利用大规模数据集的同时，降低相关风险。其主要好处包括：

1. 数据保护：通过实施强大的安全控制措施，组织可以保护其大数据资产，防止未经授权的访问、盗窃或滥用。这有助于保护敏感信息，如个人数据、知识产权和商业机密，使其免受潜在的数据泄露或网络攻击。

2. 合规性：许多行业都受到数据保护法规的约束，如《通用数据保护条例》（GDPR）、《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）或《支付卡行业数据安全标准》（PCI-DSS）。大数据安全控制措施有助于确保符合这些法规，避免因不合规而面临罚款和法律处罚。

3. 提高数据完整性：大数据安全措施，如访问控制、加密和审计，有助于在数据的整个生命周期中维护数据的完整性和准确性。这确保了从大数据分析中得出的见解是可靠和值得信赖的。

4. 增强客户信任：通过保护敏感信息并确保隐私，组织可以建立和维护客户信任。这在处理敏感客户数据的行业中尤为重要，如金融、医疗保健或电子商务行业。

5. 降低风险：大数据安全控制措施有助于组织识别并降低与数据泄露、网络攻击或不合规相关的潜在风险。这可以保护组织免受财务损失、声誉损害和运营中断的影响。

常见的大数据安全挑战

确保大数据的安全无疑是一项挑战，因为攻击者使用的技术复杂程度不断提高。需要注意的一些主要挑战包括：

1. 数据量和速度：在大数据环境中生成和处理的数据量巨大且速度极快，这使得有效保护和监控数据变得困难。传统的安全措施可能不够高效，无法处理所涉及的海量数据。

2. 数据多样性和复杂性：大数据涵盖了来自各种来源的多种结构化、非结构化和半结构化数据类型，这使得在所有数据格式和来源上应用一致的安全控制措施具有挑战性。

3. 数据治理和访问控制：由于有众多用户和系统访问和处理大数据，实施有效的访问控制、身份验证和授权机制变得越来越复杂，这增加了未经授权访问或数据滥用的风险。

4. 分布式数据处理：大数据处理通常涉及分布式计算框架，如 Hadoop 或 Spark，在这些框架中数据在多个节点上进行处理。保护这些分布式环境并确保所有节点上的数据保护是一项重大挑战。

5. 实时处理和分析：大数据环境经常涉及实时数据处理和分析，这要求安全控制措施能够跟上数据摄取和分析的速度，同时又不会引入显著的延迟或性能问题。

6. 数据加密挑战：对大量数据进行加密可能在计算上要求很高，并且可能会影响性能，这使得在大数据环境中难以在安全性和性能之间取得平衡。

7. 内部威胁：由于有众多用户和特权账户访问大数据系统，内部威胁成为一个重大问题，这需要复杂的访问控制、监控和审计机制。

8. 虚假数据生成：虚假数据可用于操纵大数据系统，导致分析结果有缺陷并做出错误决策。例如，虚假的产品评论会影响购买决策。另一个例子是虚假新闻或社交媒体帖子导致股价下跌。

大数据安全技术示例

虽然组织选择实施的技术和解决方案将取决于其特定要求，但以下是用于帮助确保大数据安全的常见解决方案列表：

1. 集中式密钥管理系统（KMS）：这些系统提供对用于保护静态数据和传输中数据的加密密钥的安全管理、存储和分发。示例包括亚马逊网络服务（AWS）的 KMS、微软 Azure 密钥保管库和 HashiCorp Vault。

2. 数据屏蔽和匿名化工具：这些工具有助于模糊或去识别敏感数据元素，如个人身份信息（PII），以保护隐私并符合数据保护法规。示例包括IBM的数据屏蔽工具、Oracle的数据屏蔽工具和 Informatica 动态数据屏蔽工具。

3. 数据治理和数据沿袭解决方案：这些解决方案帮助组织管理和执行数据治理政策，并在整个大数据生命周期中维护数据完整性。示例包括 Collibra、Alation 和 Informatica 企业数据目录。

4. 安全区域和可信执行环境（TEE）：这些技术提供隔离的、基于硬件的环境，用于安全地处理和分析敏感数据，即使在不可信的环境中也是如此。示例包括英特尔软件防护扩展（SGX）、超微半导体公司（AMD）的安全加密虚拟化（SEV）和 ARM TrustZone。

5. 集中式密钥管理：这涉及从一个中心位置管理加密密钥，确保密钥被安全存储、轮换，并且仅由授权实体访问。示例包括 HashiCorp Vault 和 AWS 密钥管理服务。

6. 大数据安全分析和监控工具：这些工具帮助组织监控和分析大数据环境中的安全事件、用户活动和潜在威胁。示例包括 Cloudera 数据平台安全工具、Apache Ranger 和 Apache Atlas。

7. 安全的 Hadoop 发行版：这些发行版为 Apache Hadoop 及相关大数据框架提供了增强的安全功能和控制措施。示例包括 Cloudera 数据平台、Hortonworks 数据平台（HDP）和 IBM BigInsights。

8. 行为分析和异常检测工具：这些工具分析用户和系统行为，以检测可能表明存在安全威胁或数据泄露的异常模式。示例包括 Exabeam 和 Darktrace。

9. 数据加密和令牌化解决方案：这些解决方案提供强大的加密和令牌化功能，以保护大数据环境中的敏感数据。示例包括 Vormetric 数据安全平台、Protegrity 数据保护平台和 OpenText Callsign。

10. 访问管理和身份解决方案：这些解决方案帮助组织管理和控制对大数据资源的访问，实施基于角色的访问控制，并管理用户身份和权限。示例包括 Okta、Ping Identity 和 SailPoint IdentityIQ。

十大大数据安全最佳实践

在处理大数据时，实施强大的安全措施至关重要。以下是你需要实施的十大安全实践：

1. 数据加密：对静态数据和传输中的数据都进行加密，以防止未经授权的访问和拦截。这对于个人数据、财务记录和知识产权等敏感信息至关重要。

2. 访问控制：遵循最小特权原则，仅向用户和系统授予执行其任务所需的最低访问级别。实施基于角色的访问控制（RBAC），要求多因素身份验证（MFA），并通过密码管理器进行密码管理。

3. 数据屏蔽和匿名化：对敏感数据元素，如个人身份信息（PII）进行屏蔽或匿名化处理，尤其是在与第三方共享数据或用于分析和测试时。

4. 定期审计和监控：通过定期的安全审计、渗透测试，定期评估你的大数据环境的安全状况，以识别和解决潜在的安全问题。

5. 安全的数据存储基础设施：确保用于大数据的存储解决方案是安全且经过加固的。这包括安全配置、补丁管理以及防范物理威胁。

6. 数据治理和分类：建立在数据的整个生命周期中管理数据的政策和流程，包括安全的数据收集、存储、处理，以及在数据不再需要时进行安全处置。

7. 安全培训和意识教育：对员工、承包商和其他利益相关者进行大数据安全最佳实践、威胁以及他们在维护数据安全和隐私方面的作用等方面的培训。

8. 事件响应和灾难恢复：制定并维护事件响应计划以处理安全漏洞，并制定灾难恢复计划以确保在数据丢失或系统故障的情况下业务的连续性。

9. 数据治理：建立明确的政策、程序和控制措施，以管理数据访问，确保只有经过授权的个人和系统才能访问和处理敏感数据。

10. 安全监控：监控网络流量、用户活动以及暗网，以查找恶意活动的迹象。这包括检测网络流量中的异常模式，监控未经授权的登录尝试或数据访问，并扫描暗网以查找与你的组织相关的任何泄露或被盗数据。