6 Les défis de sécurité auxquels les entreprises sont confrontées avec le Big Data

Au cours des dernières années, la sécurité des Big Data gagne de plus en plus d’attention. En effet, le Rapport Qualité Mondiale des 2 dernières années montre que la sécurité est la préoccupation majeure des services techniques du monde entier. La raison en est que les entreprises ont commencé à utiliser un certain nombre d’applications visibles pour gérer leurs processus. Cela seul a augmenté les menaces de sécurité et les violations de Big Data. Ce phénomène comprend également l’unification du mobile dans les entreprises.

Presque tout le monde au bureau amène son téléphone portable avec lui. Même si vous suivez toutes les astuces de sécurité et n’êtes pas connecté au réseau de l’entreprise, même si vous pouvez facilement nuire à sa sécurité. Même la moindre erreur peut provoquer une violation de données, qui compte également simplement brancher votre téléphone sur un PC ou un ordinateur portable. Même l’utilisation de logiciels tiers tels qu’une application de minuterie de travail peut éventuellement devenir la raison d’une violation de données.

Voici quelques défis clés auxquels les entreprises sont confrontées avec la sécurité des mégadonnées.

Rendre les données vulnérables

Par conséquent, toutes vos données sont numérisées et représentent un volume énorme, les pirates peuvent toujours trouver leur chemin à l’intérieur avec l’aide d’initiés malveillants. S’ils ont en quelque sorte accès à vos données critiques, ils peuvent apporter des modifications ou même en supprimer certaines selon leur objectif. C’est la raison pour laquelle les entreprises qui s’appuient entièrement sur l’IoT, le Big Data et l’analyse de données en temps réel limitent l’accès et prennent certaines mesures pour détecter la formation de fausses données. C’est une partie cruciale de leurs protocoles de protection des données.

Par exemple, une société de production peut obtenir des rapports de température corrompus, entraînant ainsi une production lente et une perte de revenus.

Rendre l’accès difficile

Un autre ingrédient important qui rend opérationnel l’écosystème du Big Data est le contrôle d’accès granulaire. Sur la base des classements, les autorités peuvent accorder à différentes personnes différents niveaux d’accès aux données principales. En théorie, le contrôle d’accès rend les mégadonnées encore plus sécurisées. Cependant, comme les organisations utilisent une énorme quantité de données, l’augmentation des panneaux de contrôle complexes peut devenir plus subtile et peut ouvrir une passerelle vers plus de vulnérabilités potentielles.

Par exemple, si seulement un petit nombre de personnes ont accordé l’accès aux données critiques, il faudra plus de temps aux contrevenants pour le remarquer. De plus, le système de contrôle d’accès spécifie les informations qu’un utilisateur est autorisé à voir dans les ensembles de données, même s’ils nécessitent d’autres ensembles de données. Cela peut compromettre à la fois les performances et la maintenance d’un tel système.

Exiger certains audits de sécurité

Des audits de sécurité sont presque nécessaires à chaque développement de système, en particulier lorsque le Big Data est inquiété. Cependant, ces audits de sécurité sont souvent négligés, étant donné que le travail avec les mégadonnées s’accompagne déjà d’un large éventail de défis, et ces audits ne sont qu’un autre élément à ajouter à la liste. Cette attitude est combinée avec le fait que de nombreuses entreprises ont toujours besoin de personnel qualifié capable de concevoir et de mettre en œuvre de tels audits de sécurité.

Cadres diffusés

Les entreprises qui utilisent le Big Data auront probablement besoin de la distribution d’analyses de données sur différents systèmes. Par exemple, Hadoop est un logiciel open source conçu pour une informatique flexible et diffuse dans l’écosystème du Big Data. Cependant, ce logiciel à l’origine n’avait aucune sécurité du tout, donc une sécurité efficace dans des cadres diffusés est toujours un défi à réaliser.

Comment cela affecte-t-il une organisation? Eh bien, les entreprises peuvent mettre plus de temps à savoir quand une violation se produit réellement.

Racines des données

Trouver l’origine de nos données est vraiment utile lorsqu’il s’agit d’identifier la provenance d’une violation. Vous pouvez utiliser des métadonnées pour suivre le flux de données. Quoi qu’il en soit, la gestion des métadonnées est un problème auto-stratégique, même pour les grandes entreprises. Sans le bon cadre, le suivi de ces données non structurées en temps réel est un défi. Bien qu’il s’agisse d’un problème permanent, il ne s’agit pas d’un problème de Big Data.

Conformité en temps réel

L’analyse du Big Data en temps réel gagne en popularité parmi la rivalité des entreprises. Cependant, la mise en œuvre d’un tel outil en temps réel est encore plus compliquée et génère également une énorme quantité de données.

Ces outils devraient être développés de manière à pouvoir échapper aux fausses alertes de violation alors qu’en réalité il n’y a pas de menace. La découverte de ces faux avertissements peut donc prendre beaucoup de temps. Finalement, ils détournent les pirates du chapeau blanc des dysfonctionnements réels et des attaques et gaspillent également les ressources.

Conclusion

Malheureusement, les organisations qui gèrent le Big Data doivent faire face à de tels problèmes tout au long de l’année, sans aucune fin prévue en vue. C’est un combat sans fin qui deviendra de plus en plus difficile à gagner. Quoi qu’il en soit, vous pouvez faciliter cette bataille en faisant de petites étapes pour vos améliorations de sécurité, en modifiant l’accès aux données et leur utilisation, et en surveillant régulièrement votre trafic avec une surveillance d’écran en temps réel.