Was ist Data Lake Security? Bedeutung und Best Practices

Nutzen Sie das Potenzial Ihres Data Lake und sorgen Sie gleichzeitig für dessen Sicherheit. Informieren Sie sich über die neuesten Bedrohungen, Best Practices und Lösungen, um Ihre Daten vor unbefugtem Zugriff und Verstößen zu schützen.

Ein Sicherheits-Data Lake ist ein zentrales Repository, in dem Daten von Ihren SaaS-Anbietern, Cloud-Umgebungen, Netzwerken und Geräten sowohl vor Ort als auch an entfernten Standorten gespeichert werden. Sicherheits-Data-Lakes verbessern bekanntermaßen die Transparenz Ihrer gesamten Betriebsabläufe und verwalten die Datensicherheit.

Die Einführung von Data-Lake-Sicherheit kann mehreren Unternehmen zugutekommen und die Analyse von Sicherheitsdaten in großem Maßstab ermöglichen. Data-Lake-Sicherheit nutzt Bedrohungsinformationsmodellierung und -prognosen, um Untersuchungen zu beschleunigen. Viele Unternehmen nutzen KI-basierte Analysen, Tools zur Bedrohungssuche und Datenaufbewahrung für Compliance-Zwecke, die alle in einem Sicherheits-Data-Lake enthalten sind.

In diesem Beitrag erfahren Sie alles, was Sie darüber wissen müssen, und wie Sie damit beginnen können.

Was ist Data Lake Security?

Data Lake Security ist eine Reihe von Verfahren zum Schutz und zur Sicherung von Data Lakes. Ein Data Lake ist ein zentrales Repository, in dem rohe, unverarbeitete Daten in ihrem nativen Format gespeichert werden. Repos können unstrukturierte Texte enthalten, die für die Verarbeitung großer Informationsmengen aus verschiedenen Quellen ausgelegt sind.

Die Sicherheit von Data Lakes ist für Big-Data- und Machine-Learning-Anwendungen von entscheidender Bedeutung, da sie die Integrität und Vertraulichkeit der Daten gewährleistet. Sie ist ein Mittel, um unbefugten Datenzugriff, Manipulationen und unerwünschte Veränderungen zu verhindern.

Die Sicherheit von Data Lakes umfasst verschiedene Aspekte, darunter:

• Datenmaskierung und -prüfung – Zur Datensicherheit gehört die Maskierung von personenbezogene Daten (PII) und die Sicherstellung, dass Dritte keinen unbefugten Zugriff darauf erhalten. Es werden alle Zugriffe, Änderungen und Löschungen protokolliert, um potenzielle Schwachstellen zu identifizieren, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und Datenverstöße zu verhindern.
• Datenverwaltung und Compliance – Eine gute Datenverwaltung gewährleistet die hohe Qualität und Verfügbarkeit von Daten für effektive Geschäftsentscheidungen. Sie gewährleistet die Einhaltung relevanter regulatorischer Standards wie HIPAA, NIST, CIS Benchmark, ISO 27001 und vieler anderer. Eine strenge Datenkonformität schützt die Daten der Kunden, schafft Vertrauen und beugt potenziellen Rechtsstreitigkeiten vor. Sie gilt als wesentlicher Bestandteil der Risikomanagementstrategie jedes Unternehmens.
• Bedrohungsüberwachung und Reaktion auf Vorfälle – Die Echtzeit-Bedrohungsüberwachung in der Data-Lake-Sicherheit ist ein wesentlicher Bestandteil einer effektiven Bedrohungsbekämpfung. Sie hilft Unternehmen dabei, sich ein umfassendes Bild von ihrer gesamten Sicherheitslage zu machen. Durch die kontinuierliche Überwachung von Bedrohungen können versteckte Schwachstellen aufgedeckt werden, die zu anderen Zeiten möglicherweise unbemerkt bleiben. Die Sicherheit von Data Lakes umfasst eine automatisierte Komponente zur Reaktion auf Vorfälle, bei der das Unternehmen durch Ergreifen der erforderlichen Maßnahmen zukünftige Datenverletzungen verhindert. , bei der das Unternehmen durch Ergreifen der erforderlichen Maßnahmen zukünftige Datenverletzungen verhindert. Es werden Maßnahmen ergriffen, um die Geschäftskontinuität sicherzustellen, eine schnelle Notfallwiederherstellung zu fördern und Datensicherungen für eine sichere Speicherung zu erstellen.

Warum ist der Sicherheits-Data Lake wichtig?

Der Aufbau eines Sicherheits-Data Lake kann die Vermögenswerte Ihres Unternehmens schützen und sie vor versteckten und unbekannten Bedrohungen bewahren. Ein Security Data Lake bietet eine Reihe robuster Funktionen zur Verwaltung von Vermögenswerten und zur Abwehr interner und externer Angriffe. Lösungen für die Verwaltung von Data Lake-Speichern ermöglichen Automatisierung und bieten eine hohe Skalierbarkeit. Sie verfügen über detaillierte Zugriffskontrollen, die nur autorisierten Benutzern das Anzeigen, Zugreifen, Ändern und Löschen von Vermögenswerten erlauben. Darüber hinaus gibt es weitere gut integrierte Funktionen wie Datenverschlüsselung, Speicher-Bucket-Richtlinien, ressourcenbasierte Richtlinien und Zugriffsrichtlinien.

SIEM vs. Sicherheits-Data-Lake

SIEM Systeme sind für die Echtzeit-Datenüberwachung, Protokollierung und das Incident Management ausgelegt. Sie analysieren Informationen aus verschiedenen Quellen und kennzeichnen potenzielle Bedrohungen. SIEM-Lösungen liefern Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse über ihre aktuelle Sicherheitslage und bieten Echtzeitanalysen.

Ältere SIEM-Systeme haben Schwierigkeiten mit einer effektiven Skalierung und können die schieren Datenmengen nicht bewältigen. Außerdem können sie kritische Sicherheitsbedrohungen übersehen, leiden unter Leistungseinbußen und führen zu längeren Antwortzeiten bei Abfragen. Security Data Lakes begegnen den Herausforderungen solcher SIEM-Lösungen und bieten schnellen Speicherzugriff für eine schnelle und einfache Analyse.

Wichtige Unterschiede zwischen SIEM und Sicherheitsdaten-Lake:

SIEM	Security Data Lake
Ältere SIEM-Systeme haben oft Speicherbeschränkungen	Ein Security Data Lake kann große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten aufnehmen. Er bietet den zusätzlichen Vorteil einer verlängerten Datenaufbewahrung, die Monate bis Jahre dauern kann.
SIEM ist eine traditionelle Option für die Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen	Ein Sicherheits-Data-Lake bietet erweiterte Datenanalysefunktionen und geschäftskontextbezogene Datenanalysen.
SIEM ist nicht einfach einzurichten, erfordert technisches Know-how für die Konfiguration und ist wartungsintensiv.	Ein Sicherheits-Data-Lake ist benutzerfreundlicher und auch für nicht-technische Anwender zugänglich. Der Einrichtungsprozess ist ebenfalls einfach und unkompliziert.
SIEM kann Sicherheitswarnungen erfassen und Daten in verschiedenen Formaten verarbeiten oder analysieren. SIEM legt Basiswerte für normales Verhalten fest und markiert anomales oder verdächtiges Verhalten zur manuellen Überprüfung durch Sicherheitsexperten.	Der wahre Wert eines Sicherheitsdatenlagers zeigt sich, wenn es nicht nur Protokolle und Warnmeldungen aufnehmen kann. Es kann Sicherheitsinformationen aus Open-Source-Intelligence-Informationen (OSINT), Malware-Datenbanken, externen Bedrohungsinformations-Feeds, Betriebsprotokollen, IP-Reputationsdatenbanken und Dark-Web-Quellen nutzen.

Hier sind einige weitere Merkmale, die wir beim Vergleich von SIEM und Security Data Lake heranziehen können:

1. Kosten

Die meisten SIEM-Anbieter berechnen ihre Preise nach der Menge der verarbeiteten und gespeicherten Daten, was für Unternehmen zu erheblichen Kosten führen kann. SIEM-Lösungen sind im Vergleich zu den Preisen für Cloud-Commodity-Speicher traditionell teurer.

Die Preispläne für einen Sicherheits-Data-Lake sind weitaus günstiger. Viele Anbieter gewähren Rabatte für Großspeicher. Eine normale SIEM-Lösung speichert Logs und Alarmdaten in der Regel weniger als ein Jahr lang. Dieser zeitliche Rahmen kann die Gesundheit des Unternehmens gefährden, und SIEM kann keine langfristigen historischen Datentrends erfassen. Sicherheitsdaten-Lakes sind so konzipiert, dass sie skalierbar sind und erfasste Daten über Jahre statt nur über Monate und Tage hinweg speichern. Der größere Zeitrahmen ist für Unternehmen von großem Vorteil, da sie historische Muster und Trends analysieren können. Sie liefern einzigartige Erkenntnisse, die der zukünftigen Geschäftsleistung zugutekommen.

2. Fähigkeiten zur Bedrohungssuche

Sicherheitsdaten-Lakes können Daten über längere Zeiträume speichern und diese Daten zum Trainieren von KI-/ML-Algorithmen verwenden. Sie können viele Datentypen aufnehmen, Kontextinformationen speichern und Bedrohungssucher über Datenabfrage-Schnittstellen bei weiteren Untersuchungen unterstützen.

SIEM-Tools können Warnmeldungen geschickt analysieren, bestimmte Ereignisse kennzeichnen und enthalten keine Funktionen zur Bedrohungssuche Funktionen mit Lösungen. Bedrohungsjäger benötigen zusätzliche Daten für die Kontextanalyse, und SIEM unterliegt Einschränkungen hinsichtlich begrenzter Datenquellen, wenn es um die Erfassung geht.

3. Warnmeldungen

Sicherheitsteams haben es schwer, mit der hohen Anzahl von Warnmeldungen Schritt zu halten, die von SIEM-Tools generiert werden. SDLs können hier Abhilfe schaffen, indem sie die Suche auf breitere Datensätze eingrenzen. Ein Sicherheits-Data-Lake kann die Untersuchungszeit drastisch verkürzen, aber Analysten müssen alle angezeigten Ergebnisse überprüfen.

Begrenzte Datensätze in Verbindung mit SIEM-Tools können zu Verzerrungen führen und ein ordnungsgemäßes algorithmisches Training verhindern. Sicherheits-Data-Lakes können mit ungefilterten und größeren Datensätzen arbeiten, was bedeutet, dass KI- und ML-Modelle ein robustes Training durchlaufen und Bedrohungen und Anomalien viel effizienter erkennen können. Der einzige Nachteil dabei sind die erheblichen Testzeiten.

Herausforderungen, die bei der Sicherheit von Data Lakes angegangen werden müssen

1. Datenzuverlässigkeit – Data Lakes können unter Zuverlässigkeitsproblemen leiden. Wenn der Schreibvorgang fehlschlägt, ist es Aufgabe des Sicherheitsteams, nach Problemen zu suchen, Lücken zu schließen und die erforderlichen Korrekturen vorzunehmen oder zu implementieren. Die gute Nachricht ist, dass ein Data Lake die Neuverarbeitung nahtlos macht und alle Datenoperationen auf atomarer Ebene durchgeführt werden können.
2. Probleme mit der Datenqualität – Ohne geeignete Validierungsmechanismen können Probleme mit der Datenqualität leicht unentdeckt bleiben. Sie wissen nicht, wann etwas schief läuft, und können am Ende schlechte Geschäftsentscheidungen treffen, wenn Sie sich darauf verlassen. Zu den Herausforderungen bei der Datenvalidierung im Zusammenhang mit der Sicherheit von Data Lakes gehören beschädigte Daten, Randfälle und ungeeignete Datentypen. Diese können Datenpipelines unterbrechen und Ergebnisse verfälschen. Das Fehlen von Maßnahmen zur Durchsetzung der Datenqualität ist hier das große Problem. Noch komplizierter wird es, wenn sich Ihre Datensätze während des gesamten Lebenszyklus weiterentwickeln und verändern.
3. Kombination von Batch- und Streaming-Daten – Herkömmliche Sicherheits-Data-Lakes haben Schwierigkeiten, Streaming-Daten in Echtzeit zu erfassen und mit historischen Daten zu kombinieren. Viele Anbieter sind zu einer Lambda-Architektur übergegangen, um dieses Problem zu mindern, aber dafür müssen zwei separate Codebasen verwendet werden, die schwer zu warten sind. Sie müssen in der Lage sein, die Batch- und Streaming-Quellen zu integrieren. Eine konsistente Darstellung Ihrer Daten, die Beobachtung, wann Benutzer Änderungen vornehmen, und die Durchführung anderer Vorgänge sind wichtige Funktionen, die bei herkömmlichen Lösungen fehlen.
4. Compliance-freundliche Massenaktualisierungen, Zusammenführungen und Löschungen – Data Lakes sind nicht in der Lage, Massenaktualisierungen, Zusammenführungen und Löschungen gemäß den neuesten Compliance-Standards durchzuführen.  Es gibt kein Tool, das die Datenkonsistenz gewährleistet, und Massenänderungen sind dringend erforderlich. Unternehmen müssen möglicherweise manchmal Kundendaten löschen, um Vorschriften einzuhalten oder aus anderen Gründen. Es kann unglaublich schwierig sein, diesen Anforderungen gerecht zu werden, und schnell zu einem zeitaufwändigen Prozess werden. Unternehmen müssen Daten zeilenweise löschen oder Datenabfragen mit SQL durchführen.
5. Mangelhafte Abfrage- und Dateigrößenoptimierung – Die meisten Data-Lake-Abfrage-Engines sind standardmäßig nicht optimiert. Es gibt Probleme bei der Gewährleistung einer angemessenen Abfrageleistung, und die Antwortzeiten können langsam sein. Data Lakes speichern Millionen von Dateien und Tabellen und enthalten mehrere kleinere Dateien. Zu viele kleine Dateien, die nicht optimiert wurden, können die Leistung verlangsamen. Es ist notwendig, den Durchsatz zu beschleunigen und die Verarbeitung von Informationen zu vermeiden, die für Abfragen nicht relevant sind. Auch Probleme mit dem Daten-Caching bestehen weiterhin. Gelöschte Dateien bleiben wie bei vielen Lösungen bis zu 30 Tage lang erhalten, bevor sie endgültig entfernt werden.

Best Practices für die Sicherheit von Data Lakes

1. Verschlüsseln Sie Daten im Ruhezustand und während der Übertragung – Jedes Data-Lake-Sicherheitsframework sollte sensible Informationen durch Verschlüsselung schützen. Es sollte Benutzern ermöglichen, serverseitige Verschlüsselung anzuwenden und den gesamten Netzwerkverkehr zwischen Rechenzentren auf der physikalischen Ebene zu verschlüsseln. Benutzer sollten die Möglichkeit haben, aus verschiedenen Verschlüsselungsmechanismen auszuwählen und den gewünschten anzuwenden.
2. Erstellen Sie ein Datenklassifizierungsschema und einen Katalog – Die Sicherheitslösung für Data Lakes sollte Daten nach Inhalt, Größe, Nutzungsszenarien, Typen und anderen Filtern klassifizieren. Es sollte möglich sein, Daten in Katalogen zu gruppieren und eine schnelle Suche und Abfrage zu ermöglichen. Außerdem sollte es eine Methode geben, um die gewünschten Daten zu suchen und von den Daten zu trennen, die gelöscht werden sollen.
3. Zugriffskontrollen und Datenverwaltung – Strenge Zugriffskontrollen sind unerlässlich, um unbefugten Datenzugriff zu verhindern. Da Mitarbeiter des Unternehmens Daten aus verschiedenen Quellen ohne Überprüfung einspeisen können, ist es von entscheidender Bedeutung, eine gute Zugriffskontrolle zu integrieren. Es sollte eine Möglichkeit geben, Benutzerberechtigungen anzuzeigen, zu verwalten und zu entfernen. Klare Richtlinien für die Datenverwaltung am Arbeitsplatz sollten den Mitarbeitern mitgeteilt werden, darunter auch, wie der Data Lake genutzt, komplexe Szenarien bewältigt und die Datenqualität und ethische Nutzung gefördert werden können. Wenn ein Benutzer oder eine Partei verdächtige Aktivitäten ausführt, sollte die Organisation unverzüglich benachrichtigt werden. Setzen Sie Datenverwaltung und Datenschutzkontrollen durch, die die kontinuierliche Einhaltung der neuesten regulatorischen Standards in der Branche gewährleisten.

Warum SentinelOne für die Sicherheit von Data Lakes?

SentinelOne Singularity™ Data Lake ermöglicht es Benutzern, Daten zu zentralisieren und in verwertbare Informationen für Echtzeituntersuchungen und -reaktionen umzuwandeln. Durch die Verwendung eines KI-gesteuerten, einheitlichen Data Lake bietet SentinelOne Unternehmen und IT-Sicherheitsabteilungen vollständige Flexibilität, indem Daten aus mehreren Quellen schnell erfasst werden.

Dank KI-gestützter Überwachungs-, Untersuchungs- und schneller Skalierungsfunktionen können Benutzer ihre sensiblen Daten so lange wie nötig speichern. Es ist keine Neugewichtung von Knoten, keine Neuzuweisung von Ressourcen und oder teures Aufbewahrungsmanagement. Die patentierte Architektur ermöglicht blitzschnelle Abfragen in Echtzeit, die Daten in der Cloud mit Maschinengeschwindigkeit skalieren können.

Hier sind die wichtigsten Funktionen, die SentinelOne Singularity™ Data Lake globalen Unternehmen bietet:

• KI-gestützte Analysen, automatisierte Workflows und Datenerfassung aus beliebigen Erst- oder Drittanbieterquellen
• Normalisieren Sie Ihre Daten automatisch mithilfe des OCSF-Standards
• Verschaffen Sie sich einen Überblick über Bedrohungen, Anomalien und Verhaltensweisen im gesamten Unternehmen, indem Sie unterschiedliche und isolierte Datensätze miteinander verbinden
• Behalten Sie die Kontrolle über geschäftskritische Daten mithilfe einer Full-Stack-Protokollanalyse
• Eliminieren Sie Datenduplikate und beschleunigen Sie die durchschnittliche Reaktionszeit
• Beseitigen Sie Bedrohungen vollständig mit dem vollständigen Ereignis- und Protokollkontext
• Führt schnelle Suchen in unternehmensweiten Daten durch und überwacht die Leistung in großem Maßstab
• Schnelle Behebung von Warnmeldungen durch automatisierte und anpassbare Workloads und Vorbeugung von Problemen
• Erweitert SIEM und automatisiert die Reaktion durch integrierte Warnmeldungskorrelation und benutzerdefinierte STAR-Regeln

Fazit

Die Sicherheit von Data Lakes bildet die Grundlage für moderne Unternehmen und dient dem Schutz von Daten, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind. Unternehmen sollten in ganzheitliche datenzentrierte Lösungen wie SentinelOne investieren, um ihre Daten einfach zu klassifizieren und zu lokalisieren. Nach der Datenidentifizierung können sie dann die Benutzerzugriffsverwaltung kontrollieren, Berechtigungen festlegen und verhindern, dass Daten von böswilligen Insidern gestohlen oder verletzt werden.

Relationale Datenbanken waren in der Vergangenheit die Standard-Speicherlösungen, aber SentinelOne nutzt die neuesten Fortschritte in den Bereichen Datenspeicherung, -erfassung und -analyse. Sie können den wahren Wert Ihrer Rohdaten extrahieren und die gewonnenen umsetzbaren Erkenntnisse nutzen. Skalieren Sie Ihr Unternehmen noch heute, steigern Sie Ihren Umsatz und beobachten Sie, wie die Kundenbindung wächst.

Sie können eine Live-Demo mit uns vereinbaren und die Funktionen unseres Singularity Data Lake ausprobieren.

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FAQ

Was ist ein Security Data Lake?

Ein Security Data Lake ist ein Service, der Ihnen vollständige Transparenz über Ihr gesamtes Unternehmen verschafft und es Ihnen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen schnell zu erfassen. Er ist eine hervorragende Lösung, um die Cloud-Sicherheit Ihres Unternehmens zu verbessern. Ein Security Data Lake dient dazu, sensible Informationen zu zentralisieren und zu transformieren. Er extrahiert aus strukturierten und unstrukturierten Daten umsetzbare Erkenntnisse, indem er diese organisiert und bereinigt. Das zentralisierte Datenrepository wird für erweiterte Datenanalysen, Protokollierung und die Pflege von Datenprüfpfaden verwendet. Mit branchenführender Leistung und kontinuierlicher Einhaltung gesetzlicher Vorschriften kann ein Security Data Lake das Datensicherheitsmanagement eines Unternehmens erheblich verbessern.