Die 11 wichtigsten Best Practices für die Sicherheit von Data Lakes

Die Umsetzung dieser Best Practices für die Sicherheit von Data Lakes kann zuverlässige Bedrohungsinformationen liefern und Fehlalarme eliminieren. Erfahren Sie, wie Sie den Schutz Ihres Unternehmens noch heute verbessern können.

Im Jahr 2024 waren die durchschnittlichen Kosten für Datenverstöße weltweit auf einen noch nie dagewesenen Wert von 4,88 Millionen US-Dollar gestiegen. Laut dem IBM Cost of a Data Breach Report 2024 war dies ein Anstieg von 10 % gegenüber dem Vorjahr. Da Verstöße immer kostspieliger werden, ist die Dringlichkeit, Data Lakes zu sichern, noch nie so offensichtlich gewesen. Dies unterstreicht die wachsenden finanziellen Risiken und die dringende Notwendigkeit robusterer Cloud-Sicherheitsmaßnahmen.

Unternehmen müssen daran arbeiten, Datenverletzungen zu reduzieren und ihre sensiblen Daten zu schützen. In diesem Beitrag werden die wichtigsten Schritte zur Sicherung Ihres Data Lake behandelt. Sie lernen, wie Sie mit Zugriff, Verschlüsselung, Compliance-Problemen und sicheren Benutzerberechtigungen umgehen. Außerdem erfahren Sie mehr über die wichtigsten Best Practices für die Sicherheit von Data Lakes und deren Umsetzung. Lassen Sie uns nun beginnen.

Was ist ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein Speichersystem, das riesige Mengen an Rohdaten in einem zentralen Repository speichert. Im Gegensatz zu einer Datenbank werden den Daten keine strengen Regeln oder Strukturen auferlegt.

Aus diesem Grund eignet er sich perfekt für die Speicherung sowohl strukturierter Daten wie SQL-Tabellen als auch unstrukturierter Daten wie Bilder oder Protokolle. Diese Flexibilität ermöglicht es Unternehmen, alle Arten von Daten zu speichern, die bei Bedarf verarbeitet und analysiert werden können.

Mit dieser Flexibilität geht jedoch auch die Notwendigkeit einer robusten Sicherheit einher.

Was ist Data Lake Security?

Datensicherheit bezieht sich auf die Sicherung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten, die in einem Data Lake gespeichert sind. Sie umfasst eine Vielzahl von Parametern, von der Verschlüsselung bis hin zur Einrichtung von Zugriffskontrollen, die kontinuierlich überwacht werden müssen, um unbefugten Zugriff zu verhindern.

Data Lakes werden immer größer und komplexer, wodurch ihre Sicherheit noch wichtiger wird. Lassen Sie uns nun die Gründe untersuchen, warum die Sicherheit von Data Lakes so wichtig ist.

Die Notwendigkeit der Sicherheit von Data Lakes

Sicherheit ist in Data Lakes, in denen große Mengen an personenbezogenen Daten, Finanzunterlagen und Geschäftsdaten gespeichert sind, von entscheidender Bedeutung. Ohne angemessene Sicherheitsvorkehrungen werden sie zu bevorzugten Zielen für Hacker.

Data Lakes konsolidieren Informationen aus verschiedenen Quellen, wodurch sie komplex und schwieriger zu sichern sind. Eine kleine Schwachstelle kann das gesamte Daten-Ökosystem gefährden und zu enormen finanziellen Schäden und Reputationsverlusten führen.

Wenn ein Unternehmen seinen Data Lake offenlegt, kann dies zu Identitätsdiebstahl oder Betrug führen, insbesondere wenn er Kundeninformationen enthält. Im Gesundheitswesen könnte eine Verletzung der Datenschutzbestimmungen zur Offenlegung von Patientenakten führen und damit gegen Gesetze wie HIPAA verstoßen.

Sicherheitsherausforderungen von Data Lakes

Die Sicherung von Data Lakes ist mit mehreren Fallstricken verbunden, die sich aus der Größe, Komplexität und Vielfalt der darin gespeicherten Daten ergeben. Zu diesen Herausforderungen zählen unter anderem große Datenmengen, unstrukturierte Daten, Zugriffsverwaltung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

1. Große Datenmengen

Data Lakes enthalten eine riesige Menge an Informationen aus verschiedenen Quellen, und es ist ziemlich schwierig, alles ordnungsgemäß zu verfolgen und zu sichern. Eine Sicherheitsverletzung an einer Stelle kann sich auf das gesamte System auswirken.

2. Verwaltung unstrukturierter Daten

Data Lakes speichern in der Regel unstrukturierte Daten (z. B. Dokumente, Videos, Bilder), die keine vordefinierten Formate haben. Dies stellt eine Herausforderung für die Klassifizierung dar und erschwert die konsistente Anwendung von Sicherheitsrichtlinien wie Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Überwachung. Infolgedessen steigt die Wahrscheinlichkeit von Datenverletzungen oder unbefugtem Zugriff.

3. Zugriffsverwaltung

In Data Lakes können zahlreiche Teams oder Abteilungen auf sensible Daten zugreifen. Ohne strenge Zugriffskontrollen und Benutzerberechtigungen besteht ein hohes Risiko für unbefugte Zugriffe.

4. Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Für bestimmte Branchen wie das Gesundheitswesen und den Finanzsektor gelten relativ strenge Vorschriften, darunter die DSGVO und HIPAA. Die Überwachung der Einhaltung dieser Standards durch einen Data Lake ist oft mit arbeitsintensiven Prozessen und Audits verbunden.

Best Practices für die Sicherheit von Data Lakes

Die Implementierung von Best Practices ist unerlässlich, um Risiken zu minimieren und den Data Lake zu schützen. Sehen wir uns die wichtigsten Sicherheitsstrategien an, die jedes Unternehmen umsetzen sollte, um die Sicherheit seiner Data Lakes zu verbessern.

Nr. 1: Netzwerksegmentierung

Durch die Segmentierung des Data Lake können Sie sensible Informationen in separate Bereiche unterteilen. Dies verringert die Wahrscheinlichkeit einer groß angelegten Sicherheitsverletzung, da die Angriffsfläche reduziert wird. Wenn ein Angreifer Zugriff auf einen Bereich erhält, kann er nicht ohne Weiteres auf andere Bereiche des Data Lake zugreifen, wodurch der potenzielle Schaden begrenzt wird.

Nr. 2. Verwendung von Firewalls

Firewalls fungieren als Torwächter. Sie überwachen den ein- und ausgehenden Datenverkehr und stellen sicher, dass nur autorisierte Benutzer und Daten in den Data Lake gelangen oder diesen verlassen können. Wenn sie gut konfiguriert sind, blockieren sie fragwürdige Aktivitäten, bevor Schaden entstehen kann.

#3. Verschlüsselung im Ruhezustand

Die Verschlüsselung im Ruhezustand schützt die im Data Lake gespeicherten Daten. Die Daten sind ohne Schlüssel nicht einsehbar, sodass kein unbefugter Zugriff möglich ist. Ebenso sind verschlüsselte Dateien bei einer Datenverletzung für Angreifer nutzlos, da sie Schlüssel benötigen, um die Dateien zu entschlüsseln.

#4. Verschlüsselung während der Übertragung

Die Verschlüsselung während der Übertragung schützt Daten, während sie zwischen Systemen übertragen werden, beispielsweise beim Transfer von Daten aus dem Data Lake in andere Ökosysteme. Verschiedene Verschlüsselungsprotokolle sorgen für die Sicherheit der Daten während der Übertragung. Sie verhindern, dass jemand die Daten abfangen oder manipulieren kann.

#5. Multi-Faktor-Authentifizierung

Zusätzlich zur Verschlüsselung bietet die Multi-Faktor-Authentifizierung eine weitere Sicherheitsebene. Sie erfordert nicht nur ein Passwort, sondern auch eine zusätzliche Form der Verifizierung, beispielsweise einen Einmalcode, der an das Smartphone des Benutzers gesendet wird. Auf diese Weise kann selbst jemand, der das Passwort in Erfahrung gebracht hat, ohne den zweiten Faktor nicht auf das System zugreifen, was einen stärkeren Schutz gewährleistet.

#6. Strenge Passwortrichtlinien

Strenge Passwortrichtlinien spielen eine entscheidende Rolle, da sie Benutzer dazu verpflichten, lange, komplexe Passwörter zu erstellen und diese regelmäßig zu aktualisieren. Dieser Ansatz reduziert aktiv das Risiko der Verwendung schwacher oder kompromittierter Passwörter.

#7. Kontinuierliche Überwachung

Kontinuierliche Überwachung bedeutet, dass in Echtzeit überwacht wird, was in einem Data Lake geschieht. Es ist sinnvoll, verdächtiges Verhalten sofort zu erkennen, wenn es auftritt. Wenn beispielsweise eine unbefugte Person versucht, auf sensible Daten zuzugreifen, kann eine solche Aktion sofort hervorgehoben werden. Die kontinuierliche Überwachung hilft auch dabei, plötzliche Spitzen in der Datennutzung zu erkennen, die auf eine Sicherheitsverletzung hindeuten könnten.

#8. Erkennung und Reaktion auf Anomalien

Tools zur Erkennung von Anomalien wurden entwickelt, um ungewöhnliche Muster im Data Lake zu finden. Wenn beispielsweise ein Mitarbeiter plötzlich außerhalb der Arbeitszeiten große Mengen sensibler Daten herunterlädt, kann das System dieses Verhalten automatisch als ungewöhnlich erkennen. Sie können dann automatische Reaktionen einrichten, um den Zugriff zu blockieren oder eine Warnung an das Sicherheitsteam zu senden, damit dieses weitere Untersuchungen durchführt.

#9. Regelmäßige Backups

Regelmäßige Backups sind für die Sicherheit von Data Lakes unerlässlich. Wenn Daten aufgrund eines Angriffs oder eines Systemausfalls beschädigt werden oder verloren gehen, können Sie mit Backups alles schnell wiederherstellen. Wenn Sie beispielsweise tägliche oder wöchentliche Backups für kritische Daten einrichten, verlieren Sie nicht die Arbeit mehrerer Wochen, wenn etwas schief geht. Außerdem läuft der Betrieb reibungslos weiter und Ausfallzeiten werden minimiert.

#10. Notfallwiederherstellungsplanung

Die Notfallwiederherstellungsplanung umfasst einen klaren Plan zur Wiederherstellung von Daten und zur Wiederaufnahme von Diensten für den Fall, dass etwas Gravierendes passiert, wie z. B. ein Cyberangriff oder eine Naturkatastrophe. Ihr Plan sollte umfassen, wie Sie Daten aus Backups wiederherstellen, Dienste wiederherstellen und mit Ihrem Team kommunizieren. Wenn Sie beispielsweise Backups an einem sekundären Standort gespeichert haben, können Sie schnell umschalten, wenn Ihr Hauptstandort ausfällt.

#11. Prüfung der Backup-Integrität

Sie müssen Ihr Backup regelmäßig testen. Sie möchten nicht erst auf einen tatsächlichen Brand warten, um festzustellen, dass etwas nicht funktioniert. Führen Sie vierteljährlich simulierte Wiederherstellungen durch, um sicherzustellen, dass Sie Daten ordnungsgemäß wiederherstellen können, und um etwaige Probleme zu identifizieren. Um die Sicherheit weiter zu verbessern, ist jedoch der Einsatz fortschrittlicher Tools von entscheidender Bedeutung. Damit kommen wir zum nächsten Schritt.

Verbesserung der Data-Lake-Sicherheit mit SentinelOne

SentinelOne erweitert die Sicherheit von Data Lakes mit seinen Spezialprodukten Singularity Data Lake und Singularity Cloud Data Security.

Singularity Data Lake vereint Echtzeit-Sicherheitsanalysen mit Bedrohungserkennung und -reaktion auf einer einzigen Plattform für Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM) und erweiterte Erkennung und Reaktion (XDR). Es nutzt KI, um Sicherheitsereignisse zu korrelieren, fortgeschrittene Bedrohungen zu erkennen und Reaktionen zu automatisieren. Auf diese Weise profitieren Sicherheitsteams von einer zentralisierten Übersicht, die eine einfachere Verfolgung und Nachverfolgung verdächtiger Aktivitäten in großen Data-Lake-Umgebungen ermöglicht.

Singularity™ Cloud Data Security schützt Cloud-basierte Data Lakes mithilfe von KI-gestütztem Malware-Scanning und automatisierten Reaktionen in Cloud-Speicherlösungen wie Amazon S3. Es führt Inline-Scans durch, isoliert bösartige Dateien innerhalb von Millisekunden und gewährleistet gleichzeitig die Integrität der in der Cloud gespeicherten Daten. Singularity™ Data Lake beseitigt den Aufwand für die Datenaufbereitung, indem es Daten aus beliebigen Erst- oder Drittanbieterquellen über vorgefertigte Konnektoren erfasst und automatisch gemäß dem OCSF-Standard normalisiert. Sie erhalten vollständige Transparenz über Ihre gesamte Cloud-Umgebung und schützen Ihre geschäftskritischen Ressourcen.

Dies bietet einen immensen Mehrwert für Unternehmen, die in Hybrid- oder Multi-Cloud-Umgebungen arbeiten, in denen Sicherheit mit zunehmender Datenmenge Priorität haben muss.

Mit diesen Lösungen bietet SentinelOne robusten Schutz vor Cyber-Bedrohungen wie Ransomware oder Malware und sichert so lokale und cloudbasierte Data Lakes.

Sicherheit für Ihren Data Lake: Eine wichtige Investition in die Zukunft

Mit dem Wachstum des Volumens und der Komplexität der in Data Lakes gespeicherten Daten steigen auch die damit verbundenen Risiken. Ansätze wie Netzwerksegmentierung, Datenverschlüsselung und Überwachung können die Gefährdung sensibler Daten verringern und letztendlich den Schaden im Falle einer potenziellen Sicherheitsverletzung minimieren. Durch diese wichtigen Maßnahmen können Unternehmen ihre Data Lakes vor den zunehmenden finanziellen Schäden und Reputationsverlusten schützen, die durch Cyberangriffe verursacht werden.

In dieser Hinsicht ist die Investition in die Sicherheit von Data Lakes keine Option, sondern eine Notwendigkeit. Mit fortschrittlichen integrierten Tools wie SentinelOne, das auf KI basiert, können Unternehmen Bedrohungen immer einen Schritt voraus sein, während ihre Data Lakes sicher, konform und widerstandsfähig gegen sich ständig weiterentwickelnde Cyberrisiken bleiben.

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FAQs

Warum sollten Sie einen Data Lake in Betracht ziehen?

Data Lakes gewährleisten Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz bei der Speicherung strukturierter und unstrukturierter Daten. Sie ermöglichen es Unternehmen, große Datensätze zu analysieren, um Erkenntnisse für bessere Entscheidungen zu gewinnen.

Sind Data Lakes sicher?

Datenseen sind zwar sicher, aber aufgrund ihrer Komplexität anfällig für Schwachstellen, wenn sie nicht ordnungsgemäß verwaltet werden. Es sollten bewährte Verfahren wie Zugriffskontrollen und Verschlüsselung eingeführt werden, damit sensible Informationen sicher aufbewahrt werden.

Was ist ein Sicherheits-Data Lake?

Ein Sicherheits-Data Lake ist ein spezialisierter Data Lake, der Sicherheitsprotokolle und -daten sammelt und analysiert. Er hilft bei der Erkennung von Bedrohungen und unterstützt proaktive Maßnahmen zur Bedrohungssuche.