¿Qué es la seguridad de los lagos de datos? Importancia y mejores prácticas

Aproveche el poder de su lago de datos mientras garantiza su seguridad. Conozca las últimas amenazas, las mejores prácticas y las soluciones para proteger sus datos contra el acceso no autorizado y las violaciones de seguridad.

Un lago de datos de seguridad es un repositorio centralizado donde se almacenan los datos de sus proveedores de SaaS, entornos de nube, redes y dispositivos, tanto locales como remotos. Se sabe que los lagos de datos de seguridad mejoran la visibilidad de todas sus operaciones y gestionan la seguridad de los datos.

La introducción de la seguridad de los lagos de datos puede beneficiar a varias organizaciones y permitir el análisis de datos de seguridad a gran escala. La seguridad de los lagos de datos utiliza modelos y previsiones de inteligencia sobre amenazas para acelerar las investigaciones. Muchas empresas utilizan análisis basados en inteligencia artificial, herramientas de búsqueda de amenazas y retención de datos para el cumplimiento normativo, todo lo cual se incluye en un lago de datos de seguridad.

En esta publicación, cubriremos todo lo que necesita saber sobre ellos y cómo puede empezar a utilizarlos.

¿Qué es la seguridad de los lagos de datos?

La seguridad de los lagos de datos es un conjunto de procedimientos para proteger y asegurar los lagos de datos. Un lago de datos es un repositorio centralizado que almacena datos sin procesar en su formato nativo. Los repositorios pueden contener textos no estructurados diseñados para manejar grandes volúmenes de información procedente de diversas fuentes.

La seguridad de los lagos de datos es crucial para las aplicaciones de big data y aprendizaje automático, ya que garantiza la integridad y la confidencialidad de los datos. Es una forma de evitar el acceso no autorizado a los datos, su manipulación y cualquier alteración no deseada.

Hay varios aspectos que influyen en la seguridad de los lagos de datos, tales como:

• Enmascaramiento y auditoría de datos – La seguridad de los datos implica el enmascaramiento de la información de identificación personal (PII) y garantizar que terceros no obtengan acceso no autorizado a ella. Mantiene un buen registro de todos los inicios de sesión, modificaciones y eliminaciones para identificar posibles vulnerabilidades, garantizar el cumplimiento y prevenir violaciones de datos.
• Gobernanza y cumplimiento de datos – Una buena gobernanza de los datos garantiza la alta calidad y disponibilidad de los datos para tomar decisiones empresariales eficaces. Garantiza el cumplimiento de las normas reglamentarias pertinentes, como HIPAA, NIST, CIS Benchmark, ISO 27001 y muchas otras. Un sólido cumplimiento normativo en materia de datos mantiene la seguridad de los datos de los clientes, genera confianza y evita posibles demandas judiciales. Se considera un componente esencial de la estrategia de gestión de riesgos de toda organización.
• Supervisión de amenazas y respuesta a incidentes – La supervisión de amenazas en tiempo real en la seguridad de los lagos de datos es un componente vital para la corrección eficaz de las amenazas. Ayuda a las organizaciones a comprender totalmente su postura de seguridad general. La supervisión continua de amenazas puede revelar vulnerabilidades ocultas que pueden pasar desapercibidas en otros momentos. La seguridad de los lagos de datos incluye un componente automatizado de respuesta a incidentes, en el que la organización evita futuras violaciones de datos tomando las medidas necesarias. Se toman medidas para garantizar la continuidad del negocio, promover una rápida recuperación ante desastres y crear copias de seguridad de los datos para un almacenamiento seguro.

¿Por qué es importante el lago de datos de seguridad?

La creación de un lago de datos de seguridad puede salvaguardar los activos de su organización y protegerlos de amenazas ocultas y desconocidas. Un lago de datos de seguridad puede proporcionar un sólido conjunto de funciones para gestionar los activos y mitigar los ataques internos y externos. Las soluciones de gestión del almacenamiento en lagos de datos permiten la automatización y proporcionan una amplia escalabilidad. Incorporan controles de acceso muy precisos que permiten que solo los usuarios autorizados puedan ver, acceder, modificar y eliminar activos. Existen otras funciones bien integradas, como el cifrado de datos, las políticas de almacenamiento en buckets, las políticas basadas en recursos y las políticas de acceso.

SIEM frente a lago de datos de seguridad

Los sistemas SIEM están diseñados para la supervisión de datos en tiempo real, el registro y la gestión de incidentes. Analizan la información de diversas fuentes y señalan las posibles amenazas. Las soluciones SIEM proporcionan a las organizaciones información útil sobre su situación actual en materia de seguridad y ofrecen análisis en tiempo real.

Los sistemas SIEM heredados tienen dificultades para escalar de forma eficaz y no pueden gestionar grandes volúmenes de datos. También pueden pasar por alto amenazas de seguridad críticas, sufrir una degradación del rendimiento y ralentizar los tiempos de respuesta a las consultas. Los lagos de datos de seguridad abordan los retos que plantean estas soluciones SIEM y ofrecen acceso a almacenamiento en caliente para un análisis rápido y sencillo.

Diferencias clave entre SIEM y lago de datos de seguridad:

SIEM	Lago de datos de seguridad
Los sistemas SIEM heredados suelen tener limitaciones de almacenamiento	Un lago de datos de seguridad puede albergar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados. Ofrece la ventaja añadida de una retención de datos ampliada que puede durar desde meses hasta años.
SIEM es una opción tradicional para la detección y respuesta ante amenazas	El lago de datos de seguridad ofrece capacidades avanzadas de análisis de datos y análisis de datos contextuales empresariales
SIEM no es fácil de configurar, requiere conocimientos técnicos para su configuración y necesita un mantenimiento exhaustivo	Un lago de datos de seguridad es más fácil de usar y accesible para usuarios sin conocimientos técnicos. El proceso de configuración también es fácil y sin complicaciones.
SIEM puede ingestar alertas de seguridad y procesar o analizar datos que vienen en diferentes formatos. El SIEM determina las líneas de base para los comportamientos normales y señala los comportamientos anómalos o sospechosos para que los profesionales de la seguridad los revisen manualmente.	El valor real de un lago de datos de seguridad se pone de manifiesto cuando puede incorporar no solo registros y alertas. Puede aprovechar la información de seguridad procedente de fuentes de inteligencia de código abierto (OSINT), bases de datos de malware, fuentes externas de inteligencia sobre amenazas, registros de operaciones, bases de datos de reputación de IP y fuentes de la web oscura.

A continuación se indican otras características que podemos comparar entre SIEM y el lago de datos de seguridad:

1. Coste

La mayoría de los proveedores de SIEM cobran por la cantidad de datos procesados y almacenados, lo que significa que los precios pueden ser muy elevados para las organizaciones. Las soluciones SIEM suelen ser más caras en comparación con los precios del almacenamiento básico en la nube.lt;/p>

Los planes de precios de un lago de datos de seguridad son mucho más razonables. Muchos proveedores ofrecen descuentos por almacenamiento masivo. Una solución SIEM normal normalmente almacena registros y datos de alertas durante menos de un año. El alcance temporal puede poner en peligro la salud de la organización y SIEM no puede capturar tendencias de datos históricos a largo plazo. Los lagos de datos de seguridad están diseñados para escalar y conservar los datos capturados durante años, en lugar de meses y días. El mayor alcance temporal beneficia enormemente a las organizaciones, ya que pueden analizar patrones y tendencias históricos. Proporcionan información única que beneficia el rendimiento futuro de la empresa.

2. Capacidades de búsqueda de amenazas

Los lagos de datos de seguridad pueden almacenar datos durante períodos más largos y utilizarlos para entrenar algoritmos de IA/ML. Pueden ingestar muchos tipos de datos, conservar información contextual y ayudar a los cazadores de amenazas a través de interfaces de consulta de datos para una investigación más profunda.

Las herramientas SIEM pueden analizar hábilmente las alertas, señalar eventos específicos y no incluyen búsqueda de amenazas con soluciones. Los cazadores de amenazas necesitarán datos adicionales para el análisis contextual y SIEM se enfrenta a restricciones con fuentes de datos limitadas cuando se trata de la ingesta.

3. Alertas

Los equipos de seguridad tienen dificultades para mantenerse al día con el gran volumen de alertas generadas por las herramientas SIEM. Los SDL pueden proporcionar cierto alivio al reducir las búsquedas en conjuntos de datos más amplios. Un lago de datos de seguridad puede reducir drásticamente el tiempo de investigación, pero los analistas tendrán que verificar los resultados mostrados.

Los conjuntos de datos limitados asociados a las herramientas SIEM pueden introducir sesgos e impedir un entrenamiento algorítmico adecuado. Los lagos de datos de seguridad pueden trabajar con conjuntos de datos sin filtrar y más grandes, lo que significa que los modelos de IA y ML pueden someterse a un entrenamiento robusto y detectar amenazas y anomalías de forma mucho más eficiente. La única desventaja es el considerable tiempo que requieren las pruebas.

Retos que deben abordarse en la seguridad de los lagos de datos

1. Fiabilidad de los datos – Los lagos de datos pueden sufrir problemas de fiabilidad. Si la tarea de escritura falla a mitad del proceso, es el equipo de seguridad el que debe comprobar si hay algún problema, rellenar los huecos y eliminar o implementar las correcciones necesarias. La buena noticia es que un lago de datos hace que el trabajo de reprocesamiento sea fluido y todas las operaciones de datos se pueden realizar a nivel atómico.
2. Problemas de calidad de los datos: Los problemas de calidad de los datos pueden pasar desapercibidos fácilmente si no se cuentan con los mecanismos de validación adecuados. No se sabe cuándo algo va mal y se pueden acabar tomando decisiones empresariales erróneas al basarse en ellos. Los retos de validación de datos asociados a la seguridad de los lagos de datos son: datos corruptos, casos extremos y tipos de datos inadecuados. Estos pueden romper los flujos de datos y sesgar los resultados. La falta de medidas para garantizar la calidad de los datos es el gran problema en este caso. La situación se complica aún más cuando los conjuntos de datos evolucionan y cambian a lo largo de todo el ciclo de vida.
3. Combinación de datos por lotes y en streaming: Los lagos de datos de seguridad tradicionales tienen dificultades para capturar y combinar datos en streaming con datos históricos en tiempo real. Muchos proveedores han cambiado a una arquitectura lambda para mitigar este problema, pero requiere el uso de dos bases de código separadas que son difíciles de mantener. Es necesario poder integrar las fuentes por lotes y en streaming. Obtener una visión coherente de su dieta, observar cuándo los usuarios realizan cambios y realizar otras operaciones son funciones esenciales que no se encuentran en las soluciones habituales.
Actualizaciones, fusiones y eliminaciones masivas que cumplen con la normativa: los lagos de datos no son capaces de realizar actualizaciones, fusiones y eliminaciones masivas según las últimas normas de cumplimiento normativo. No existe ninguna herramienta que garantice la coherencia de los datos, y las modificaciones masivas son muy necesarias. En ocasiones, las empresas pueden verse obligadas a eliminar datos de clientes para cumplir con la normativa o por otros motivos. Cumplir con sus solicitudes puede resultar increíblemente difícil y convertirse rápidamente en un proceso que requiere mucho tiempo. Las empresas tendrán que eliminar los datos fila por fila o realizar consultas de datos utilizando SQL.
4. Optimización deficiente de las consultas y el tamaño de los archivos: La mayoría de los motores de consulta de los lagos de datos no están optimizados de forma predeterminada. Existen problemas para garantizar un rendimiento adecuado de las consultas y los tiempos de respuesta pueden ser lentos. Los lagos de datos almacenan millones de archivos y tablas y contienen varios archivos más pequeños. Tener demasiados archivos pequeños que no han sido optimizados puede ralentizar el rendimiento. Es necesario acelerar el rendimiento y evitar procesar cualquier información que no sea relevante para las consultas. También persisten los problemas de almacenamiento en caché de datos. Los archivos eliminados permanecen hasta 30 días antes de ser eliminados definitivamente, como ocurre con muchas soluciones.

Prácticas recomendadas de seguridad para lagos de datos

1. Cifrar los datos en reposo y en tránsito – Todo marco de seguridad de los lagos de datos debe proteger la información confidencial mediante su cifrado. Debe permitir a los usuarios aplicar el cifrado del lado del servidor y cifrar todo el tráfico de red entre los centros de datos en la capa física. Los usuarios deben tener la opción de elegir entre diferentes mecanismos de cifrado y aplicar el que deseen.
2. Crear un esquema de clasificación de datos y un catálogo – La solución de seguridad para lagos de datos debe clasificar los datos por contenido, tamaño, escenarios de uso, tipos y otros filtros. Debe ser posible agrupar los datos en catálogos y permitir su rápida búsqueda y recuperación. También debe existir un método para buscar los datos que se desean y separarlos de los que se desean eliminar.
3. Controles de acceso y gobernanza de datos – Es imprescindible contar con controles de acceso estrictos para evitar el acceso no autorizado a los datos. Dado que los empleados de la empresa pueden introducir datos de diferentes fuentes sin ningún tipo de inspección, es fundamental incorporar un buen control de acceso. Debe haber una forma de ver, gestionar y eliminar los permisos de los usuarios. Se deben comunicar a los empleados políticas claras de gestión de datos en el trabajo, incluyendo cómo utilizar el lago de datos, navegar por escenarios complejos y promover la calidad de los datos y su uso ético. Si algún usuario o parte realiza actividades sospechosas, se debe notificar inmediatamente a la organización. Aplique controles de gobernanza y privacidad de los datos que garanticen el cumplimiento continuo de las últimas normas reglamentarias del sector.

¿Por qué SentinelOne para la seguridad del lago de datos?

SentinelOne Singularity™ Data Lake permite a los usuarios centralizar y transformar los datos en inteligencia procesable para la investigación y la respuesta en tiempo real. Mediante el uso de un lago de datos unificado e impulsado por IA, SentinelOne proporciona una flexibilidad total a las operaciones de seguridad empresarial y de TI al ingestar rápidamente datos de múltiples fuentes.

Gracias a las capacidades de supervisión, investigación y escalado rápido asistidas por IA, los usuarios pueden almacenar sus datos confidenciales durante el tiempo que sea necesario. No es necesario reequilibrar los nodos, reasignar recursos ni realizar costosas gestiones de retención. Su arquitectura patentada permite realizar consultas ultrarrápidas en tiempo real que pueden escalar los datos en la nube a la velocidad de la máquina.

Estas son las características clave que SentinelOne Singularity™ Data Lake ofrece a las organizaciones globales:

• Análisis asistido por IA, flujos de trabajo automatizados y ingestión de datos de cualquier fuente propia o de terceros
• Normalice automáticamente sus datos utilizando el estándar OCSF
• Obtenga visibilidad de las amenazas, anomalías y comportamientos en toda la empresa conectando conjuntos de datos dispares y aislados
• Mantenga el control de los datos críticos utilizando análisis de registros completos
• Elimine la duplicación de datos y acelere el tiempo medio de respuesta
• Elimine completamente las amenazas con el contexto completo de eventos y registros
• Realiza búsquedas rápidas en los datos de toda la empresa y supervisa el rendimiento a gran escala. Resuelve rápidamente las alertas con cargas de trabajo automatizadas y personalizables, y se adelanta a los problemas.Mejora el SIEM y automatiza la respuesta con la correlación de alertas integrada y las reglas STAR personalizadas

Conclusión

La seguridad de los lagos de datos sirve de base para las organizaciones modernas y está diseñada para proteger los datos independientemente de dónde se encuentren. Las organizaciones deben invertir en soluciones holísticas centradas en los datos, como SentinelOne, para clasificar y localizar fácilmente dónde residen sus datos. A continuación, tras la identificación de los datos, pueden controlar la gestión del acceso de los usuarios, establecer permisos y evitar que los datos sean robados o violados por personas malintencionadas internas.

Las bases de datos relacionales eran las soluciones de almacenamiento predeterminadas en el pasado, pero SentinelOne aprovecha los últimos avances en almacenamiento, captura y análisis de datos. Puede extraer el valor real de sus datos sin procesar y aprovechar la información útil que se genera. Amplíe su organización hoy mismo, aumente los ingresos de su empresa y vea cómo crece la fidelidad de sus clientes.

Puede programar una demostración en directo con nosotros y probar las funciones de Singularity Data Lake.

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FAQ

¿Qué es un lago de datos de seguridad?

Un lago de datos de seguridad es un servicio que ofrece una visibilidad completa de toda su organización y le permite ingestar datos rápidamente desde múltiples fuentes. Es una solución excelente para mejorar la postura de seguridad en la nube de la empresa. Un lago de datos de seguridad está diseñado para centralizar y transformar la información confidencial. Extrae información útil de datos estructurados y no estructurados mediante su organización y limpieza. El repositorio de datos centralizado se utiliza para ejecutar análisis de datos avanzados, registrar y mantener pruebas de auditoría de datos. Con un rendimiento líder en el sector y un cumplimiento normativo continuo, un lago de datos de seguridad puede mejorar significativamente la postura de gestión de la seguridad de los datos de una organización.