¿Qué es la seguridad de los lagos de datos?

Descubra los fundamentos de la seguridad de los lagos de datos con nuestra guía. Desde las mejores prácticas hasta casos de uso reales, aprenda a proteger sus datos, controlar el acceso y cumplir con la normativa de forma eficaz.

Los datos se han convertido en un activo corporativo fundamental que impulsa la toma de decisiones, la innovación y la transformación digital. Sin embargo, con el aumento continuo del volumen y la complejidad de los datos, crece la demanda de almacenamiento y análisis seguros. En este contexto, surge el concepto de lago de datos. Un almacén de lago de datos es una perspectiva para que las empresas almacenen grandes volúmenes de datos no estructurados, semiestructurados y estructurados en un solo lugar. Ofrece una gran flexibilidad, pero su naturaleza abierta y expansiva lo hace vulnerable a una variedad de amenazas de seguridad.

El lago de datos es un repositorio común que las organizaciones utilizan para almacenar todos sus datos, independientemente del formato, tipo o volumen. A diferencia de las bases de datos tradicionales, los lagos de datos no imponen esquemas de datos rígidos; las empresas pueden almacenar información estructurada, que puede adoptar formas como tablas y hojas de cálculo, e incluso incluir combinaciones con datos no estructurados, como imágenes, vídeos y registros. La flexibilidad de los lagos de datos los hace ideales para el análisis de big data, el aprendizaje automático y la inteligencia empresarial. Según un informe reciente, más del 70 % de las empresas estadounidenses están adoptando o planean adoptar la tecnología de lagos de datos para aprovechar el poder del big data y el análisis avanzado.

Un lago de datos de seguridad es una forma de lago de datos desarrollado para recopilar, almacenar y analizar información relacionada con la seguridad procedente de diversas fuentes, como registros de red, eventos de seguridad y alertas. Este amplio conjunto de datos ayudará a los equipos de seguridad a detectar, investigar y responder de forma más eficaz a las posibles amenazas. En este blog, analizaremos qué es un lago de datos de seguridad, por qué es fundamental proteger los lagos de datos y cuáles son las mejores prácticas que garantizan su protección.

Por qué las empresas necesitan lagos de datos

Los lagos de datos tienen fuentes diversificadas. Los lagos de datos proporcionan la escala y la flexibilidad necesarias para manejar y almacenar datos en su formato nativo sin necesidad de preprocesamiento ni transformación. Las empresas necesitan lagos de datos por las siguientes razones:

• Mejorar la toma de decisiones basándose en información basada en datos
• Análisis avanzado y aprendizaje automático
• Romper el aislamiento de un repositorio de todo tipo de datos
• Rentabilidad gracias a la capacidad de almacenar grandes conjuntos de datos a bajo coste

¿Qué es la seguridad de los lagos de datos?

La seguridad de los lagos de datos consiste en prácticas, tecnologías y políticas que ofrecen seguridad a un lago de datos. El objetivo es garantizar la protección de la información confidencial frente al acceso no autorizado, la manipulación y la violación. Los componentes clave de la seguridad de los lagos de datos son el cifrado de datos, el control de acceso, la gestión de identidades, la auditoría y la supervisión.

Necesidad de un lago de datos de seguridad

Los lagos de datos de seguridad se están convirtiendo cada vez más en una necesidad, ya que siguen apareciendo nuevos incidentes de seguridad y los métodos utilizados por las amenazas cibernéticas son cada vez más inteligentes. Estos almacenes contienen grandes volúmenes de datos relacionados con la seguridad recopilados de diversas fuentes, como cortafuegos, sistemas IDS/IPS, protección de endpoints y entornos en la nube. Necesidades clave que explican por qué las organizaciones requieren lagos de datos de seguridad:

• Inteligencia de amenazas centralizada: Es una de las ventajas más importantes que ofrece un lago de datos de seguridad. Los equipos de seguridad ahora pueden detectar, analizar y responder a posibles amenazas gracias a la unificación de todos los eventos, registros y alertas de seguridad procedentes de diferentes sistemas y aplicaciones en un único repositorio. Esta fuente de datos unificada permite a los equipos identificar anomalías, crear correlaciones de eventos entre entornos dispares y tener una visibilidad total de su postura de seguridad sin tener que examinar múltiples sistemas desconectados.
• Respuesta mejorada ante incidentes: Los lagos de datos de seguridad tienen por objeto mejorar la respuesta ante incidentes. El conjunto de datos históricos que contienen estas instalaciones de almacenamiento permite a los equipos de seguridad realizar investigaciones forenses en profundidad. Las tendencias, los patrones y los comportamientos de incidentes pasados pueden analizarse y, a su vez, utilizarse de forma proactiva para descubrir posibles puntos débiles y predecir nuevos ataques. La retención de datos a largo plazo ofrece la posibilidad de desarrollar modelos de análisis predictivo, que detectarán las amenazas emergentes antes de que se conviertan en incidentes completos. Esto conduce a una mejor mitigación de riesgos por parte de una organización en tiempo real.
• Cumplimiento normativo y auditoría: Además de la inteligencia sobre amenazas y la respuesta, el cumplimiento normativo y la auditoría son otros usos muy importantes de los lagos de datos de seguridad. Teniendo en cuenta las crecientes exigencias normativas, como el RGPD, la HIPAA y el PCI DSS, las organizaciones se ven obligadas a mantener registros bastante completos de las actividades e incidentes de seguridad. Un lago de datos de seguridad proporciona pistas de auditoría completas, capturando todos los eventos de seguridad de quién accedió a qué datos y cuándo en relación con acciones específicas.

Lago de datos de seguridad frente a SIEM

Los lagos de datos de seguridad y los sistemas SIEM son conceptos vitales en el panorama de la ciberseguridad. Gestionan y analizan los datos de seguridad. Aunque son complementarios en su finalidad, difieren en su enfoque y funcionalidad.

Mientras que un lago de datos de seguridad incluye funciones de seguridad, un SIEM es algo diferente en cuanto a su alcance y finalidad:

• SIEM: Las soluciones de gestión de información y eventos de seguridad están diseñadas específicamente para la supervisión, alerta y respuesta en tiempo real. Recopilan eventos de seguridad de una amplia gama de fuentes, como cortafuegos, programas antivirus y dispositivos de red, analizan estos datos y detectan así posibles amenazas. En general, los SIEM trabajan con datos estructurados, lo que significa que los datos deben ser preprocesados y organizados de antemano para poder analizarlos. La principal ventaja de los sistemas SIEM es que envían alertas inmediatas y procesables a los equipos de seguridad, basadas principalmente en algunas reglas o mecanismos de detección de anomalías.
• Lago de datos de seguridad: A diferencia de los sistemas SIEM, los lagos de datos de seguridad pueden ingestar datos sin procesar sin esquemas estrictos ni formatos predefinidos, lo que en realidad les permite almacenar una gama mucho más amplia de información, como registros, metadatos, tráfico de red e incluso datos sobre el comportamiento de los usuarios. Los lagos de datos de seguridad se aplican no solo para la supervisión a corto plazo, sino también para el almacenamiento de datos a largo plazo y el análisis en profundidad. Permiten utilizar diversas técnicas de análisis avanzadas, como modelos de aprendizaje automático, para extraer información más detallada de los datos históricos con el fin de identificar patrones de amenazas complejos, detectar tendencias y predecir riesgos de seguridad futuros.

4 componentes clave de la seguridad de los lagos de datos

Una de las cosas más importantes que hay que hacer para proteger un lago de datos es establecer una defensa multicapa; por lo tanto, debe mantenerse confidencial, destinado exclusivamente a personas autorizadas y a salvo de cualquier amenaza potencial. Hay cuatro componentes principales que sirven de base para una seguridad eficaz del lago de datos.

1. Cifrado de datos:

El cifrado de datos proporciona un mecanismo de seguridad central para la información confidencial que se encuentra en el lago de datos. Esto se hace para garantizar que ningún usuario no autorizado pueda leer la información, ya sea en tránsito desde o hacia el lago de datos o en reposo en el almacenamiento. Los protocolos de cifrado robustos, como AES, protegen la integridad y la confidencialidad de los datos, garantizando que, incluso en un escenario en el que los actores maliciosos tengan acceso a los datos, no puedan interpretarlos ni explotarlos.

2. Control de acceso:

Los mecanismos de control de acceso son muy importantes para gestionar quién puede ver, modificar o interactuar con datos específicos dentro de un lago de datos. El RBAC permite a una organización asignar permisos en función del rol o la función laboral del usuario. Las personas solo podrán acceder a los datos que sean necesarios para realizar sus tareas. Además, la MFA añade otra capa de seguridad al exigir al usuario que verifique su identidad mediante múltiples métodos de autenticación, como contraseñas y huellas dactilares.

3. Auditoría y supervisión:

La auditoría y la supervisión deben realizarse de forma continua para mantener la visibilidad de las actividades dentro del lago de datos y cumplir con las políticas de seguridad establecidas. Las organizaciones deben realizar un seguimiento del acceso a los datos, el uso y los patrones de interacción del sistema para detectar en tiempo real comportamientos sospechosos o intentos de acceso no autorizados. La auditoría garantiza que cada acción realizada sea rastreable dentro del lago de datos: quién accedió a los datos, cuándo se accedió a ellos y qué cambios se realizaron.

4. Enmascaramiento y tokenización de datos:

El enmascaramiento y la tokenización de datos se utilizan para mantener oculta la información confidencial sin revelar los datos reales. Se trata de un proceso en el que se modifican algunos elementos de los datos confidenciales, como la información de identificación personal, de modo que los datos reales quedan ocultos para los usuarios no autorizados, pero siguen siendo utilizables para análisis o pruebas. La tokenización sustituye los datos confidenciales por tokens equivalentes a datos no confidenciales que solo pueden volver a asignarse a los datos confidenciales mediante procesos seguros y autorizados.

Creación de un plan de seguridad para el lago de datos

Con evaluaciones de riesgos sustanciales, se desarrollaría un plan de seguridad para el lago de datos, encontrando dónde se encuentran los puntos de vulnerabilidad ocultos y proporcionando las medidas de protección adecuadas. Un plan de seguridad típico incluiría:

• Marco de gestión de riesgos: Un marco de gestión de riesgos proporciona la base sobre la que se diseña un plan de seguridad. Evalúa diversas amenazas para el lago de datos, incluyendo el acceso no autorizado, las amenazas internas y las violaciones de datos, mostrando el nivel asociado a cada riesgo, de alto a bajo. Esto requiere que las organizaciones realicen una evaluación de riesgos adecuada para detectar controles débiles en su entorno de lago de datos, como controles de acceso débiles, software sin parches o supervisión insuficiente.
• Políticas de control de acceso: Las políticas de control de acceso detallan las reglas sobre quién puede acceder a qué dentro del lago de datos y cuándo. Una política bien elaborada garantiza que los usuarios solo tengan acceso a los datos que necesitan para desempeñar sus responsabilidades laborales. Esto también permite a las organizaciones limitar la exposición a datos confidenciales y minimizar las amenazas internas o las fugas accidentales de datos mediante la segmentación de los datos en accesos basados en funciones o departamentos.
• Clasificación de datos: Este es uno de los pasos más importantes en la seguridad de los datos, mediante el cual se realiza la segregación de los datos en función de la sensibilidad de la información. Se pueden marcar los datos como confidenciales, públicos o sensibles y, en consecuencia, se pueden implementar mecanismos de protección más personalizados, como el cifrado o el enmascaramiento de datos, en función de la importancia de los datos. Por ejemplo, es posible que la información de identificación personal o los registros financieros deban protegerse mejor que los datos empresariales menos críticos./li>
• Plan de respuesta a incidentes: Un plan de respuesta a incidentes desempeña un papel fundamental en la gestión de incidentes de seguridad u otros incidentes que puedan dar lugar a la exposición de datos dentro del lago. Esto implicaría procesos que conllevan la detección, contención y respuesta a incidentes de seguridad en tiempo real. Incluye la identificación del personal que debe gestionar los incidentes, los protocolos de comunicación y las estrategias de recuperación para restaurar la integridad y la funcionalidad de los datos después de un incidente.

¿Cómo garantizar la seguridad del lago de datos?

Se espera que el lago de datos sea una tecnología esencial para tratar y gestionar los macrodatos. Proporciona un único lugar para almacenar grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, y realizar consultas de manera eficiente. El concepto de seguridad de los datos en el lago de datos depende de nociones multifacéticas de protección de datos. Para garantizar la seguridad del lago de datos, esto es lo que hay que tener en cuenta:

• Implemente protocolos de cifrado sólidos (tanto en reposo como en tránsito).
• Utilice la autenticación multifactorial (MFA) para limitar el acceso no autorizado.
• Audite periódicamente los registros de acceso y supervise el uso de los datos para detectar anomalías.
• Aplique el control de acceso basado en roles (RBAC) para garantizar que los usuarios solo tengan acceso a los datos que necesitan.
• Mantenga políticas de retención de datos para archivar o eliminar automáticamente los datos obsoletos y minimizar la exposición al riesgo.

Ventajas de la seguridad de los lagos de datos

La seguridad de un lago de datos no solo es fundamental para proteger la información confidencial, sino también porque mejora el valor general y la usabilidad de los datos que contiene. Una seguridad sólida del lago de datos aporta una serie de ventajas que evitan las violaciones de datos, garantizan el cumplimiento de los requisitos normativos y aseguran la integridad de los datos. Otras ventajas son:

1. Mejora de la gobernanza de los datos: Una de las principales ventajas de la seguridad de los lagos de datos es la mejora de la gobernanza de los datos. La aplicación de medidas de seguridad estrictas significa que una organización puede procesar sus datos de conformidad con normas reglamentarias como el RGPD, la HIPAA y la CCPA. El cifrado, los controles de acceso y la auditoría, entre otras medidas, protegen la información confidencial del acceso no autorizado o el uso indebido. Las buenas prácticas de gobernanza también implican políticas bien definidas sobre el uso, la conservación y el intercambio de datos que garantizan que todas las partes interesadas estén de acuerdo en cómo deben gestionarse esos datos.
2. Detección mejorada de amenazas: La seguridad de los lagos de datos está diseñada para almacenar y analizar grandes volúmenes de datos relacionados con la seguridad, lo que realmente significa un conjunto de capacidades de detección de amenazas mucho más avanzado que otros tipos de soluciones de seguridad tradicionales. Con ello, todos los registros de seguridad se recopilan en un único repositorio con el tráfico de red, el comportamiento de los usuarios y los eventos del sistema, sobre los que se aplican modelos avanzados de análisis y aprendizaje automático para revelar patrones que conducen a la identificación de APT u otros ataques avanzados. Este análisis histórico en profundidad de los datos de seguridad permite a los equipos de seguridad encontrar amenazas ocultas de forma monitorizada en tiempo real, lo que resulta difícil de extraer.
3. Integridad de los datos: La integridad de los datos ayuda a garantizar la precisión, la fiabilidad y la no alteración de la información almacenada en el lago de datos. Los protocolos de seguridad, como el cifrado, el hash y la auditoría, protegen los datos contra la manipulación o la corrupción no autorizadas. El cifrado garantiza que, incluso en casos de acceso no autorizado a los datos, dichos datos no puedan ser manipulados o utilizados indebidamente. La auditoría también mantiene un registro de las actividades y los cambios en el lago de datos, lo que permite a una organización detectar modificaciones no autorizadas y garantizar la precisión de los datos almacenados.
4. Escalabilidad: Un lago de datos bien protegido se amplía y admite la escalabilidad para hacer crecer de forma segura los lagos de datos de cualquier empresa a medida que aumenta su volumen de datos. Mientras una organización recopila cada vez más datos de sensores, dispositivos IoT, aplicaciones en la nube e interacciones con los clientes, es fundamental que los protocolos de seguridad sean escalables, teniendo en cuenta los sistemas adecuados de control de acceso, cifrado y supervisión.

Retos de seguridad de los lagos de datos

Los lagos de datos plantean retos de seguridad debido a su naturaleza expansiva y diversa. Dado que son los repositorios centrales de enormes cantidades de datos, si no se protegen adecuadamente, se convierten en el punto de mira de las amenazas cibernéticas. Aunque ofrecen muchas ventajas, existen algunos retos a la hora de proteger los lagos de datos:

• Escalabilidad: La escalabilidad es probablemente el mayor reto a la hora de proteger los lagos de datos. A medida que aumenta el tamaño, se hace muy difícil manejar un gran volumen de datos y aún más protegerlos. Esto obligará a las organizaciones a proteger muchos más puntos de datos, a menudo en tiempo real, procedentes de diferentes fuentes, lo que añadirá complejidad al cifrado, el control de acceso y la supervisión de los datos. Esto dificultaría la escalabilidad de las herramientas de seguridad tradicionales con este tipo de operaciones, lo que probablemente complicaría aún más la detección de amenazas o el acceso no autorizado.
• Fuentes de datos diversas: La información se canaliza hacia los lagos de datos desde muchas fuentes. Puede tratarse de información estructurada, basada en bases de datos, o de datos no estructurados, como feeds de redes sociales o lecturas de sensores IoT. Esto supone un reto, ya que los diferentes tipos de datos requieren diferentes enfoques de seguridad. Mientras que los datos estructurados pueden cifrarse y gestionarse más fácilmente con las soluciones de seguridad existentes, los datos no estructurados suelen requerir mecanismos de protección que puedan ampliarse con mayor flexibilidad y personalización. Además, la protección de los metadatos, los registros y los datos de streaming de múltiples sistemas puede dar lugar a posibles puntos ciegos en la visibilidad si no se aborda.
• Controles de acceso complejos: Otro reto clave en la seguridad de un lago de datos es el control de acceso complejo. Esto significa permitir el acceso solo a aquellos usuarios que deben tener acceso a los datos correctos, lo que implica soluciones IAM sólidas. Sin embargo, con miles de usuarios y muchas funciones y departamentos que interactúan con el lago de datos, resulta muy difícil implementar políticas de control de acceso detalladas. Por lo tanto, la mayoría de las organizaciones implementarán RBAC, ABAC y MFA en consecuencia para reducir el acceso no autorizado.

Prácticas recomendadas para la seguridad de los lagos de datos

La seguridad de los lagos de datos implementa las prácticas recomendadas que abordan sus retos particulares y proporcionan protección para la información confidencial. Con las prácticas recomendadas, las organizaciones pueden proteger sus lagos de datos de forma eficaz y reducir sus riesgos de seguridad. A continuación se indican algunas prácticas recomendadas para proteger un lago de datos:

1. Cifrado de datos: El cifrado de datos implica el cifrado de los datos tanto en reposo como en tránsito y es una de las medidas de seguridad clave para garantizar la seguridad de la información confidencial almacenada en un lago de datos. El cifrado en reposo garantiza que, incluso cuando un atacante tiene acceso a los dispositivos de almacenamiento, no puede leer los datos sin su clave de cifrado. El cifrado en tránsito protege los datos cuando se transmiten por las redes y prohíbe la interceptación y el espionaje no autorizados de los datos.
2. Control de acceso basado en roles: RBAC implementa un esquema de acceso que proporciona a los usuarios solo los accesos que necesitan para su función; en otras palabras, significa el principio del mínimo privilegio. Las organizaciones pueden hacerlo de manera eficaz asignando controles de acceso a las funciones laborales, lo que permite optimizar los controles de acceso y limitar la publicidad de los datos a lo que es realmente necesario. Añadir MFA a esta capa de seguridad la fortalece aún más, ya que implica dos métodos de verificación, como contraseñas y códigos de un solo uso enviados a través de un dispositivo móvil, lo que dificulta aún más que los ataques comprometan las cuentas de los usuarios y accedan a datos críticos.
3. Auditoría y supervisión de datos: Los eventos de auditoría y supervisión continuas del acceso y el uso dentro del lago de datos permitirían detectar y responder a los incidentes de seguridad en tiempo real. Esto incluye el registro de eventos de las actividades de los usuarios, el acceso a nivel de archivo, los cambios en los datos y los patrones anormales que pueden analizarse más a fondo para detectar comportamientos sospechosos relacionados con intentos de acceso no autorizado o exfiltración de datos.
4. Gestión regular de parches: Mantener los sistemas, el software y las aplicaciones actualizados con los últimos parches de seguridad desempeña un papel importante en la mitigación de las vulnerabilidades de la infraestructura que rodea al lago de datos. Sin duda, los sistemas sin parches han sido presa fácil para la mayoría de los atacantes. Los atacantes tienden a explotar muchas vulnerabilidades conocidas en muy poco tiempo. Este riesgo se reduce y se garantiza la integridad y la disponibilidad de los datos mediante la actualización y la aplicación de parches periódicos tanto al sistema operativo como a la aplicación que interactúa con el lago de datos.

SentinelOne para la seguridad de los lagos de datos

La plataforma SentinelOne Singularity™ Data Lake ofrece soluciones avanzadas para proteger los lagos de datos. La plataforma basada en inteligencia artificial, a su vez, ofrece lo siguiente:

• Inteligencia impulsada por IA: La plataforma SentinelOne Singularity™ Data Lake utiliza inteligencia artificial avanzada para analizar los datos sin procesar y convertirlos en información útil y valiosa. Esto significa que los equipos de seguridad pueden tomar decisiones con información en tiempo real de alta precisión, al tiempo que desarrollan estrategias eficaces de detección y respuesta ante amenazas.
• Plataforma unificada: Se trata de una plataforma unificada para la recopilación y gestión de datos. Al proporcionar un sistema cohesionado para la unión de todos los datos de seguridad, elimina la necesidad de gestionar diversas fuentes de datos. Esto reduce la complejidad y agiliza las operaciones de seguridad, lo que las hace mucho más eficaces.
• Investigación en tiempo real: La plataforma Singularity™ Data Lake nos permite actuar de inmediato ante incidentes de seguridad. De este modo, su investigación en tiempo real garantiza que, en cuanto se identifican las posibles amenazas, se abordan sin perder más tiempo, lo que reduce el tiempo de respuesta y mitiga los riesgos relacionados.
• Supervisión asistida por IA: La supervisión asistida por IA significa que algoritmos avanzados de IA escanean continuamente los datos en busca de anomalías y actividades sospechosas a través de la plataforma. El escaneo continuo permite un alto grado de precisión en la detección de amenazas, lo que permite identificar posibles problemas de seguridad antes de que se produzcan.
• Capacidades de respuesta mejoradas: Singularity™ Data Lake Platform proporciona conjuntos de herramientas automatizadas e impulsadas por IA que mejorarán los procesos de respuesta a incidentes. Estas herramientas impulsan la velocidad y la eficiencia en la mitigación de amenazas, reduciendo el impacto de los incidentes de seguridad y mejorando la gestión general de incidentes.

Conclusión

En los últimos años, los lagos de datos se han convertido en un ingrediente esencial para las empresas modernas a la hora de gestionar grandes volúmenes de datos para analizarlos y obtener información clave para el negocio. Sin embargo, también se encuentran entre los principales retos a los que se enfrentan desde el punto de vista de la ciberseguridad, que deben debatirse para evitar la fuga de información confidencial.

Un entorno de seguridad robusto para un lago de datos normalmente incluiría ciertas medidas para protegerlo de manera eficaz. El cifrado protege los datos al hacerlos ilegibles para los usuarios no autorizados. El control de acceso limita el número de personas que pueden ver o modificar los datos, lo que reduce las posibilidades de fugas de datos. La supervisión continua en tiempo real de actividades potencialmente sospechosas permite responder rápidamente a las amenazas.

Al integrar estas prácticas de seguridad, las organizaciones pueden proteger sus lagos de datos de amenazas en constante evolución y garantizar que se extraiga el máximo valor de sus datos. De hecho, una protección adecuada puede permitir a las empresas aprovechar con confianza los lagos de datos para obtener información y tomar decisiones, manteniendo plenamente la integridad y la confidencialidad de los datos.

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FAQs

¿Cómo crear un lago de datos de seguridad?

Los datos de seguridad se integran desde diversas fuentes, registros de red y fuentes de inteligencia sobre amenazas en un único repositorio consolidado en un lago de datos de seguridad. Existen soluciones de almacenamiento escalables para entornos locales y en la nube, mientras que el cifrado de datos y los controles de acceso deben tratarse de forma similar. Aplique herramientas de análisis y seguridad para procesar los datos del lago de datos con el fin de detectar amenazas y responder a incidentes en tiempo real. Garantice la seguridad y la gestión adecuadas de los datos para que sean útiles para mejorar su postura de seguridad.

¿Qué es un lago de datos de seguridad?

El lago de datos para la seguridad es un tipo de repositorio centralizado que resuelve los problemas de almacenamiento y gestión de grandes volúmenes de datos relacionados con la seguridad. Estos lagos recopilan datos de diversas fuentes, como registros de red, cortafuegos e inteligencia sobre amenazas, con el fin de mejorar las capacidades de detección de amenazas, análisis y respuesta a incidentes. La agregación de datos aquí permitiría al equipo de seguridad detectar patrones de forma más eficaz y, por lo tanto, responder a posibles amenazas de forma mucho más adecuada.

¿Qué es Azure Data Lake Security?

Azure Data Lake Security hace referencia a un conjunto de diversas características de seguridad proporcionadas por Microsoft para la protección de datos en Azure Data Lake. Esto incluye principalmente el cifrado de datos tanto en reposo como en tránsito, controles de acceso detallados y registros de auditoría para rastrear y proteger el acceso a información confidencial. Todo ello ayuda a prevenir el acceso no autorizado y, al mismo tiempo, a cumplir los requisitos relacionados con la normativa.

¿Qué es AWS Data Lake Security?

AWS Data Lake Security utiliza múltiples herramientas para la protección de datos. Cuenta con IAM para el acceso adecuado de los usuarios y AWS KMS para el cifrado. Además, AWS GuardDuty supervisa la actividad maliciosa presente en el lago de datos. La combinación de todas estas características garantiza la seguridad de los datos almacenados en los entornos de AWS.

¿Por qué elegir SentinelOne para proteger los lagos de datos?

SentinelOne protege los lagos de datos con detección de amenazas basada en IA y análisis de comportamiento. La respuesta automatizada garantiza una actuación rápida frente a los ciberataques, lo que proporciona una seguridad integral contra ataques complejos. La supervisión en tiempo real y la respuesta a incidentes de SentinelOne se presentan como una de las mejores opciones a la hora de considerar la seguridad del lago de datos.

¿Cuáles son las herramientas para proteger un lago de datos?

Se pueden utilizar varias herramientas para proteger un lago de datos, entre ellas SentinelOne para la detección y respuesta ante amenazas, AWS KMS y Azure Data Lake Security para el cifrado y la gestión del acceso, Apache Ranger para la gestión de políticas y soluciones SIEM para la supervisión y el registro. Estas herramientas funcionan conjuntamente para garantizar la seguridad integral de los lagos de datos.