Qu'est-ce que la sécurité des data lakes ? Importance et bonnes pratiques

Un data lake de sécurité est un référentiel centralisé qui stocke les données de vos fournisseurs SaaS, environnements cloud, réseaux et appareils, sur site comme à distance. Les data lakes de sécurité améliorent la visibilité sur l'ensemble de vos opérations et la sécurité des données.

La sécurité des data lakes bénéficie à de nombreuses organisations et facilite l'analyse des données de sécurité à grande échelle. La sécurité des data lakes utilise la modélisation et la prévision fondées sur le renseignement sur les menaces pour accélérer les investigations. De nombreuses entreprises utilisent l'analyse basée sur l'IA, les outils de chasse aux menaces et la conservation des données à des fins de conformité. Un data lake de sécurité réunit toutes ces capacités.

Dans cet article, nous couvrons tout ce que vous devez savoir sur les data lakes de sécurité et comment vous lancer.

Qu'est-ce que la sécurité des data lakes ?

La sécurité des data lakes regroupe les procédures qui protègent les data lakes. Un data lake est un référentiel centralisé qui stocke des données brutes, non traitées, dans leur format natif. Ces référentiels peuvent contenir des textes non structurés et sont conçus pour traiter de grands volumes d'informations provenant de diverses sources.

La sécurité des data lakes est essentielle aux applications Big Data et de machine learning, car elle garantit l'intégrité et la confidentialité des données. Elle prévient les accès non autorisés, les altérations et les manipulations indésirables.

La sécurité des data lakes couvre plusieurs aspects, notamment :

• Masquage des données et audit - La sécurité des données passe par le masquage des informations personnelles identifiables (PII) et la prévention des accès non autorisés par des tiers. Elle conserve un historique des connexions, des modifications et des suppressions pour repérer les vulnérabilités potentielles, assurer la conformité et prévenir les violations de données.
• Gouvernance des données et conformité - Une bonne gouvernance garantit la qualité et la disponibilité des données nécessaires à des décisions métier éclairées. Elle assure la conformité aux normes et réglementations applicables, notamment HIPAA, NIST, CIS Benchmark et ISO 27001. Une conformité rigoureuse protège les données des clients, renforce la confiance et prévient les poursuites judiciaires. Elle constitue un élément essentiel de la stratégie de gestion des risques de toute organisation.
• Surveillance des menaces et réponse aux incidents - La surveillance des menaces en temps réel est essentielle pour y remédier efficacement. Elle donne aux organisations une vue d'ensemble de leur posture de sécurité. Une surveillance continue peut révéler des vulnérabilités qui passeraient autrement inaperçues. La sécurité des data lakes comprend un volet automatisé de réponse aux incidents grâce auquel l'organisation prend les mesures nécessaires pour prévenir de futures violations de données. Elle préserve la continuité des activités, accélère la reprise après sinistre et crée des sauvegardes pour stocker les données en toute sécurité.

Pourquoi un data lake de sécurité est-il important ?

La création d’un data lake de sécurité peut protéger les actifs de votre organisation contre les menaces cachées et inconnues. Un data lake de sécurité offre un ensemble complet de fonctionnalités pour gérer les actifs et atténuer les attaques internes et externes. Les solutions de gestion du stockage des data lakes automatisent les opérations et offrent une grande évolutivité. Elles intègrent des contrôles d’accès granulaires qui réservent la consultation, l’accès, la modification et la suppression des actifs aux seuls utilisateurs autorisés. Elles comprennent également d’autres fonctionnalités intégrées, comme le chiffrement des données, les politiques de compartiments de stockage, les politiques fondées sur les ressources et les politiques d’accès.

SIEM vs data lake de sécurité

Les systèmes SIEM sont conçus pour surveiller les données en temps réel, journaliser les événements et gérer les incidents. Ils analysent des informations provenant de diverses sources et signalent les menaces potentielles. Les solutions SIEM fournissent aux organisations des insights exploitables sur leur posture de sécurité et une analyse en temps réel.

Les systèmes SIEM traditionnels peinent à évoluer et à traiter de très grands volumes de données. Ils peuvent aussi manquer des menaces critiques, voir leurs performances se dégrader et ralentir les réponses aux requêtes. Les data lakes de sécurité répondent à ces limites et offrent un accès aux données en stockage à chaud pour une analyse rapide et simple.

Principales différences entre un SIEM et un data lake de sécurité :

SIEM	Data lake de sécurité
Les systèmes SIEM traditionnels présentent souvent des limites de stockage	Un data lake de sécurité peut accueillir de grands volumes de données structurées et non structurées. Il offre aussi une durée de conservation prolongée, de plusieurs mois à plusieurs années.
Le SIEM est une approche traditionnelle de la détection des menaces et de la réponse	Un data lake de sécurité offre des capacités avancées d'analyse des données, notamment dans leur contexte métier
Un SIEM est difficile à déployer, exige des compétences techniques pour sa configuration et nécessite une maintenance importante	Un data lake de sécurité est plus simple à utiliser et accessible aux utilisateurs non techniques. Son déploiement est également simple.
Un SIEM peut ingérer les alertes de sécurité et traiter ou analyser des données de différents formats. Il établit des profils de comportement normal et signale les comportements anormaux ou suspects pour qu'ils soient examinés par des professionnels de la sécurité.	La véritable valeur d'un data lake de sécurité apparaît lorsqu'il ingère bien plus que des journaux et des alertes. Il peut exploiter des informations de sécurité issues du renseignement de sources ouvertes (OSINT), de bases de données de malwares, de flux externes de renseignement sur les menaces, de journaux d'exploitation, de bases de données de réputation IP et de sources du dark web,
Les systèmes SIEM traditionnels présentent souvent des limites en matière de stockage	Un lac de données de sécurité peut accueillir de grands volumes de données structurées et non structurées. Il offre l'avantage supplémentaire d'une conservation prolongée des données, qui peut durer de plusieurs mois à plusieurs années.
Le SIEM est une option traditionnelle pour la détection et la réponse aux menaces	Le lac de données de sécurité offre des capacités avancées d'analyse des données et d'analyse contextuelle des données commerciales
Le SIEM n'est pas facile à mettre en place, nécessite des connaissances techniques pour sa configuration et requiert une maintenance importante	Un lac de données de sécurité est plus convivial et accessible aux utilisateurs non techniques. Le processus de configuration est également simple et sans tracas.
Le SIEM peut ingérer des alertes de sécurité et traiter ou analyser des données provenant de différents formats. Le SIEM détermine les références pour les comportements normaux et signale les comportements anormaux ou suspects pour qu'ils soient examinés manuellement par des professionnels de la sécurité.	La véritable valeur d'un lac de données de sécurité réside dans sa capacité à traiter non seulement les journaux et les alertes, mais aussi les informations de sécurité provenant de sources ouvertes (OSINT), de bases de données de logiciels malveillants, de flux de renseignements sur les menaces externes, de journaux d'exploitation, de bases de données de réputation IP et de sources du dark web.Voici quelques autres caractéristiques que nous pouvons comparer entre le SIEM et le lac de données de sécurité : 1. Coût La plupart des fournisseurs de SIEM facturent en fonction de la quantité de données traitées et stockées, ce qui signifie que les prix peuvent être très élevés pour les organisations. Les solutions SIEM sont généralement plus coûteuses que les prix du stockage cloud standard. Les tarifs des lacs de données de sécurité sont beaucoup plus raisonnables. De nombreux fournisseurs proposent des remises pour le stockage en gros. Une solution SIEM normale conserve généralement les journaux et les données d'alerte pendant moins d'un an. Cette durée peut compromettre la santé de l'organisation et le SIEM ne peut pas capturer les tendances historiques à long terme. Les lacs de données de sécurité sont conçus pour s'adapter et conserver les données capturées pendant des années plutôt que des mois ou des jours. Cette durée plus longue est très avantageuse pour les organisations, car elle leur permet d'analyser les modèles et les tendances historiques. Ils fournissent des informations uniques qui profitent aux performances futures de l'entreprise. 2. Capacités de recherche des menaces Les lacs de données de sécurité peuvent stocker des données pendant de plus longues périodes et utiliser ces données pour entraîner des algorithmes d'IA/ML. Ils peuvent ingérer de nombreux types de données, conserver des informations contextuelles et aider les chasseurs de menaces via des interfaces de requête de données pour une investigation plus approfondie. Les outils SIEM peuvent analyser habilement les alertes, signaler des événements spécifiques et n'incluent pas de fonctionnalités de recherche de menaces dans leurs solutions. Les chasseurs de menaces auront besoin de données supplémentaires pour l'analyse contextuelle et le SIEM est confronté à des restrictions en raison de sources de données limitées en matière d'ingestion. 3. Alertes Les équipes de sécurité ont du mal à suivre le volume élevé d'alertes générées par les outils SIEM. Les SDL peuvent apporter un certain soulagement en affinant les recherches sur des ensembles de données plus larges. Un lac de données de sécurité peut réduire considérablement le temps d'investigation, mais les analystes devront vérifier tous les résultats affichés. Les ensembles de données limités associés aux outils SIEM peuvent introduire des biais et empêcher un apprentissage algorithmique correct. Les lacs de données de sécurité peuvent fonctionner avec des ensembles de données non filtrés et plus volumineux, ce qui signifie que les modèles d'IA et d'apprentissage automatique peuvent bénéficier d'un apprentissage robuste et détecter les menaces et les anomalies de manière beaucoup plus efficace. Le seul inconvénient est la durée importante des tests. Défis à relever en matière de sécurité des lacs de données Fiabilité des données – Les lacs de données peuvent souffrir de problèmes de fiabilité. Si la tâche d'écriture échoue en cours de route, c'est à l'équipe de sécurité qu'il appartient de vérifier s'il y a des problèmes, de combler les lacunes et de supprimer ou de mettre en œuvre les corrections nécessaires. La bonne nouvelle, c'est qu'un lac de données rend le travail de retraitement transparent et que toutes les opérations sur les données peuvent être effectuées à un niveau atomique. Problèmes de qualité des données – Les problèmes de qualité des données peuvent facilement passer inaperçus sans mécanismes de validation appropriés. Vous ne savez pas quand quelque chose ne va pas et vous pouvez finir par prendre de mauvaises décisions commerciales en vous basant sur ces données. Les défis liés à la validation des données associés à la sécurité des lacs de données sont les suivants : données corrompues, cas limites et types de données inappropriés. Ceux-ci peuvent perturber les pipelines de données et fausser les résultats. L'absence de mesures de contrôle de la qualité des données est ici un problème majeur. La situation se complique encore davantage lorsque vos ensembles de données évoluent et changent tout au long de leur cycle de vie. Combiner les données par lots et les données en continu – Les lacs de données de sécurité traditionnels ont du mal à capturer et à combiner les données en continu avec les données historiques en temps réel. De nombreux fournisseurs sont passés à une architecture lambda pour atténuer ce problème, mais cela nécessite l'utilisation de deux bases de code distinctes qui sont difficiles à maintenir. Vous devez être en mesure d'intégrer les sources de données par lots et en continu. Obtenir une vue cohérente de votre régime alimentaire, observer quand les utilisateurs apportent des modifications et effectuer d'autres opérations sont autant de fonctions essentielles qui font défaut dans les solutions habituelles. Mises à jour, fusions et suppressions en masse conformes à la réglementation – Les lacs de données ne sont pas capables d'effectuer des mises à jour, des fusions et des suppressions en masse conformément aux dernières normes de conformité réglementaire. Il n'existe aucun outil permettant de garantir la cohérence des données, et les modifications en masse sont indispensables. Les entreprises peuvent parfois être amenées à supprimer des données clients pour se conformer à la réglementation ou pour d'autres raisons. Il peut être extrêmement difficile de répondre à leurs demandes, ce qui peut rapidement devenir un processus fastidieux. Les entreprises devront supprimer les données ligne par ligne ou effectuer des requêtes de données à l'aide de SQL. Optimisation insuffisante des requêtes et de la taille des fichiers – La plupart des moteurs de requêtes des lacs de données ne sont pas optimisés par défaut. Il est difficile de garantir des performances de requête adéquates et les temps de réponse peuvent être lents. Les lacs de données stockent des millions de fichiers et de tables et contiennent plusieurs fichiers plus petits. Le fait d'avoir trop de petits fichiers qui n'ont pas été optimisés peut ralentir les performances. Il est nécessaire d'accélérer le débit et d'éviter de traiter les informations qui ne sont pas pertinentes pour les requêtes. Les problèmes de mise en cache des données persistent également. Les fichiers supprimés restent stockés pendant 30 jours avant d'être définitivement supprimés, comme c'est le cas pour de nombreuses solutions. Meilleures pratiques en matière de sécurité des lacs de données Chiffrer les données au repos et en transit – Tout cadre de sécurité des lacs de données doit protéger les informations sensibles en les chiffrant. Il doit permettre aux utilisateurs d'appliquer un chiffrement côté serveur et de chiffrer tout le trafic réseau entre les centres de données au niveau de la couche physique. Les utilisateurs doivent avoir la possibilité de choisir parmi différents mécanismes de chiffrement et d'appliquer celui qu'ils souhaitent. Créer un schéma de classification des données et un catalogue – La solution de sécurité des lacs de données doit classer les données en fonction de leur contenu, de leur taille, de leurs scénarios d'utilisation, de leurs types et d'autres filtres. Il devrait être possible de regrouper les données dans des catalogues et de permettre leur recherche et leur récupération rapides. Il devrait également exister une méthode pour rechercher les données souhaitées et les séparer de celles que vous souhaitez supprimer. Contrôles d'accès et gouvernance des données – Des contrôles d'accès rigoureux sont indispensables pour empêcher tout accès non autorisé aux données. Étant donné que les employés de l'entreprise peuvent alimenter les données à partir de différentes sources sans aucune inspection, il est crucial de mettre en place un bon contrôle d'accès. Il devrait y avoir un moyen de consulter, de gérer et de supprimer les autorisations des utilisateurs. Des politiques claires de gestion des données au travail devraient être communiquées aux employés, notamment sur la manière d'utiliser le lac de données, de naviguer dans des scénarios complexes et de promouvoir la qualité des données et leur utilisation éthique. Si un utilisateur ou une partie effectue des activités suspectes, l'organisation doit en être immédiatement informée. Appliquez une gouvernance des données et des contrôles de confidentialité qui garantissent une conformité continue avec les dernières normes réglementaires du secteur. Pourquoi choisir SentinelOne pour la sécurité des lacs de données ? SentinelOne Singularity™ Data Lake permet aux utilisateurs de centraliser et de transformer les données en informations exploitables pour mener des enquêtes et apporter des réponses en temps réel. Grâce à un lac de données unifié et alimenté par l'IA, SentinelOne offre une flexibilité totale aux opérations de sécurité informatique et d'entreprise en ingérant rapidement des données provenant de multiples sources. Grâce à la surveillance assistée par l'IA, aux capacités d'investigation et de mise à l'échelle rapide, les utilisateurs peuvent stocker leurs données sensibles aussi longtemps que nécessaire. Il n'est pas nécessaire de rééquilibrer les nœuds, de réaffecter les ressources ou de mettre en place une gestion coûteuse de la conservation des données. Son architecture brevetée permet des requêtes ultra-rapides en temps réel qui peuvent mettre à l'échelle les données dans le cloud à la vitesse de la machine. Voici les principales fonctionnalités offertes par SentinelOne Singularity™ Data Lake aux organisations mondiales : Analyses assistées par l'IA, workflows automatisés et ingestion de données provenant de n'importe quelle source première ou tierce Normalisez automatiquement vos données à l'aide de la norme OCSF Bénéficiez d'une visibilité sur les menaces, les anomalies et les comportements à l'échelle de l'entreprise en connectant des ensembles de données disparates et cloisonnés Gardez le contrôle des données critiques à l'aide d'une analyse complète des journaux Éliminez la duplication des données et accélérez le temps moyen de réponse Éliminez complètement les menaces grâce au contexte complet des événements et des journaux Effectue des recherches rapides dans les données à l'échelle de l'entreprise et surveille les performances à grande échelle Résout rapidement les alertes grâce à des charges de travail automatisées et personnalisables et prévient les problèmes Renforce le SIEM et automatise la réponse grâce à la corrélation des alertes intégrée et aux règles STAR personnalisées Le premier SIEM AI du secteur Ciblez les menaces en temps réel et rationalisez les opérations quotidiennes avec le SIEM AI le plus avancé au monde de SentinelOne. Obtenir une démonstration Conclusion La sécurité des lacs de données constitue le fondement des organisations modernes et vise à protéger les données, quel que soit leur emplacement. Les organisations doivent investir dans des solutions holistiques centrées sur les données, telles que SentinelOne, afin de classer et de localiser facilement leurs données. Une fois les données identifiées, elles peuvent contrôler la gestion des accès des utilisateurs, définir des autorisations et empêcher le vol ou la violation des données par des personnes malveillantes internes. Les bases de données relationnelles étaient autrefois les solutions de stockage par défaut, mais SentinelOne tire parti des dernières avancées en matière de stockage, de capture et d'analyse des données. Vous pouvez extraire la valeur réelle de vos données brutes et tirer parti des informations exploitables générées. Développez votre organisation dès aujourd'hui, augmentez votre chiffre d'affaires et voyez la fidélité de vos clients s'accroître. Vous pouvez planifier une démonstration en direct avec nous et essayer les fonctionnalités de notre Singularity Data Lake.

Voici d'autres critères de comparaison entre un SIEM et un data lake de sécurité :

1. Coût

La plupart des fournisseurs de SIEM facturent selon le volume de données traitées et stockées, ce qui peut faire grimper considérablement les coûts pour les organisations. Les solutions SIEM sont traditionnellement plus coûteuses que le stockage cloud standard.

Les tarifs des data lakes de sécurité sont bien plus raisonnables. De nombreux fournisseurs accordent des remises sur les gros volumes de stockage. Une solution SIEM classique conserve généralement les journaux et les alertes moins d'un an. Cette durée peut compromettre la sécurité de l'organisation : le SIEM ne peut pas suivre les tendances historiques à long terme. Les data lakes de sécurité sont conçus pour évoluer et conserver les données recueillies pendant des années, plutôt que des mois ou des jours. Cette durée accrue permet aux organisations d'analyser les tendances et les schémas historiques. Elles obtiennent ainsi des insights uniques pour améliorer leurs performances futures.

2. Capacités de chasse aux menaces

Les data lakes de sécurité peuvent conserver les données plus longtemps et les utiliser pour entraîner des algorithmes d'IA et de machine learning. Ils ingèrent de nombreux types de données, conservent les informations contextuelles et facilitent les investigations des équipes de chasse aux menaces grâce à des interfaces de requête.

Les outils SIEM peuvent analyser efficacement les alertes et signaler des événements précis, mais ne comprennent pas chasse aux menaces intégrées aux solutions. Les analystes chargés de cette chasse auront besoin de données supplémentaires pour contextualiser leurs analyses. Quant aux outils SIEM, leurs sources de données limitées restreignent l'ingestion.

3. Alertes

Les équipes de sécurité peinent à suivre le volume élevé d'alertes générées par les outils SIEM. Les lacs de données de sécurité peuvent les soulager en affinant les recherches dans des ensembles de données plus vastes. Ils réduisent considérablement le temps d'investigation, mais les analystes doivent vérifier les résultats obtenus.

Les ensembles de données limités des outils SIEM peuvent introduire des biais et empêcher un entraînement adéquat des algorithmes. Les lacs de données de sécurité exploitent des ensembles plus vastes et non filtrés. Les modèles d'IA et de ML bénéficient ainsi d'un entraînement approfondi pour détecter plus efficacement les menaces et les anomalies. Seul inconvénient : les tests prennent beaucoup de temps.

Les défis à relever pour sécuriser les lacs de données

1. Fiabilité des données - Les lacs de données peuvent présenter des problèmes de fiabilité. Si une opération d'écriture échoue en cours de route, l'équipe de sécurité doit vérifier les problèmes éventuels, combler les lacunes et supprimer les données concernées ou appliquer les corrections nécessaires. Bonne nouvelle : le lac de données facilite le retraitement et toutes les opérations peuvent s'effectuer de manière atomique.
2. Problèmes de qualité des données - Sans mécanismes de validation adaptés, les problèmes de qualité des données passent facilement inaperçus. Vous risquez de ne pas détecter une anomalie et de prendre de mauvaises décisions métier en vous appuyant sur ces données. Les difficultés de validation liées à la sécurité des lacs de données comprennent les données corrompues, les cas limites et les types de données inadaptés. Ces problèmes peuvent interrompre les pipelines de données et fausser les résultats. Le principal obstacle est l'absence de mesures garantissant la qualité des données. La situation se complique encore lorsque vos ensembles de données évoluent tout au long de leur cycle de vie.
3. Combinaison de données par lots et en streaming - Les lacs de données de sécurité traditionnels peinent à collecter et à combiner les données en flux avec les données historiques en temps réel. De nombreux fournisseurs ont adopté une architecture lambda pour résoudre ce problème, mais celle-ci nécessite deux bases de code distinctes, difficiles à maintenir. Vous devez pouvoir intégrer les sources de données par lots et en flux. Obtenir des vues cohérentes de votre régime alimentaire, observer quand les utilisateurs apportent des modifications et effectuer d’autres opérations sont autant de fonctions essentielles qui manquent aux solutions habituelles.
4. Mises à jour, fusions et suppressions en masse conformes aux exigences réglementaires - Les lacs de données ne peuvent pas effectuer de mises à jour, de fusions ni de suppressions en masse conformément aux dernières normes de conformité réglementaire.  Il n'existe aucun outil pour garantir la cohérence des données, alors que les modifications en masse sont indispensables. Les entreprises peuvent parfois être tenues de supprimer des données clients pour respecter la réglementation ou pour d'autres raisons. Répondre à ces demandes peut s'avérer extrêmement difficile et devenir rapidement chronophage. Les entreprises devront supprimer les données ligne par ligne ou effectuer des requêtes sur les données en SQL.
5. Optimisation insuffisante des requêtes et de la taille des fichiers - La plupart des moteurs de requête des data lakes ne sont pas optimisés par défaut. Il peut être difficile de garantir des performances de requête satisfaisantes, et les temps de réponse peuvent être longs. Les data lakes stockent des millions de fichiers et de tables, ainsi que de nombreux fichiers de petite taille. Un trop grand nombre de petits fichiers non optimisés peut ralentir les performances. Il faut accélérer le débit de traitement et éviter de traiter les données sans rapport avec les requêtes. Les problèmes de mise en cache des données persistent également. Comme dans de nombreuses solutions, les fichiers supprimés restent présents jusqu'à 30 jours avant leur suppression définitive.

Bonnes pratiques pour sécuriser les lacs de données

1. Chiffrer les données au repos et en transit - Tout framework de sécurité des lacs de données doit protéger les informations sensibles par chiffrement. Il doit prendre en charge le chiffrement côté serveur et chiffrer l'ensemble du trafic réseau entre les centres de données au niveau de la couche physique. Les utilisateurs doivent pouvoir choisir parmi plusieurs mécanismes de chiffrement et appliquer celui qu'ils souhaitent.
2. Créer un système de classification et un catalogue de données - La plateforme de sécurité des lacs de données doit classer les données selon leur contenu, leur taille, leurs cas d'usage, leur type et d'autres critères. Elle doit permettre de les regrouper dans des catalogues pour les rechercher et les récupérer rapidement. Elle doit aussi offrir un moyen de trouver les données souhaitées et de les distinguer de celles à supprimer.
3. Contrôles d'accès et gouvernance des données - Des contrôles d'accès rigoureux sont indispensables pour empêcher tout accès non autorisé aux données. Comme les collaborateurs peuvent ajouter des données provenant de différentes sources sans aucun contrôle, il est essentiel de mettre en place des contrôles d'accès efficaces. Il faut pouvoir consulter, gérer et supprimer les autorisations des utilisateurs. Des politiques claires de gestion des données au sein de l'entreprise doivent être communiquées aux collaborateurs, notamment sur l'utilisation du data lake, la gestion des situations complexes, la qualité des données et leur utilisation éthique. Si un utilisateur ou une autre partie se livre à des activités suspectes, l'organisation doit en être immédiatement informée. Appliquez des contrôles de gouvernance des données et de protection de la vie privée qui garantissent une conformité continue aux dernières normes réglementaires du secteur.

Pourquoi choisir SentinelOne pour sécuriser votre lac de données ?

SentinelOne Singularity™ Data Lake centralise les données et les transforme en informations exploitables pour investiguer et répondre en temps réel. Grâce à un lac de données unifié, piloté par l'IA, SentinelOne offre aux équipes de sécurité informatique et d'entreprise une flexibilité totale en ingérant rapidement des données issues de sources multiples.

Grâce à la surveillance et aux investigations assistées par l'IA, ainsi qu'à une capacité d'évolution rapide, les utilisateurs peuvent conserver leurs données sensibles aussi longtemps que nécessaire. Nul besoin de rééquilibrer les nœuds, de réallouer les ressources,  ni de gérer la rétention à grands frais. Son architecture brevetée exécute des requêtes ultrarapides en temps réel et traite les données dans le cloud à la vitesse machine, quelle que soit l'échelle.

Voici les principales fonctionnalités que SentinelOne Singularity™ Data Lake offre aux organisations du monde entier :

• Analyses assistées par l'IA, workflows automatisés et ingestion de données depuis toute source interne ou tierce
• Normalisez automatiquement vos données selon la norme OCSF
• Visualisez les menaces, les anomalies et les comportements dans toute l'entreprise en connectant des ensembles de données disparates et cloisonnés
• Gardez le contrôle des données critiques grâce à l'analyse des logs sur l'ensemble de la pile technologique
• Éliminez les doublons de données et réduisez le délai moyen de réponse
• Éliminez complètement les menaces grâce au contexte complet des événements et des logs
• Effectuez des recherches rapides dans les données de toute l'entreprise et surveillez les performances à grande échelle
• Traitez rapidement les alertes avec des workloads automatisés et personnalisables, et anticipez les problèmes
• Renforcez le SIEM et automatisez la réponse grâce à la corrélation intégrée des alertes et aux règles STAR personnalisées

Pour en savoir plus, consultez Bonnes pratiques pour les lacs de données

Le premier SIEM AI du secteur

Ciblez les menaces en temps réel et rationalisez les opérations quotidiennes avec le SIEM AI le plus avancé au monde de SentinelOne.

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Conclusion

La sécurité des lacs de données constitue un fondement pour les organisations modernes et protège les données où qu'elles se trouvent. Les organisations devraient investir dans des plateformes globales centrées sur les données, comme SentinelOne, pour classer et localiser facilement leurs données. Une fois les données identifiées, elles peuvent gérer les accès des utilisateurs, définir les autorisations et empêcher le vol ou la compromission des données par des personnes malveillantes en interne.

Les bases de données relationnelles étaient autrefois le choix par défaut pour le stockage. SentinelOne s'appuie désormais sur les dernières avancées en matière de stockage, de collecte et d'analyse des données. Tirez pleinement parti de vos données brutes et des insights exploitables qu'elles génèrent. Développez votre organisation, augmentez votre chiffre d'affaires et renforcez la fidélité de vos clients.

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