Qu'est-ce que la sécurité des lacs de données ? Importance et meilleures pratiques

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

1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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

1. 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.
2. 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.
3. 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

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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.