Che cos'è la sicurezza dei data lake? Importanza e best practice

Sfruttate la potenza del vostro data lake garantendone al contempo la sicurezza. Scoprite le minacce più recenti, le best practice e le soluzioni per proteggere i vostri dati da accessi non autorizzati e violazioni.

Un data lake di sicurezza è un archivio centralizzato in cui vengono conservati i dati provenienti dai fornitori SaaS, dagli ambienti cloud, dalle reti e dai dispositivi, sia in loco che da postazioni remote. I data lake di sicurezza sono noti per migliorare la visibilità su tutte le operazioni e gestire la sicurezza dei dati.

L'introduzione della sicurezza dei data lake può portare vantaggi a diverse organizzazioni e consentire l'analisi dei dati di sicurezza su larga scala. La sicurezza dei data lake utilizza modelli e previsioni di intelligence sulle minacce per accelerare le indagini. Molte aziende utilizzano analisi basate sull'intelligenza artificiale, strumenti di ricerca delle minacce e conservazione dei dati per la conformità, tutti elementi inclusi in un data lake di sicurezza.

In questo post tratteremo tutto ciò che c'è da sapere su di essi e su come iniziare a utilizzarli.

Che cos'è la sicurezza dei data lake?

La sicurezza dei data lake è un insieme di procedure volte a proteggere e garantire la sicurezza dei data lake. Un data lake è un archivio centralizzato che memorizza dati grezzi e non elaborati nel loro formato nativo. Gli archivi possono contenere testi non strutturati progettati per gestire grandi volumi di informazioni provenienti da varie fonti.

La sicurezza dei data lake è fondamentale per le applicazioni di Big Data e machine learning, poiché garantisce l'integrità e la riservatezza dei dati. È un modo per impedire l'accesso non autorizzato ai dati, la manomissione e la manipolazione indesiderata.

Ci sono vari aspetti che riguardano la sicurezza dei data lake, come ad esempio:

• Mascheramento e controllo dei dati – La sicurezza dei dati comporta il mascheramento delle informazioni di identificazione personale (PII) e la garanzia che terze parti non vi accedano in modo non autorizzato. Conserva una buona registrazione di tutti gli accessi, le modifiche e le cancellazioni per identificare potenziali vulnerabilità, garantire la conformità e prevenire violazioni dei dati.
• Governance dei dati e conformità – Una buona governance dei dati garantisce l'alta qualità e la disponibilità dei dati per prendere decisioni aziendali efficaci. Assicura la conformità con gli standard normativi pertinenti come HIPAA, NIST, CIS Benchmark, ISO 27001 e molti altri. Una forte conformità dei dati mantiene al sicuro i dati dei clienti, crea fiducia e previene potenziali cause legali. È considerata una componente essenziale della strategia di gestione del rischio di ogni organizzazione.
• Monitoraggio delle minacce e risposta agli incidenti – Il monitoraggio delle minacce in tempo reale nella sicurezza dei data lake è una componente fondamentale per un'efficace risoluzione delle minacce. Aiuta le organizzazioni ad acquisire una comprensione totale del loro stato di sicurezza complessivo. Il monitoraggio continuo delle minacce può rivelare vulnerabilità nascoste che potrebbero passare inosservate in altri momenti. La sicurezza dei data lake include una componente automatizzata di risposta agli incidenti in cui l'organizzazione previene future violazioni dei dati adottando le misure necessarie. Adotta misure per garantire la continuità operativa, promuovere un rapido ripristino di emergenza e creare backup dei dati per un'archiviazione sicura.

Perché è importante il data lake di sicurezza?

La creazione di un data lake di sicurezza può salvaguardare le risorse della vostra organizzazione e proteggerle da minacce nascoste e sconosciute. Un data lake di sicurezza può fornire una serie di funzionalità robuste per gestire le risorse e mitigare gli attacchi interni ed esterni. Le soluzioni di gestione dell'archiviazione dei data lake consentono l'automazione e offrono un'ampia scalabilità. Incorporano controlli di accesso granulari che consentono solo agli utenti autorizzati di visualizzare, accedere, modificare ed eliminare le risorse. Sono disponibili anche altre funzionalità ben integrate, come la crittografia dei dati, le politiche di archiviazione dei bucket, le politiche basate sulle risorse e le politiche di accesso.

SIEM vs Security Data Lake

SIEM sono progettati per il monitoraggio dei dati in tempo reale, la registrazione e la gestione degli incidenti. Analizzano le informazioni provenienti da varie fonti e segnalano potenziali minacce. Le soluzioni SIEM forniscono alle organizzazioni informazioni utili sulla loro attuale posizione di sicurezza e offrono analisi in tempo reale.

I sistemi SIEM legacy hanno difficoltà a scalare in modo efficace e non sono in grado di gestire grandi volumi di dati. Possono inoltre trascurare minacce critiche alla sicurezza, subire un calo delle prestazioni e rallentare i tempi di risposta alle query. I data lake di sicurezza affrontano le sfide poste da tali soluzioni SIEM e offrono un accesso immediato all'archiviazione per un'analisi rapida e semplice.

Differenze principali tra SIEM e data lake di sicurezza:

SIEM	Security Data Lake
I sistemi SIEM legacy spesso presentano limitazioni di archiviazione	Un Security Data Lake può ospitare grandi volumi di dati strutturati e non strutturati. Offre l'ulteriore vantaggio di una conservazione dei dati estesa che può durare da mesi ad anni.
Il SIEM è un'opzione tradizionale per il rilevamento e la risposta alle minacce	Il data lake di sicurezza offre funzionalità avanzate di analisi dei dati e analisi dei dati contestuali aziendali
Il SIEM non è facile da configurare, richiede competenze tecniche per la configurazione e necessita di una manutenzione approfondita	Un data lake di sicurezza è più intuitivo e accessibile agli utenti non tecnici. Anche il processo di configurazione è semplice e senza complicazioni.
Il SIEM è in grado di acquisire avvisi di sicurezza ed elaborare o analizzare dati in diversi formati. Il SIEM determina le linee guida per i comportamenti normali e segnala quelli anomali o sospetti affinché vengano esaminati manualmente dai professionisti della sicurezza.	Il vero valore di un data lake di sicurezza emerge quando è in grado di acquisire non solo log e avvisi. Può sfruttare le informazioni di sicurezza provenienti da informazioni di intelligence open source (OSINT), database di malware, feed di intelligence sulle minacce esterne, registri operativi, database di reputazione IP e fonti del dark web.

Ecco alcune altre caratteristiche che possiamo confrontare quando si tratta di SIEM vs Security Data Lake:

1. Costo

La maggior parte dei fornitori SIEM addebitano i costi in base alla quantità di dati elaborati e archiviati, il che significa che i prezzi possono diventare molto elevati per le organizzazioni. Le soluzioni SIEM sono tradizionalmente più costose rispetto ai prezzi di archiviazione cloud standard.

I piani tariffari di un data lake di sicurezza sono molto più ragionevoli. Molti fornitori offrono sconti per l'archiviazione di grandi volumi. Una normale soluzione SIEM conserva in genere i log e i dati di allerta per un periodo inferiore a un anno. L'arco temporale può compromettere la salute dell'organizzazione e il SIEM non è in grado di acquisire le tendenze dei dati storici a lungo termine. I data lake di sicurezza sono progettati per scalare e conservare i dati acquisiti per anni anziché per mesi e giorni. L'ambito temporale più ampio offre grandi vantaggi alle organizzazioni, che possono analizzare modelli e tendenze storici. Forniscono informazioni uniche che vanno a beneficio delle prestazioni aziendali future.

2. Capacità di ricerca delle minacce

I data lake di sicurezza possono archiviare i dati per periodi più lunghi e utilizzarli per addestrare algoritmi di IA/ML. Sono in grado di acquisire molti tipi di dati, conservare informazioni contestuali e assistere i ricercatori di minacce tramite interfacce di query dei dati per ulteriori indagini.

Gli strumenti SIEM sono in grado di analizzare abilmente gli avvisi, segnalare eventi specifici e non includono funzionalità di ricerca delle minacce nelle soluzioni. I cacciatori di minacce avranno bisogno di dati aggiuntivi per l'analisi contestuale e il SIEM deve affrontare restrizioni con fonti di dati limitate quando si tratta di acquisizione.

3. Avvisi

I team di sicurezza hanno difficoltà a stare al passo con l'elevato volume di avvisi generati dagli strumenti SIEM. Gli SDL possono fornire un certo sollievo restringendo le ricerche su set di dati più ampi. Un data lake di sicurezza può ridurre drasticamente i tempi di indagine, ma gli analisti dovranno verificare tutti i risultati mostrati.

I set di dati limitati associati agli strumenti SIEM possono introdurre distorsioni e impedire un corretto addestramento algoritmico. I data lake di sicurezza possono funzionare con set di dati non filtrati e più grandi, il che significa che i modelli di IA e ML possono essere sottoposti a un addestramento robusto e individuare minacce e anomalie in modo molto più efficiente. L'unico svantaggio è rappresentato dai tempi di test significativi.

Sfide da affrontare nella sicurezza dei data lake

1. Affidabilità dei dati – I data lake possono soffrire di problemi di affidabilità. Se il processo di scrittura fallisce a metà, spetta al team di sicurezza verificare la presenza di eventuali problemi, colmare le lacune ed eliminare o implementare le correzioni necessarie. La buona notizia è che un data lake rende il processo di rielaborazione continuo e tutte le operazioni sui dati possono essere eseguite a livello atomico.
2. Problemi di qualità dei dati – I problemi di qualità dei dati possono facilmente passare inosservati senza adeguati meccanismi di convalida. Non è possibile sapere quando qualcosa va storto e si rischia di prendere decisioni aziendali sbagliate basandosi su dati non attendibili. Le sfide di convalida dei dati associate alla sicurezza dei data lake sono: dati danneggiati, casi limite e tipi di dati non corretti. Questi possono interrompere le pipeline di dati e distorcere i risultati. La mancanza di misure di applicazione della qualità dei dati è il grande problema in questo caso. La situazione diventa ancora più complicata quando i set di dati si evolvono e cambiano durante l'intero ciclo di vita.
3. Combinazione di dati batch e dati in streaming – I data lake di sicurezza tradizionali hanno difficoltà a catturare e combinare i dati in streaming con i dati storici in tempo reale. Molti fornitori sono passati a un'architettura lambda per mitigare questo problema, ma ciò richiede l'uso di due codici base separati che sono difficili da mantenere. È necessario essere in grado di integrare le fonti batch e streaming. Ottenere una visione coerente della propria dieta, osservare quando gli utenti apportano modifiche ed eseguire altre operazioni sono tutte funzioni essenziali che mancano nelle soluzioni tradizionali.
4. Aggiornamenti, unioni ed eliminazioni in blocco conformi alle normative – I data lake non sono in grado di eseguire aggiornamenti, unioni ed eliminazioni in blocco secondo i più recenti standard di conformità normativa.  Non esiste uno strumento per garantire la coerenza dei dati e le modifiche in blocco sono estremamente necessarie. A volte le aziende potrebbero essere tenute a cancellare i dati dei clienti per ottemperare alle normative o per altri motivi. Soddisfare le loro richieste può diventare incredibilmente difficile e trasformarsi rapidamente in un processo che richiede molto tempo. Le aziende dovranno cancellare i dati riga per riga o effettuare query sui dati utilizzando SQL.
5. Ottimizzazione inadeguata delle query e delle dimensioni dei file – La maggior parte dei motori di query dei data lake non sono ottimizzati di default. Ci sono problemi nel garantire prestazioni adeguate delle query e i tempi di risposta possono essere lenti. I data lake memorizzano milioni di file e tabelle e contengono diversi file più piccoli. Avere troppi file piccoli che non sono stati ottimizzati può rallentare le prestazioni. È necessario accelerare il throughput ed evitare di elaborare qualsiasi informazione che non sia rilevante per le query. Persistono anche problemi di cache dei dati. I file eliminati rimangono per un massimo di 30 giorni prima di essere rimossi definitivamente, come nel caso di molte soluzioni.

Best practice per la sicurezza dei data lake

1. Crittografare i dati inattivi e in transito – Ogni framework di sicurezza dei data lake dovrebbe proteggere le informazioni sensibili crittografandole. Dovrebbe consentire agli utenti di applicare la crittografia lato server e crittografare tutto il traffico di rete tra i data center a livello fisico. Gli utenti dovrebbero avere la possibilità di scegliere tra diversi meccanismi di crittografia e applicare quello desiderato.
2. Creare uno schema di classificazione dei dati e un catalogo – La soluzione di sicurezza dei data lake dovrebbe classificare i dati in base al contenuto, alle dimensioni, agli scenari di utilizzo, ai tipi e ad altri filtri. Dovrebbe essere possibile raggruppare i dati in cataloghi e consentirne la ricerca e il recupero rapidi. Dovrebbe inoltre essere disponibile un metodo per cercare i dati desiderati e separarli da quelli che si desidera eliminare.
3. Controlli di accesso e governance dei dati – È indispensabile disporre di controlli di accesso rigorosi per impedire l'accesso non autorizzato ai dati. Poiché i dipendenti dell'azienda possono inserire dati provenienti da fonti diverse senza alcuna verifica, è fondamentale incorporare un buon controllo degli accessi. Dovrebbe esserci un modo per visualizzare, gestire e rimuovere le autorizzazioni degli utenti. È necessario comunicare ai dipendenti politiche chiare di gestione dei dati sul lavoro, compreso come utilizzare il data lake, navigare in scenari complessi e promuovere la qualità dei dati e l'uso etico. Se un utente o una parte effettua attività sospette, l'organizzazione dovrebbe essere immediatamente informata. Applicate controlli di governance e privacy dei dati che garantiscano la conformità continua agli standard normativi più recenti del settore.

Perché scegliere SentinelOne per la sicurezza del data lake?

SentinelOne Singularity™ Data Lake consente agli utenti di centralizzare e trasformare i dati in informazioni utili per indagini e risposte in tempo reale. Utilizzando un data lake unificato basato sull'intelligenza artificiale, SentinelOne offre una flessibilità completa alle operazioni di sicurezza aziendale e IT, acquisendo rapidamente dati da più fonti.

Grazie al monitoraggio assistito dall'intelligenza artificiale, alle indagini e alle capacità di scalabilità rapida, gli utenti possono archiviare i propri dati sensibili per tutto il tempo necessario. Non è necessario riequilibrare i nodi, riallocare le risorse o ricorrere a costose operazioni di gestione della conservazione. La sua architettura brevettata consente query rapidissime in tempo reale in grado di scalare i dati nel cloud alla velocità della macchina.

Ecco le caratteristiche principali offerte da SentinelOne Singularity™ Data Lake alle organizzazioni globali:

• Analisi assistita dall'intelligenza artificiale, flussi di lavoro automatizzati e acquisizione dei dati da qualsiasi fonte primaria o di terze parti
• Normalizza automaticamente i tuoi dati utilizzando lo standard OCSF
• Ottieni visibilità su minacce, anomalie e comportamenti in tutta l'azienda collegando set di dati disparati e isolati
• Mantieni il controllo dei dati mission-critical utilizzando l'analisi completa dei log
• Elimina la duplicazione dei dati e accelera il tempo medio di risposta
• Rimuovi completamente le minacce con il contesto completo degli eventi e dei log
• Esegue ricerche rapide tra i dati a livello aziendale e monitora le prestazioni su larga scala
• Risolve rapidamente gli avvisi con carichi di lavoro automatizzati e personalizzabili e previene i problemi
• Potenzia il SIEM e automatizza la risposta con la correlazione degli avvisi integrata e le regole STAR personalizzate

Conclusione

La sicurezza dei data lake costituisce la base delle organizzazioni moderne ed è progettata per proteggere i dati indipendentemente dalla loro ubicazione. Le organizzazioni dovrebbero investire in soluzioni olistiche incentrate sui dati come SentinelOne per classificare e individuare facilmente dove risiedono i propri dati. Successivamente, dopo l'identificazione dei dati, possono controllare la gestione degli accessi degli utenti, impostare le autorizzazioni e impedire che i dati vengano rubati o violati da malintenzionati interni.

In passato, i database relazionali erano le soluzioni di archiviazione predefinite, ma SentinelOne sfrutta i più recenti progressi nell'archiviazione, nell'acquisizione e nell'analisi dei dati. È possibile estrarre il valore reale dai dati grezzi e sfruttare le informazioni utili generate. Ampliate oggi stesso la vostra organizzazione, aumentate il fatturato aziendale e osservate crescere la fedeltà dei vostri clienti.

Potete prenotare una demo dal vivo con noi e provare le funzionalità del nostro Singularity Data Lake.

FAQ

Che cos'è un Security Data Lake?

Il data lake di sicurezza è un servizio che offre una visibilità completa dell'intera organizzazione e consente di acquisire rapidamente dati da più fonti. È un'ottima soluzione per migliorare la sicurezza cloud dell'azienda. Un data lake di sicurezza è progettato per centralizzare e trasformare le informazioni sensibili. Estrae informazioni utili dai dati strutturati e non strutturati organizzandoli e pulendoli. L'archivio dati centralizzato viene utilizzato per eseguire analisi avanzate dei dati, registrazioni e mantenere le prove di audit dei dati. Con prestazioni leader del settore e conformità normativa continua, un data lake di sicurezza può migliorare significativamente la sicurezza dei dati di un'organizzazione.