Nel 2024, il costo medio globale delle violazioni dei dati è salito a 4,88 milioni di dollari, un livello senza precedenti. Secondo il rapporto IBM Cost of a Data Breach Report 2024, si tratta di un aumento del 10% rispetto all'anno precedente. Poiché le violazioni diventano sempre più costose, l'urgenza di proteggere i data lake non è mai stata così evidente. Ciò evidenzia i crescenti rischi finanziari e la necessità critica di misure di sicurezza cloud più robuste.
Le organizzazioni devono impegnarsi a ridurre le violazioni dei dati e a mantenere al sicuro i propri dati sensibili. Questo post tratterà i passaggi fondamentali per proteggere il vostro data lake. Imparerete a gestire l'accesso, la crittografia, le questioni di conformità e le autorizzazioni degli utenti. Scoprirete e implementerete anche le migliori pratiche di sicurezza dei data lake. Ora, cominciamo.
Che cos'è un data lake?
Un data lake è un sistema di archiviazione che conserva enormi volumi di dati grezzi in un repository centralizzato. A differenza di un database, non impone regole o strutture rigide sui dati.
Per questo motivo, è la soluzione perfetta per archiviare sia dati strutturati come tabelle SQL sia dati non strutturati, come immagini o log. Questa flessibilità consente alle organizzazioni di archiviare tutti i tipi di dati, pronti per essere elaborati e analizzati secondo necessità.
Ma una tale flessibilità richiede una sicurezza robusta.
Che cos'è la sicurezza dei data lake?
La sicurezza dei data lake si riferisce alla protezione di grandi volumi di dati strutturati e non strutturati archiviati in un data lake. Comprende una vasta gamma di parametri, dalla crittografia alla configurazione di controlli di accesso che devono essere monitorati continuamente per impedire accessi non autorizzati.
I data lake stanno diventando sempre più grandi e complessi, il che rende la loro sicurezza ancora più cruciale. Esploriamo ora i motivi per cui la sicurezza dei data lake è fondamentale.
La necessità della sicurezza dei data lake
La sicurezza è fondamentale nei data lake, che memorizzano grandi volumi di informazioni personali, documenti finanziari e dati aziendali. Senza adeguate misure di protezione, diventano obiettivi primari per gli hacker.
I data lake consolidano informazioni provenienti da varie fonti, rendendoli complessi e più difficili da proteggere. Una piccola vulnerabilità può esporre l'intero ecosistema di dati, causando enormi danni finanziari e reputazionali.
Un'organizzazione che espone il proprio data lake può andare incontro a furti di identità o frodi, in particolare se contiene informazioni sui clienti. Nel settore sanitario, una violazione potrebbe esporre le cartelle cliniche dei pazienti, violando leggi come l'HIPAA.
Sfide di sicurezza dei data lake
La protezione dei data lake comporta diverse insidie dovute alle dimensioni, alla complessità e alla ricchezza dei tipi di dati che essi memorizzano. Alcune di queste sfide includono grandi volumi di dati, dati non strutturati, gestione degli accessi e conformità normativa.
1. Grandi volumi di dati
I data lake contengono un'enorme quantità di informazioni provenienti da diverse fonti ed è piuttosto complicato tracciare e mantenere tutto al sicuro in modo adeguato. Una violazione in un punto può influire sull'intero sistema.
2. Gestione dei dati non strutturati
I data lake in genere memorizzano dati non strutturati (ad esempio documenti, video, immagini) che non hanno formati predefiniti. Ciò rappresenta una sfida per la classificazione, rendendo difficile l'applicazione coerente delle politiche di sicurezza quali il controllo degli accessi, la crittografia e il monitoraggio. Di conseguenza, aumenta la probabilità di violazioni dei dati o accessi non autorizzati.
3. Gestione degli accessi
Nei data lake, numerosi team o reparti potrebbero accedere a dati sensibili. Senza un controllo rigoroso degli accessi e delle autorizzazioni degli utenti, il rischio di accessi non autorizzati è elevato.
4. Conformità normativa
Per alcuni settori specifici come quello sanitario e finanziario, esistono normative piuttosto rigide, tra cui il GDPR e l'HIPAA. La supervisione volta a garantire che un data lake soddisfi questi standard comporta spesso processi e audit laboriosi.
Best practice per la sicurezza dei data lake
L'implementazione delle best practice è essenziale per ridurre al minimo i rischi e salvaguardare il data lake. Esploriamo le strategie di sicurezza chiave che ogni organizzazione dovrebbe implementare per rafforzare la sicurezza dei propri data lake.
#1. Segmentazione della rete
L'implementazione della segmentazione nel data lake consente di separare le informazioni sensibili in sezioni distinte. Ciò riduce la probabilità di una violazione su larga scala, riducendo la superficie di attacco. Se un aggressore ottiene l'accesso a un segmento, non sarà in grado di accedere facilmente ad altre aree del data lake, limitando i potenziali danni.
#2. Utilizzo di firewall
I firewall agiscono come guardiani. Monitorano il traffico in entrata e in uscita, assicurando che solo gli utenti e i dati autorizzati possano entrare o uscire dal data lake. Se sono configurati correttamente, bloccano le attività sospette prima che possano causare danni.
#3. Crittografia dei dati inattivi
La crittografia dei dati inattivi protegge i dati memorizzati nel lago. I dati non sono visualizzabili senza chiavi, quindi non c'è possibilità di accesso non autorizzato. Allo stesso modo, in caso di violazione dei dati, i file crittografati sono comunque inutili per gli aggressori perché hanno bisogno delle chiavi per decrittografarli.
#4. Crittografia in transito
La crittografia in transito protegge i dati mentre vengono trasferiti tra i sistemi, ad esempio dal data lake ad altri ecosistemi. Vari protocolli di crittografia garantiscono la sicurezza dei dati durante la trasmissione. Impediscono a chiunque di intercettarli o manometterli.
#5. Autenticazione a più fattori
Oltre alla crittografia, l'autenticazione a più fattori aggiunge un ulteriore livello di sicurezza. Richiede non solo una password, ma anche un'ulteriore forma di verifica, come un codice monouso inviato al telefono dell'utente. In questo modo, anche se qualcuno ottiene la password, non può accedere al sistema senza il secondo fattore, garantendo una protezione più forte.
#6. Politiche di password complesse
Le politiche di password complesse svolgono un ruolo fondamentale richiedendo agli utenti di creare password lunghe e complesse e di aggiornarle regolarmente. Questo approccio riduce attivamente il rischio di utilizzare password deboli o compromesse.
#7. Monitoraggio continuo
Il monitoraggio continuo significa monitorare in tempo reale ciò che accade in un data lake. Sarebbe opportuno individuare i comportamenti sospetti nel momento in cui si verificano. Ad esempio, se qualcuno non autorizzato tenta di accedere a dati sensibili, tale azione può essere evidenziata immediatamente. Il monitoraggio continuo aiuta anche a rilevare picchi improvvisi nell'utilizzo dei dati, che potrebbero segnalare una violazione.
#8. Rilevamento delle anomalie e risposta
Gli strumenti di rilevamento delle anomalie sono progettati per individuare modelli insoliti nel data lake. Ad esempio, se un dipendente inizia improvvisamente a scaricare grandi volumi di dati sensibili al di fuori dell'orario di lavoro, il sistema può rilevare automaticamente tale comportamento come anomalo. È quindi possibile impostare risposte automatiche per bloccare l'accesso o inviare un avviso al team di sicurezza per ulteriori indagini.
#9. Backup regolari
I backup regolari sono indispensabili per la sicurezza del data lake. Se i dati vengono danneggiati o persi a causa di un attacco o di un guasto del sistema, i backup consentono di ripristinare rapidamente tutto. Ad esempio, impostare backup giornalieri o settimanali per i dati critici significa che non si perderanno settimane di lavoro se qualcosa va storto. Inoltre, garantisce il corretto funzionamento delle operazioni, riducendo al minimo i tempi di inattività.
#10. Pianificazione del ripristino di emergenza
La pianificazione del ripristino di emergenza comporta avere un chiaro piano per il ripristino dei dati e la ripresa dei servizi in caso di eventi gravi, come un attacco informatico o un disastro naturale. Il piano dovrebbe includere le modalità di recupero dei dati dai backup, il ripristino dei servizi e la comunicazione con il team. Ad esempio, avere i backup archiviati in una sede secondaria significa poter passare rapidamente a questa sede se il sito principale smette di funzionare.
#11. Test di integrità dei backup
È necessario testare regolarmente i backup. Non è consigliabile aspettare che si verifichi un problema reale per scoprire che qualcosa non funziona. Eseguite simulazioni di ripristino ogni trimestre per assicurarvi di poter ripristinare correttamente i dati e identificare eventuali problemi. Tuttavia, per migliorare ulteriormente la sicurezza, è fondamentale sfruttare strumenti avanzati. Questo ci porta al passo successivo.
Migliorare la sicurezza dei data lake con SentinelOne
SentinelOne estende la sicurezza del data lake con i suoi prodotti specializzati, Singularity Data Lake e Singularity Cloud Data Security.
Singularity Data Lake unifica l'analisi della sicurezza in tempo reale security analytics con il rilevamento e la risposta alle minacce su un'unica piattaforma per la gestione delle informazioni e degli eventi di sicurezza (SIEM) e il rilevamento e la risposta estesi (XDR). Utilizza l'intelligenza artificiale per correlare gli eventi di sicurezza, rilevare minacce avanzate e automatizzare le risposte. In questo modo, i team di sicurezza godono di un vantaggio grazie alla visibilità centralizzata che facilita il monitoraggio e il follow-up dei comportamenti sospetti in ambienti di data lake su larga scala.
Singularity™ Cloud Data Security protegge i data lake basati su cloud utilizzando la scansione dei malware basata sull'intelligenza artificiale e risposte automatizzate su soluzioni di archiviazione cloud come Amazon S3. Esegue la scansione in linea, mettendo in quarantena i file dannosi in pochi millisecondi e garantendo al contempo l'integrità dei dati archiviati nel cloud. Singularity™ Data Lake elimina l'onere della gestione dei dati; acquisisce i dati da qualsiasi fonte primaria o di terze parti utilizzando connettori predefiniti e li normalizza automaticamente utilizzando lo standard OCSF. Otterrete una visibilità completa dell'intero patrimonio cloud e proteggerete le vostre risorse mission-critical.
Ciò fornisce un valore immenso alle organizzazioni che operano in ambienti ibridi o multi-cloud, dove la sicurezza deve essere una priorità man mano che i dati aumentano.
Con queste soluzioni, SentinelOne offre una protezione robusta contro le minacce informatiche come ransomware o malware, proteggendo così i data lake on-premise e basati su cloud.
Il SIEM AI leader del settore
Individuate le minacce in tempo reale e semplificate le operazioni quotidiane con il SIEM AI più avanzato al mondo di SentinelOne.
Richiedi una demoProteggere il vostro data lake: un investimento fondamentale per il futuro
Con l'aumentare del volume e della complessità dei dati archiviati nei data lake, crescono anche i rischi associati. Approcci quali la segmentazione della rete, la crittografia dei dati e il monitoraggio possono ridurre l'esposizione dei dati sensibili e, in ultima analisi, minimizzare i danni in caso di potenziali violazioni. Adottando queste importanti misure, le organizzazioni possono proteggere i propri data lake dai crescenti danni finanziari e reputazionali causati dagli attacchi informatici.
A questo proposito, investire nella sicurezza dei data lake non è un'opzione, ma una necessità. Dotate di strumenti integrati avanzati, come SentinelOne basato sull'intelligenza artificiale, le organizzazioni possono stare al passo con le minacce, mentre i loro data lake rimangono sicuri, conformi e resilienti ai rischi informatici in continua evoluzione.
FAQs
I data lake garantiscono scalabilità, flessibilità ed efficienza in termini di costi nell'archiviazione di dati strutturati e non strutturati. Consentono alle aziende di analizzare grandi set di dati per ottenere informazioni utili a prendere decisioni migliori.
Sebbene i data lake possano essere sicuri, la loro natura complessa li espone a vulnerabilità se non vengono gestiti correttamente. È necessario adottare best practice quali controlli di accesso e crittografia per garantire la sicurezza delle informazioni sensibili.
Un data lake di sicurezza è un data lake specializzato che raccoglie e analizza log e dati di sicurezza. Aiuta a rilevare le minacce e supporta le attività proattive di ricerca delle minacce.