Wat is Data Lake Security? Belang & best practices

Benut de kracht van uw datameer en zorg tegelijkertijd voor de beveiliging ervan. Bekijk de nieuwste bedreigingen, best practices en oplossingen om uw gegevens te beschermen tegen ongeoorloofde toegang en inbreuken.

Een beveiligingsdatameer is een gecentraliseerde opslagplaats waar gegevens van uw SaaS-providers, cloudomgevingen, netwerken en apparaten, zowel op locatie als op externe locaties, worden bewaard. Beveiligingsdatameren staan erom bekend dat ze de zichtbaarheid van uw volledige bedrijfsvoering verbeteren en de gegevensbeveiliging beheren.

De introductie van datameerbeveiliging kan verschillende organisaties ten goede komen en beveiligingsgegevens op grote schaal analyseren. Data lake-beveiliging maakt gebruik van modellering en voorspelling van dreigingsinformatie om onderzoeken te versnellen. Veel bedrijven maken gebruik van AI-gebaseerde analyses, tools voor het opsporen van dreigingen en gegevensbewaring voor compliance, die allemaal zijn opgenomen in een beveiligingsdatameer.

In dit bericht bespreken we alles wat u hierover moet weten en hoe u aan de slag kunt gaan.

Wat is Data Lake Security?

Data Lake Security is een reeks procedures om data lakes te beschermen en te beveiligen. Een data lake is een gecentraliseerde opslagplaats waar ruwe, onbewerkte gegevens in hun oorspronkelijke formaat worden opgeslagen. Repositories kunnen ongestructureerde teksten bevatten die zijn ontworpen om grote hoeveelheden informatie uit verschillende bronnen te verwerken.

Data Lake Security is cruciaal voor big data- en machine learning-toepassingen, omdat het de integriteit en vertrouwelijkheid van gegevens waarborgt. Het is een manier om ongeoorloofde toegang tot gegevens, manipulatie en ongewenste bewerking te voorkomen.

Er zijn verschillende aspecten die een rol spelen bij de beveiliging van data lakes, zoals:

• Datamaskering en auditing – Gegevensbeveiliging omvat het maskeren van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en ervoor te zorgen dat derden geen ongeoorloofde toegang krijgen tot deze gegevens. Het houdt een goed overzicht bij van alle toegangslogins, wijzigingen en verwijderingen om potentiële kwetsbaarheden te identificeren, naleving te waarborgen en datalekken te voorkomen.
• Databeheer en naleving – Goed gegevensbeheer zorgt voor hoogwaardige en beschikbare gegevens om effectieve zakelijke beslissingen te nemen. Het zorgt ervoor dat relevante regelgevingsnormen zoals HIPAA, NIST, CIS Benchmark, ISO 27001 en vele andere worden nageleefd. Sterke gegevenscompliance houdt de gegevens van klanten veilig, bouwt vertrouwen op en voorkomt mogelijke rechtszaken. Het wordt beschouwd als een essentieel onderdeel van de risicobeheerstrategie van elke organisatie.
• Bedreigingsmonitoring en incidentrespons – Real-time bedreigingsmonitoring in data lake-beveiliging is een essentieel onderdeel van effectieve bedreigingsbestrijding. Het helpt organisaties om een volledig inzicht te krijgen in hun algehele beveiligingsstatus. Continue dreigingsmonitoring kan verborgen kwetsbaarheden aan het licht brengen die op andere momenten onopgemerkt zouden blijven. Data lake-beveiliging omvat een geautomatiseerde incidentrespons component, waarbij de organisatie toekomstige datalekken voorkomt door de nodige maatregelen te nemen. Er worden stappen ondernomen om de bedrijfscontinuïteit te waarborgen, snel herstel na rampen te bevorderen en back-ups van gegevens te maken voor veilige opslag.

Waarom is het Security Data Lake belangrijk?

Het bouwen van een Security Data Lake kan de activa van uw organisatie beveiligen en beschermen tegen verborgen en onbekende bedreigingen. Een Security Data Lake biedt een robuuste set functies om activa te beheren en interne en externe aanvallen te beperken. Oplossingen voor het beheer van Data Lake-opslag maken automatisering mogelijk en bieden ruime schaalbaarheid. Ze bevatten gedetailleerde toegangscontroles waarmee alleen geautoriseerde gebruikers activa kunnen bekijken, openen, wijzigen en verwijderen. Er zijn ook andere goed geïntegreerde functies, zoals gegevensversleuteling, opslagbucketbeleid, op bronnen gebaseerd beleid en toegangsbeleid.

SIEM versus beveiligingsdatameer

SIEM -systemen zijn ontworpen voor realtime gegevensmonitoring, logboekregistratie en incidentbeheer. Ze analyseren informatie uit verschillende bronnen en signaleren potentiële bedreigingen. SIEM-oplossingen bieden organisaties bruikbare inzichten in hun huidige beveiligingsstatus en bieden realtime analyses.

Oudere SIEM-systemen hebben moeite met effectieve schaalbaarheid en kunnen de enorme hoeveelheden gegevens niet verwerken. Ze kunnen ook kritieke beveiligingsrisico's missen, last hebben van verminderde prestaties en leiden tot tragere responstijden bij zoekopdrachten. Beveiligingsdatameren bieden een oplossing voor de uitdagingen van dergelijke SIEM-oplossingen en bieden toegang tot hot storage voor snelle en eenvoudige analyse.

Belangrijkste verschillen tussen SIEM en beveiligingsdatameren:

SIEM	Beveiligingsdatameer
Oudere SIEM-systemen hebben vaak beperkte opslagcapaciteit	Een beveiligingsdatameer kan grote hoeveelheden ongestructureerde en gestructureerde gegevens bevatten. Het biedt als bijkomend voordeel dat gegevens maanden tot jaren kunnen worden bewaard.
SIEM is een traditionele optie voor het detecteren van en reageren op bedreigingen	Een beveiligingsdatameer biedt geavanceerde mogelijkheden voor gegevensanalyse en bedrijfscontextuele gegevensanalyse
SIEM is niet eenvoudig in te stellen, vereist technische kennis om te configureren en heeft uitgebreid onderhoud nodig	Een beveiligingsdatameer is gebruiksvriendelijker en toegankelijker voor niet-technische gebruikers. Het installatieproces is ook eenvoudig en probleemloos.
SIEM kan beveiligingswaarschuwingen opnemen en gegevens in verschillende formaten verwerken of analyseren. SIEM bepaalt basislijnen voor normaal gedrag en markeert afwijkend of verdacht gedrag voor handmatige beoordeling door beveiligingsprofessionals.	De echte waarde van een beveiligingsdatameer komt tot uiting wanneer het niet alleen logboeken en waarschuwingen kan opnemen. Het kan gebruikmaken van beveiligingsinformatie uit open-source inlichtingeninformatie (OSINT), malwaredatabases, externe feeds met informatie over bedreigingen, operationele logboeken, IP-reputatiedatabases en dark web-bronnen.

Hier zijn enkele andere kenmerken die we kunnen vergelijken als het gaat om SIEM versus Security Data Lake:

1. Kosten

De meeste SIEM-leveranciers brengen kosten in rekening op basis van de hoeveelheid verwerkte en opgeslagen gegevens, wat betekent dat de prijzen voor organisaties aanzienlijk hoog kunnen oplopen. SIEM-oplossingen zijn traditioneel duurder in vergelijking met de prijzen voor cloudopslag.

De prijsplannen voor een beveiligingsdatameer zijn veel redelijker. Veel providers bieden kortingen voor bulkopslag. Een normale SIEM-oplossing bewaart logboeken en waarschuwingsgegevens doorgaans minder dan een jaar. Deze tijdsduur kan de gezondheid van de organisatie in gevaar brengen en SIEM kan geen historische datatrends op lange termijn vastleggen. Beveiligingsdatameren zijn ontworpen om te schalen en vastgelegde gegevens jarenlang te bewaren in plaats van maanden of dagen. De grotere tijdsperiode biedt organisaties grote voordelen, omdat ze historische patronen en trends kunnen analyseren. Ze leveren unieke inzichten op die de toekomstige bedrijfsprestaties ten goede komen.

2. Mogelijkheden voor het opsporen van bedreigingen

Beveiligingsdatameren kunnen gegevens voor langere periodes opslaan en die gegevens gebruiken om AI/ML-algoritmen te trainen. Ze kunnen vele soorten gegevens opnemen, contextuele informatie bevatten en bedreigingsjagers helpen via gegevensquery-interfaces voor verder onderzoek.

SIEM-tools kunnen waarschuwingen vakkundig analyseren, specifieke gebeurtenissen markeren en bevatten geen threat-hunting-functies met oplossingen. Threat hunters hebben aanvullende gegevens nodig voor contextuele analyse en SIEM heeft te maken met beperkingen door een beperkt aantal gegevensbronnen als het gaat om opname.

3. Waarschuwingen

Beveiligingsteams hebben het moeilijk om de grote hoeveelheid waarschuwingen die door SIEM-tools worden gegenereerd bij te houden. SDL's kunnen enige verlichting bieden door zoekopdrachten op bredere datasets te beperken. Een beveiligingsdatameer kan de onderzoekstijd drastisch verkorten, maar analisten zullen de getoonde resultaten moeten verifiëren.

Beperkte datasets in verband met SIEM-tools kunnen voor vertekening zorgen en een goede algoritmische training in de weg staan. Beveiligingsdatameren kunnen werken met ongefilterde en grotere datasets, wat betekent dat AI- en ML-modellen een robuuste training kunnen ondergaan en bedreigingen en afwijkingen veel efficiënter kunnen opsporen. Het enige nadeel hiervan is de aanzienlijke testtijd.

Uitdagingen die moeten worden aangepakt in de beveiliging van datameren

1. Betrouwbaarheid van gegevens – Datameren kunnen te maken hebben met betrouwbaarheidsproblemen. Als het schrijven halverwege mislukt, is het aan het beveiligingsteam om te controleren op eventuele problemen, hiaten op te vullen en de nodige correcties door te voeren of te verwijderen. Het goede nieuws is dat een datameer de herverwerking naadloos maakt en dat alle gegevensbewerkingen op atomair niveau kunnen worden uitgevoerd.
2. Problemen met de gegevenskwaliteit – Problemen met de gegevenskwaliteit kunnen gemakkelijk onopgemerkt blijven als er geen goede validatiemechanismen zijn. U weet niet wanneer er iets misgaat en u kunt uiteindelijk slechte zakelijke beslissingen nemen door erop te vertrouwen. Uitdagingen op het gebied van gegevensvalidatie in verband met datameerbeveiliging zijn: beschadigde gegevens, randgevallen en onjuiste gegevenstypen. Deze kunnen gegevenspijplijnen verstoren en resultaten vertekenen. Het ontbreken van maatregelen om de gegevenskwaliteit te waarborgen is hier het grote probleem. Het wordt nog ingewikkelder wanneer uw datasets gedurende de hele levenscyclus evolueren en veranderen.
3. Batch- en streaminggegevens combineren – Traditionele beveiligingsdatameren hebben moeite om streaminggegevens in realtime vast te leggen en te combineren met historische gegevens. Veel leveranciers zijn overgestapt op een lambda-architectuur om dit probleem te verhelpen, maar daarvoor zijn twee afzonderlijke codebases nodig die moeilijk te onderhouden zijn. U moet de batch- en streamingbronnen kunnen integreren. Het verkrijgen van een consistent beeld van uw dieet, het observeren wanneer gebruikers wijzigingen aanbrengen en het uitvoeren van andere bewerkingen zijn allemaal essentiële functies die bij gebruikelijke oplossingen ontbreken.
4. Compliance-vriendelijke bulkupdates, samenvoegingen en verwijderingen – Data lakes zijn niet in staat om bulkupdates, samenvoegingen en verwijderingen uit te voeren volgens de nieuwste regelgevingsnormen.  Er is geen tool om de consistentie van gegevens te waarborgen en bulkwijzigingen zijn hard nodig. Bedrijven kunnen soms verplicht zijn om klantgegevens te verwijderen om te voldoen aan regelgeving of om andere redenen. Het kan ongelooflijk moeilijk zijn om aan hun verzoeken te voldoen en dit kan al snel een tijdrovend proces worden. Bedrijven zullen gegevens rij voor rij moeten verwijderen of gegevensquery's moeten uitvoeren met behulp van SQL.
5. Slechte query- en bestandsgrootte-optimalisatie – De meeste query-engines voor data lakes zijn standaard niet geoptimaliseerd. Er zijn problemen met het waarborgen van adequate queryprestaties en de responstijden kunnen traag zijn. Data lakes slaan miljoenen bestanden en tabellen op en bevatten verschillende kleinere bestanden. Te veel kleine bestanden die niet zijn geoptimaliseerd, kunnen de prestaties vertragen. Het is noodzakelijk om de doorvoer te versnellen en te voorkomen dat informatie wordt verwerkt die niet relevant is voor query's. Er blijven ook problemen bestaan met het cachen van gegevens. Verwijderde bestanden blijven tot 30 dagen staan voordat ze definitief worden verwijderd, zoals bij veel oplossingen het geval is.

Best practices voor datameerbeveiliging

1. Versleutel gegevens in rust en tijdens het transport – Elk beveiligingsraamwerk voor datameren moet gevoelige informatie beschermen door deze te versleutelen. Het moet gebruikers in staat stellen om server-side encryptie toe te passen en al het netwerkverkeer tussen datacenters op de fysieke laag te versleutelen. Gebruikers moeten de mogelijkheid hebben om uit verschillende encryptiemechanismen te kiezen en het gewenste mechanisme toe te passen.
2. Creëer een gegevensclassificatieschema en catalogus – De beveiligingsoplossing voor datameren moet gegevens classificeren op basis van inhoud, omvang, gebruiksscenario's, typen en andere filters. Het moet mogelijk zijn om gegevens in catalogi te groeperen en snel te doorzoeken en op te halen. Er moet ook een methode zijn om de gewenste gegevens te zoeken en deze te scheiden van de gegevens die u wilt verwijderen.
3. Toegangscontroles en gegevensbeheer – Sterke toegangscontroles zijn een must om ongeoorloofde toegang tot gegevens te voorkomen. Omdat werknemers in het bedrijf zonder enige controle gegevens uit verschillende bronnen kunnen invoeren, is het cruciaal om een goede toegangscontrole in te bouwen. Er moet een manier zijn om gebruikersrechten te bekijken, te beheren en te verwijderen. Duidelijke beleidsregels voor gegevensbeheer op het werk moeten aan de werknemers worden meegedeeld, inclusief hoe ze gebruik kunnen maken van het datameer, hoe ze complexe scenario's kunnen navigeren en hoe ze de kwaliteit van de gegevens en ethisch gebruik kunnen bevorderen. Als een gebruiker of partij verdachte activiteiten uitvoert, moet de organisatie onmiddellijk op de hoogte worden gesteld. Handhaaf gegevensbeheer en privacycontroles die zorgen voor voortdurende naleving van de nieuwste regelgevingsnormen in de branche.

Waarom SentinelOne voor datameerbeveiliging?

SentinelOne Singularity™ Data Lake stelt gebruikers in staat om gegevens te centraliseren en om te zetten in bruikbare informatie voor realtime onderzoek en respons. Door gebruik te maken van een AI-gestuurd, uniform datameer biedt SentinelOne volledige flexibiliteit voor bedrijfs- en IT-beveiligingsactiviteiten door snel gegevens uit meerdere bronnen op te nemen.

Met AI-ondersteunde monitoring, onderzoek en snelle schaalbaarheid kunnen gebruikers hun gevoelige gegevens zo lang als nodig is opslaan. Er is geen behoefte aan het opnieuw in evenwicht brengen van knooppunten, herverdeling van middelen of duur retentiebeheer. De gepatenteerde architectuur maakt razendsnelle zoekopdrachten in realtime mogelijk, waarbij gegevens in de cloud met machinesnelheid kunnen worden geschaald.

Dit zijn de belangrijkste functies die SentinelOne Singularity™ Data Lake biedt aan internationale organisaties:

• AI-ondersteunde analyses, geautomatiseerde workflows en data-opname uit alle primaire of externe bronnen
• Normaliseer uw gegevens automatisch met behulp van de OCSF-standaard
• Krijg inzicht in bedreigingen, afwijkingen en gedragingen in de hele onderneming door ongelijksoortige en gescheiden datasets met elkaar te verbinden
• Houd controle over bedrijfskritische gegevens met behulp van full-stack loganalyse
• Elimineer dubbele gegevens en versnel de gemiddelde responstijd
• Verwijder bedreigingen volledig met de volledige gebeurtenis- en logcontext
• Voert snelle zoekopdrachten uit in bedrijfsbrede gegevens en bewaakt prestaties op schaal
• Lost waarschuwingen snel op met geautomatiseerde en aanpasbare workloads en voorkomt problemen
• Breidt SIEM uit en automatiseert reacties met ingebouwde waarschuwingscorrelatie en aangepaste STAR-regels

Conclusie

Data lake-beveiliging vormt de basis voor moderne organisaties en is ontworpen om gegevens te beschermen, ongeacht waar deze zich bevinden. Organisaties moeten investeren in holistische, datacentrische oplossingen zoals SentinelOne om hun gegevens eenvoudig te classificeren en te lokaliseren. Na identificatie van de gegevens kunnen ze vervolgens het toegangsbeheer voor gebruikers controleren, machtigingen instellen en voorkomen dat gegevens worden gestolen of geschonden door kwaadwillende insiders.

Relationele databases waren in het verleden de standaardopslagoplossingen, maar SentinelOne maakt gebruik van de nieuwste ontwikkelingen op het gebied van gegevensopslag, -vastlegging en -analyse. U kunt echte waarde halen uit uw ruwe gegevens en profiteren van de bruikbare inzichten die worden gegenereerd. Breid uw organisatie vandaag nog uit, verhoog uw bedrijfsinkomsten en zie hoe de loyaliteit van uw klanten groeit.

U kunt een live demo met ons plannen en de functies van onze Singularity Data Lake uitproberen.

FAQ

Wat is een Security Data Lake?

Een beveiligingsdatameer is een service die volledig inzicht biedt in uw hele organisatie en waarmee u snel gegevens uit meerdere bronnen kunt opnemen. Het is een geweldige oplossing voor het verbeteren van de cloudbeveiliging van de onderneming. Een beveiligingsdatameer is ontworpen om gevoelige informatie te centraliseren en te transformeren. Het haalt bruikbare inzichten uit gestructureerde en ongestructureerde gegevens door deze te organiseren en op te schonen. De gecentraliseerde gegevensopslagplaats wordt gebruikt om geavanceerde gegevensanalyses uit te voeren, logboeken bij te houden en gegevenscontroles bij te houden. Met toonaangevende prestaties en voortdurende naleving van de regelgeving kan een beveiligingsdatameer het gegevensbeveiligingsbeheer van een organisatie aanzienlijk verbeteren.