Wat is datameerbeveiliging?

Ontdek de basisprincipes van datameerbeveiliging met onze gids. Van best practices tot praktijkvoorbeelden: leer hoe u uw gegevens kunt beveiligen, toegang kunt controleren en effectief kunt voldoen aan regelgeving.

Data is tegenwoordig een cruciale bedrijfsmiddel geworden dat besluitvorming, innovatie en digitale transformatie stimuleert. Maar nu de hoeveelheid en complexiteit van data blijven toenemen, groeit ook de vraag naar veilige opslag en analyse. In deze context is het concept van het datameer ontstaan. Een datameeropslagplaats biedt bedrijven de mogelijkheid om enorme hoeveelheden ongestructureerde, semi-gestructureerde en gestructureerde data op één plek op te slaan. Het biedt enorme flexibiliteit, maar door het open en uitgebreide karakter ervan zijn datameren kwetsbaar voor allerlei beveiligingsrisico's.

Het datameer is een gemeenschappelijke opslagplaats die organisaties gebruiken voor het opslaan van al hun gegevens, ongeacht het formaat, type of volume. In tegenstelling tot traditionele databases leggen datameren geen rigide gegevensschema's op; bedrijven kunnen gestructureerde informatie opslaan in de vorm van tabellen en spreadsheets, en zelfs combinaties met ongestructureerde gegevens, zoals afbeeldingen, video's en logbestanden. Door hun flexibiliteit zijn data lakes ideaal voor big data-analyse, machine learning en business intelligence. Volgens een recent rapport past meer dan 70% van de Amerikaanse ondernemingen data lake-technologie toe of is van plan dit te gaan doen om de kracht van big data en geavanceerde analyse te benutten.

Een beveiligingsdatameer is een vorm van datameer dat is ontwikkeld om beveiligingsgerelateerde informatie uit verschillende bronnen, zoals netwerklogboeken, beveiligingsgebeurtenissen en waarschuwingen, te verzamelen, op te slaan en te analyseren. Deze uitgebreide dataset helpt beveiligingsteams om potentiële bedreigingen effectiever op te sporen, te onderzoeken en erop te reageren. In deze blog bespreken we wat een beveiligingsdatameer is, waarom het zo belangrijk is om datameren te beveiligen en welke best practices hun bescherming garanderen.

Waarom bedrijven datameren nodig hebben

Data lakes hebben diverse bronnen. Data lakes bieden de schaalbaarheid en flexibiliteit om gegevens in hun oorspronkelijke vorm te verwerken en op te slaan zonder voorafgaande verwerking of transformatie. Bedrijven hebben om de volgende redenen data lakes nodig:

• Verbeterde besluitvorming op basis van datagestuurde inzichten
• Geavanceerde analyses en machine learning
• Doorbreken van de silo's van één opslagplaats voor alle soorten gegevens
• Kostenefficiëntie dankzij de mogelijkheid om enorme hoeveelheden gegevens tegen lage kosten op te slaan

Wat is datameerbeveiliging?

Datameerbeveiliging bestaat uit praktijken, technologieën en beleidsregels die een datameer beveiligen. Het doel is om gevoelige informatie te beschermen tegen ongeoorloofde toegang, manipulatie en schending. De belangrijkste componenten van datameerbeveiliging zijn gegevensversleuteling, toegangscontrole, identiteitsbeheer, auditing en monitoring.

De noodzaak van een beveiligingsdatameer

Beveiligingsdatameren worden steeds noodzakelijker nu er steeds nieuwe beveiligingsincidenten plaatsvinden en de methoden die cybercriminelen gebruiken steeds intelligenter worden. Deze opslagplaatsen bevatten enorme hoeveelheden beveiligingsgerelateerde gegevens die zijn verzameld uit verschillende bronnen, zoals firewalls, IDS/IPS-systemen, endpoint protection en cloudomgevingen. Belangrijke redenen waarom organisaties beveiligingsdatameren nodig hebben:

• Gecentraliseerde dreigingsinformatie: Dit is een van de belangrijkste voordelen van een beveiligingsdatameer. Beveiligingsteams kunnen nu potentiële bedreigingen detecteren, analyseren en erop reageren door alle beveiligingsgebeurtenissen, logboeken en waarschuwingen uit verschillende systemen en applicaties samen te brengen in één enkele opslagplaats. Dankzij deze uniforme gegevensbron kunnen teams afwijkingen identificeren, correlaties tussen gebeurtenissen in verschillende omgevingen leggen en volledig inzicht krijgen in hun beveiligingsstatus, zonder dat ze meerdere losstaande systemen hoeven door te spitten.
• Verbeterde incidentrespons: Security data lakes zijn bedoeld om de incidentrespons te verbeteren. De pool van historische gegevens binnen deze opslagfaciliteiten stelt beveiligingsteams in staat om diepgaande forensische onderzoeken uit te voeren. Trends, patronen en gedragingen uit incidenten in het verleden kunnen worden geanalyseerd en vervolgens proactief worden gebruikt om mogelijke zwakke punten op te sporen en verdere aanvallen te voorspellen. Langdurige gegevensbewaring biedt de mogelijkheid om voorspellende analysemodellen te ontwikkelen, waarmee opkomende bedreigingen kunnen worden opgespoord voordat ze escaleren tot volledige incidenten. Dit leidt tot een verbeterde risicobeperking door een organisatie in realtime.
• Naleving en auditing: Naast dreigingsinformatie en respons zijn naleving en auditing andere zeer cruciale toepassingen van beveiligingsdatameren. Gezien de toenemende regelgevingseisen, zoals GDPR, HIPAA en PCI DSS, zijn organisaties verplicht om vrij uitgebreide gegevens bij te houden over beveiligingsactiviteiten en incidenten. Een beveiligingsdatameer biedt volledige audittrails, waarin alle beveiligingsgebeurtenissen worden vastgelegd, zoals wie toegang heeft gehad tot welke gegevens en wanneer, in relatie tot specifieke acties.

Beveiligingsdatameer versus SIEM

Beveiligingsdatameren en SIEM-systemen zijn essentiële concepten in het cyberbeveiligingslandschap. Ze beheren en analyseren beveiligingsgegevens. Hoewel ze elkaar aanvullen qua doel, verschillen ze in aanpak en functionaliteit.

Terwijl een beveiligingsdatameer beveiligingsfuncties omvat, verschilt een SIEM enigszins in zowel reikwijdte als doel:

• SIEM: Security Information and Event Management oplossingen zijn speciaal ontworpen voor realtime monitoring, waarschuwingen en reacties. Ze verzamelen beveiligingsgebeurtenissen uit een breed scala aan bronnen, zoals firewalls, antivirusprogramma's en netwerkapparaten, analyseren deze gegevens en detecteren zo potentiële bedreigingen. Over het algemeen werken werken SIEM's met gestructureerde gegevens, wat betekent dat de gegevens vooraf moeten worden verwerkt en georganiseerd om ze te kunnen analyseren. De belangrijkste kracht van SIEM-systemen is dat ze onmiddellijk bruikbare waarschuwingen geven aan beveiligingsteams, meestal op basis van bepaalde regels of mechanismen voor het detecteren van afwijkingen.
• Beveiligingsdatameer: In tegenstelling tot SIEM-systemen kunnen beveiligingsdatameren ruwe gegevens opnemen zonder strikte schema's of vooraf gedefinieerde formaten, waardoor ze een veel breder scala aan informatie kunnen opslaan, zoals logboeken, metagegevens, netwerkverkeer en zelfs gegevens over gebruikersgedrag. Beveiligingsdatameren worden niet alleen gebruikt voor kortetermijnmonitoring, maar ook voor langetermijnopslag van gegevens en diepgaande analyse. Ze maken verschillende geavanceerde analysetechnieken mogelijk, zoals machine learning-modellen, voor een diepgaandere analyse van historische gegevens om complexe dreigingspatronen te identificeren, trends te detecteren en toekomstige beveiligingsrisico's te voorspellen.

4 Belangrijke componenten van datameerbeveiliging

Een van de belangrijkste zaken bij het beveiligen van een data lake is een meerlaagse verdediging; daarom moet het vertrouwelijk worden gehouden, uitsluitend bestemd zijn voor bevoegde personen en veilig zijn voor elke mogelijke bedreiging. Er zijn vier belangrijke componenten die als ruggengraat dienen voor effectieve beveiliging van data lakes.

1. Gegevensversleuteling:

Gegevensversleuteling biedt een centraal beveiligingsmechanisme voor gevoelige informatie in het datameer. Dit wordt gedaan om ervoor te zorgen dat geen enkele onbevoegde gebruiker informatie kan lezen die wordt verzonden van of naar het datameer of die is opgeslagen in de opslag. Sterke versleutelingsprotocollen, zoals AES, beschermen de integriteit en vertrouwelijkheid van de gegevens en zorgen ervoor dat zelfs in een scenario waarin kwaadwillende actoren toegang hebben tot de gegevens, zij deze niet kunnen interpreteren of misbruiken.

2. Toegangscontrole:

Toegangscontrolemechanismen zijn van cruciaal belang om te bepalen wie specifieke gegevens in een datameer kan bekijken, wijzigen of bewerken. Met RBAC kan een organisatie machtigingen toewijzen op basis van de rol of functie van een gebruiker. Individuen krijgen alleen toegang tot de gegevens die nodig zijn om hun taken uit te voeren. Bovendien voegt MFA een extra beveiligingslaag toe door van een gebruiker te eisen dat hij zijn identiteit verifieert via meerdere authenticatiemethoden, zoals wachtwoorden en vingerafdrukken.

3. Controle en monitoring:

Controle en monitoring moeten continu worden uitgevoerd om zicht te houden op de activiteiten binnen het datameer en om te voldoen aan het vastgestelde beveiligingsbeleid. Organisaties moeten de toegang tot gegevens, het gebruik en de interactiepatronen met het systeem bijhouden om verdacht gedrag of ongeoorloofde toegangspogingen in realtime te kunnen detecteren. Auditing zorgt ervoor dat elke uitgevoerde actie traceerbaar is binnen het datameer: wie heeft toegang gehad tot de gegevens, wanneer was dat en welke wijzigingen zijn er aangebracht.

4. Gegevensmaskering en tokenisatie:

Gegevensmaskering en tokenisatie worden gebruikt om gevoelige informatie verborgen te houden zonder de daadwerkelijke gegevens te onthullen. Het is een proces waarbij bepaalde elementen van gevoelige gegevens, zoals PII, worden gewijzigd, zodat de feitelijke gegevens worden gemaskeerd voor onbevoegde gebruikers, maar nog steeds bruikbaar blijven voor analyse of testen. Tokenisatie vervangt gevoelige gegevens door niet-gevoelige, gelijkwaardige tokens die alleen door middel van veilige, geautoriseerde processen kunnen worden teruggekoppeld naar gevoelige gegevens.

Een beveiligingsplan voor een datameer opstellen

Op basis van grondige risicobeoordelingen zou men een beveiligingsplan voor een datameer opstellen, waarbij men de punten met verborgen kwetsbaarheden opspoort en passende veiligheidsmaatregelen treft. Een typisch beveiligingsplan omvat:

• Risicobeheerkader: Een risicobeheerkader biedt de basis waarop een beveiligingsplan wordt ontworpen. Het evalueert verschillende bedreigingen voor het datameer, waaronder ongeoorloofde toegang, bedreigingen van binnenuit en datalekken, en geeft het bijbehorende risiconiveau weer, van hoog tot laag. Dit vereist dat organisaties een goede risicobeoordeling uitvoeren om zwakke controles in hun datameeromgeving op te sporen, waaronder zwakke toegangscontrole, niet-gepatchte software of onvoldoende monitoring.
• Toegangscontrolebeleid: Toegangscontrolebeleid beschrijft de regels over wie wanneer toegang krijgt tot wat binnen het datameer. Een goed opgesteld beleid zorgt ervoor dat gebruikers alleen toegang krijgen tot gegevens die ze nodig hebben voor het uitvoeren van hun taken. Hierdoor kunnen organisaties ook de blootstelling aan gevoelige gegevens beperken en tegelijkertijd bedreigingen van binnenuit of onopzettelijke gegevenslekken minimaliseren door gegevens te segmenteren op basis van rol- of afdelingsgebonden toegang.
• Gegevensclassificatie: Dit is een van de belangrijkste stappen in gegevensbeveiliging, waarbij gegevens worden gesegregeerd op basis van de gevoeligheid van de informatie. De gegevens kunnen worden gemarkeerd als vertrouwelijk, openbaar of gevoelig, en op basis daarvan kunnen meer gepersonaliseerde beschermingsmechanismen worden geïmplementeerd, zoals versleuteling of gegevensmaskering, afhankelijk van het belang van de gegevens. Persoonlijk identificeerbare informatie of financiële gegevens moeten bijvoorbeeld beter worden beschermd dan minder kritieke bedrijfsgegevens.
• Incidentresponsplan: Een incidentresponsplan speelt een belangrijke rol bij het beheer van beveiligingsincidenten of andere incidenten die kunnen leiden tot blootstelling van gegevens binnen het meer. Dit omvat processen voor het in realtime detecteren, indammen en reageren op beveiligingsincidenten. Het omvat de identificatie van personeel dat incidenten moet afhandelen, protocollen voor communicatie en herstelstrategieën om de integriteit en functionaliteit van de gegevens na een incident te herstellen.

Hoe kan de veiligheid van het datameer worden gewaarborgd?

Het datameer wordt gezien als een essentiële technologie voor het verwerken en beheren van big data. Het biedt één plek voor het opslaan van grote hoeveelheden gegevens, zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens, en voor het efficiënt uitvoeren van zoekopdrachten. Het concept van gegevensbeveiliging in het datameer is afhankelijk van veelzijdige opvattingen over gegevensbescherming. Om de veiligheid van het datameer te waarborgen, moet u rekening houden met het volgende:

• Implementeer sterke versleutelingsprotocollen (zowel voor opgeslagen als voor verzonden gegevens).
• Gebruik meervoudige authenticatie (MFA) om ongeoorloofde toegang te beperken.
• Controleer regelmatig toegangslogboeken en monitor gegevensgebruik om afwijkingen op te sporen.
• Pas op rollen gebaseerde toegangscontrole (RBAC) toe om ervoor te zorgen dat gebruikers alleen toegang hebben tot de gegevens die ze nodig hebben.
• Hanteer een beleid voor het bewaren van gegevens om verouderde gegevens automatisch te archiveren of te verwijderen en zo de blootstelling aan risico's te minimaliseren.

Voordelen van datameerbeveiliging

Het beveiligen van een data lake is niet alleen van cruciaal belang om gevoelige informatie te beschermen, maar ook omdat het de algehele waarde en bruikbaarheid van de gegevens die het bevat, vergroot. Robuuste beveiliging van data lakes biedt tal van voordelen die datalekken voorkomen, naleving van wettelijke vereisten garanderen en de integriteit van gegevens waarborgen. Enkele andere voordelen zijn:

1. Verbeterd gegevensbeheer: Een van de belangrijkste voordelen van beveiliging van datameren is verbeterd gegevensbeheer. Door strenge beveiligingsmaatregelen te handhaven, kan een organisatie haar gegevens verwerken in overeenstemming met regelgevingsnormen zoals GDPR, HIPAA en CCPA. Versleuteling, toegangscontroles en audits, naast andere maatregelen, beschermen gevoelige informatie tegen ongeoorloofde toegang of misbruik. Goed beheer omvat ook duidelijk omschreven beleidsregels voor het gebruik, de bewaring en het delen van gegevens, zodat alle belanghebbenden op één lijn zitten wat betreft de manier waarop die gegevens moeten worden beheerd.
2. Verbeterde detectie van bedreigingen: Een data lake-beveiliging is ontworpen om enorme hoeveelheden beveiligingsgerelateerde gegevens op te slaan en te analyseren, wat in feite neerkomt op een veel uitgebreidere set van mogelijkheden voor het detecteren van bedreigingen dan andere soorten traditionele beveiligingsoplossingen. Hiermee worden alle beveiligingslogboeken verzameld in één opslagplaats met netwerkverkeer, gebruikersgedrag en systeemgebeurtenissen, waarop geavanceerde analyse- en machine learning-modellen worden toegepast om patronen te onthullen die leiden tot de identificatie van APT's of andere geavanceerde aanvallen. Dankzij deze diepgaande historische analyse van beveiligingsgegevens kunnen beveiligingsteams verborgen bedreigingen opsporen door middel van realtime monitoring, wat moeilijk te extraheren is.
3. Data-integriteit: Data-integriteit helpt de nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en onveranderlijkheid van de informatie die in het datameer is opgeslagen te waarborgen. Beveiligingsprotocollen zoals versleuteling, hashing en auditing beschermen gegevens tegen ongeoorloofde manipulatie of beschadiging. Versleuteling zorgt ervoor dat zelfs in geval van ongeoorloofde toegang tot de gegevens, deze niet kunnen worden gemanipuleerd of misbruikt. Auditing houdt ook een register bij van activiteiten en wijzigingen in het datameer, waardoor een organisatie ongeoorloofde wijzigingen kan detecteren en de nauwkeurigheid van de opgeslagen gegevens kan waarborgen.
4. Schaalbaarheid: Een goed beveiligd datameer is schaalbaar en ondersteunt schaalbaarheid om datameren voor elk bedrijf veilig te laten groeien naarmate hun datavolumes toenemen. Terwijl een organisatie steeds meer gegevens verzamelt van sensoren, IoT-apparaten, cloudapplicaties en klantinteracties, is het van het grootste belang dat de beveiligingsprotocollen schaalbaar zijn, rekening houdend met goede toegangscontrole, versleuteling en bewakingssystemen.

Beveiligingsuitdagingen van datameren

Datameren vormen een uitdaging voor de beveiliging vanwege hun uitgebreide en diverse aard. Aangezien dit de centrale opslagplaatsen zijn voor enorme hoeveelheden gegevens, worden ze, als ze niet goed beveiligd zijn, het middelpunt van cyberdreigingen. Hoewel er veel voordelen zijn, zijn er ook enkele uitdagingen bij het beveiligen van het datameer:

• Schaalbaarheid: Schaalbaarheid is waarschijnlijk de grootste uitdaging bij het beveiligen van het datameer. Naarmate de omvang toeneemt, wordt het erg moeilijk om grote hoeveelheden gegevens te verwerken, en nog moeilijker om deze te beveiligen. Dit vereist dat een organisatie veel meer gegevenspunten moet beschermen, vaak in realtime, afkomstig uit verschillende bronnen, wat de versleuteling, toegangscontrole en monitoring van de gegevens complexer maakt. Dit maakt het moeilijk om traditionele beveiligingstools op te schalen voor dergelijke operaties, waardoor het detecteren van bedreigingen of ongeoorloofde toegang waarschijnlijk nog moeilijker wordt.
• Diverse gegevensbronnen: Informatie wordt vanuit vele bronnen naar datameren geleid. Dit kan variëren van gestructureerde, databasegestuurde informatie tot ongestructureerde gegevens, zoals feeds van sociale media of meetwaarden van IoT-sensoren. Dat maakt het een uitdaging, omdat verschillende gegevenstypen verschillende beveiligingsbenaderingen vereisen. Terwijl gestructureerde gegevens wellicht gemakkelijker kunnen worden versleuteld en beheerd door bestaande beveiligingsoplossingen, vereisen ongestructureerde gegevens vaak beveiligingsmechanismen die met meer flexibiliteit en aanpassingen kunnen worden uitgebreid. Bovendien leidt het beveiligen van metagegevens, logboeken en streaminggegevens uit meerdere systemen tot mogelijke blinde vlekken in de zichtbaarheid als dit niet wordt aangepakt.
• Complexe toegangscontroles: Een andere belangrijke uitdaging bij de beveiliging van een data lake is complexe toegangscontrole. Dit betekent dat alleen gebruikers die toegang moeten hebben tot de juiste gegevens, toegang krijgen, en dit vereist krachtige IAM-oplossingen. Met duizenden gebruikers en vele rollen en afdelingen die met het datameer te maken hebben, wordt het echter erg moeilijk om fijnmazige toegangsbeheerbeleidsregels te implementeren. De meeste organisaties zullen daarom RBAC, ABAC en MFA implementeren om ongeoorloofde toegang te beperken.

Best practices voor datameerbeveiliging

Datameerbeveiliging maakt gebruik van best practices die de specifieke uitdagingen aanpakken en bescherming bieden voor gevoelige informatie. Met de juiste best practices kunnen organisaties hun datameren effectief beveiligen en hun beveiligingsrisico's verminderen. Hier volgen enkele best practices om een datameer te beveiligen:

1. Gegevensversleuteling: Gegevensversleuteling omvat het versleutelen van gegevens in zowel rust- als transitstatus en is een van de belangrijkste beveiligingsmaatregelen om gevoelige informatie die is opgeslagen in een datameer te beveiligen. Versleuteling in rust zorgt ervoor dat zelfs wanneer een aanvaller toegang heeft tot opslagapparaten, hij de gegevens niet kan lezen zonder de versleutelingssleutel. Versleuteling tijdens transport beveiligt de gegevens wanneer ze over de netwerken worden verzonden en voorkomt ongeoorloofde onderschepping en afluisteren van gegevens.
2. Op rollen gebaseerde toegangscontrole: RBAC implementeert een toegangsregeling die gebruikers alleen de toegang geeft die ze nodig hebben voor hun rol; met andere woorden, het betekent het principe van minimale rechten. Organisaties kunnen dit effectief doen door toegangscontroles te koppelen aan functierollen, waardoor toegangscontroles worden gestroomlijnd en de openbaarheid van gegevens wordt beperkt tot wat echt noodzakelijk is. Door MFA aan deze beveiligingslaag toe te voegen, wordt deze verder versterkt, aangezien er twee verificatiemethoden worden gebruikt, zoals wachtwoorden en eenmalige codes die via een mobiel apparaat worden verzonden, waardoor het nog moeilijker wordt voor aanvallers om gebruikersaccounts te compromitteren en toegang te krijgen tot kritieke gegevens.
3. Gegevenscontrole en -monitoring: Door voortdurende controle en monitoring van de toegang tot en het gebruik van het datameer kunnen beveiligingsincidenten in realtime worden gedetecteerd en aangepakt. Dit omvat het loggen van gebruikersactiviteiten, toegang op bestandsniveau, gegevenswijzigingen en abnormale patronen die verder kunnen worden geanalyseerd om verdacht gedrag te detecteren dat verband houdt met ongeoorloofde toegangspogingen of gegevenslekken.
4. Regelmatig patchbeheer: Het up-to-date houden van systemen, software en applicaties met de nieuwste beveiligingspatches speelt een belangrijke rol bij het verminderen van kwetsbaarheden in de infrastructuur rondom het datameer. Het is duidelijk dat niet-gepatchte systemen een gemakkelijke prooi zijn voor de meeste aanvallers. Aanvallers maken vaak in een mum van tijd gebruik van bekende kwetsbaarheden. Dit risico wordt verminderd en de integriteit en beschikbaarheid van de gegevens worden gewaarborgd door zowel het besturingssysteem als de applicatie die in verbinding staat met het datameer regelmatig bij te werken en te patchen.

SentinelOne voor datameerbeveiliging

Het SentinelOne Singularity™ Data Lake biedt geavanceerde oplossingen voor het beveiligen van data lakes. Het AI-gestuurde platform biedt op zijn beurt het volgende:

• AI-gestuurde intelligentie: Geavanceerde kunstmatige intelligentie wordt gebruikt in het SentinelOne Singularity™ Data Lake Platform om de ruwe gegevens te analyseren tot bruikbare inzichten. Dit betekent dat beveiligingsteams in staat zijn om beslissingen te nemen op basis van zeer nauwkeurige realtime informatie, terwijl ze effectieve strategieën voor dreigingsdetectie en -respons ontwikkelen.
• Unified Platform: Dit is een uniform platform voor de opname en het beheer van gegevens. Omdat het een samenhangend systeem biedt voor het samenvoegen van alle beveiligingsgegevens, is het niet meer nodig om verschillende gegevensbronnen te beheren. Dit vermindert de complexiteit en maakt de beveiligingsactiviteiten soepeler en dus veel effectiever.
• Realtime onderzoek: Singularity™ Data Lake Platform stelt ons in staat om onmiddellijk actie te ondernemen bij beveiligingsincidenten. Op deze manier zorgt het realtime onderzoek ervoor dat potentiële bedreigingen niet alleen worden geïdentificeerd, maar ook direct worden aangepakt, waardoor de responstijd wordt verkort en de bijbehorende risico's worden beperkt.
• AI-ondersteunde monitoring: AI-ondersteunde monitoring betekent dat geavanceerde AI-algoritmen continu gegevens scannen op afwijkingen en verdachte activiteiten via het platform. Door continu te scannen kunnen bedreigingen met een hoge mate van nauwkeurigheid worden gedetecteerd, waardoor potentiële beveiligingsproblemen kunnen worden geïdentificeerd voordat ze zich voordoen.
• Verbeterde responsmogelijkheden: Singularity™ Data Lake Platform biedt automatisering en AI-gestuurde toolsets die de incidentresponsprocessen verbeteren. Deze zorgen voor snelheid en efficiëntie bij het beperken van bedreigingen, waardoor de impact van beveiligingsincidenten wordt verminderd en het algehele incidentbeheer wordt verbeterd.

Conclusie

Data lakes zijn de afgelopen jaren een integraal onderdeel geworden van moderne bedrijven bij het verwerken van grote hoeveelheden gegevens om belangrijke zakelijke inzichten te analyseren. Ze behoren echter ook tot de grootste uitdagingen op het gebied van cyberbeveiliging, die moeten worden besproken om het lekken van gevoelige informatie te voorkomen.

Een robuust beveiligingslandschap voor een datameer omvat normaal gesproken bepaalde maatregelen om het effectief te beveiligen. Versleuteling beveiligt gegevens door ze onleesbaar te maken voor onbevoegde gebruikers. Toegangscontrole beperkt het aantal kijkers of mensen dat de gegevens kan wijzigen, waardoor de kans op datalekken wordt verkleind. Door potentieel verdachte activiteiten continu en in realtime te monitoren, kan snel worden gereageerd op bedreigingen.

Door deze beveiligingsmaatregelen te integreren, kunnen organisaties hun datameren beschermen tegen steeds veranderende bedreigingen en ervoor zorgen dat hun gegevens maximaal worden benut. Met de juiste bescherming kan het bedrijf vol vertrouwen gebruikmaken van datameren voor inzichten en besluitvorming, met volledige behoud van de integriteit en vertrouwelijkheid van de gegevens.

FAQs

Hoe bouw je een beveiligingsdatameer?

Beveiligingsgegevens worden geïntegreerd vanuit verschillende bronnen, netwerklogboeken en feeds met informatie over bedreigingen in één geconsolideerde opslagplaats in een beveiligingsdatameer. Er zijn schaalbare opslagoplossingen beschikbaar voor on-premise en cloudomgevingen, terwijl gegevensversleuteling en toegangscontroles op dezelfde manier moeten worden behandeld. Pas analyse- en beveiligingstools toe om de gegevens in het datameer te verwerken voor realtime detectie van bedreigingen en incidentrespons. Zorg voor een goede beveiliging en beheer van gegevens, zodat deze bruikbaar zijn voor het verbeteren van uw beveiligingsstatus.

Wat is een Security Data Lake?

Een datameer voor beveiliging is een soort gecentraliseerde opslagplaats die een oplossing biedt voor het opslaan en beheren van grote hoeveelheden beveiligingsgerelateerde gegevens. Dergelijke meren verzamelen gegevens uit een aantal bronnen, waaronder netwerklogboeken, firewalls en dreigingsinformatie, met het oog op het verbeteren van de mogelijkheden op het gebied van dreigingsdetectie, analyse en incidentrespons. Door gegevens hier samen te voegen, kan een beveiligingsteam patronen effectiever herkennen en dus veel beter reageren op mogelijke bedreigingen.

Wat is Azure Data Lake Security?

Azure Data Lake Security verwijst naar een reeks verschillende beveiligingsfuncties die door Microsoft worden aangeboden voor de bescherming van gegevens in Azure Data Lake. Dit omvat voornamelijk versleuteling van gegevens in rust en tijdens het transport, fijnmazige toegangscontroles en auditlogging om de toegang tot gevoelige informatie te volgen en te beveiligen. Dit alles helpt om ongeoorloofde toegang te voorkomen en tegelijkertijd te voldoen aan de vereisten met betrekking tot regelgeving.

Wat is AWS Data Lake Security?

AWS Data Lake Security maakt gebruik van meerdere tools voor gegevensbescherming. Het heeft IAM voor de juiste gebruikerstoegang en AWS KMS voor versleuteling. Daarnaast controleert AWS GuardDuty op kwaadaardige activiteiten in het datameer. Al deze functies samen zorgen ervoor dat de gegevens die zijn opgeslagen in AWS-omgevingen veilig zijn.

Waarom kiezen voor SentinelOne voor het beveiligen van datameren?

SentinelOne beveiligt data lakes met AI-gestuurde dreigingsdetectie en gedragsanalyse. Geautomatiseerde respons zorgt ervoor dat het snel reageert op cyberaanvallen voor uitgebreide beveiliging tegen complexe aanvallen. De realtime monitoring en incidentrespons van SentinelOne zijn een van de beste keuzes als het gaat om de beveiliging van het datameer.

Wat zijn de tools voor het beveiligen van een datameer?

Er zijn verschillende tools die kunnen worden gebruikt om een datameer te beveiligen, waaronder SentinelOne voor dreigingsdetectie en -respons, AWS KMS en Azure Data Lake Security voor versleuteling en toegangsbeheer, Apache Ranger voor beleidsbeheer en SIEM-oplossingen voor monitoring en logboekregistratie. Deze tools werken samen om een uitgebreide beveiliging voor data lakes te garanderen.