什麼是資料湖安全？重要性與最佳實務

安全資料湖是一個集中式儲存庫，用於保存來自您的 SaaS 供應商、雲端環境、網路與裝置的資料，涵蓋內部部署與遠端位置。安全資料湖可提升整體營運的可視性，並管理資料安全。

導入資料湖安全可讓多種組織受益，並大規模分析安全資料。 資料湖安全 利用威脅情報建模與預測來加速調查。許多公司正在使用以 AI 為基礎的分析、威脅狩獵工具，以及用於合規的資料保留，而這些都包含在安全資料湖中。

在這篇文章中，我們將介紹您需要了解的所有內容，以及如何開始使用。

什麼是資料湖安全？

資料湖安全 是一套用於保護與確保資料湖安全的程序。資料湖是一個集中式儲存庫，以原生格式儲存原始、未經處理的資料。儲存庫可能包含非結構化文字，旨在處理來自各種來源的大量資訊。

資料湖安全對於巨量資料與機器學習應用至關重要，因為它可確保資料完整性與機密性。這是一種防止未經授權的資料存取、竄改與不必要操作的方式。

資料湖安全包含多個面向，例如：

• 資料遮罩與稽核 - 資料安全包括遮罩 個人可識別資訊 (PII) 並確保第三方不會未經授權存取這些資訊。它會妥善記錄所有存取登入、修改與刪除，以識別潛在弱點、確保合規，並防止資料外洩。
• 資料治理與合規 - 良好的資料治理可確保高品質與可用的資料，以做出有效的業務決策。它可確保符合相關法規標準，例如 HIPAA、NIST、CIS Benchmark、ISO 27001 等。強大的資料合規可保障客戶資料安全、建立信任，並防止潛在訴訟。這被視為每個組織風險管理策略中的必要組成部分。
• 威脅監控與事件回應 - 資料湖安全中的即時威脅監控，是有效威脅修復的重要組成部分。它可協助組織全面了解其整體安全態勢。持續威脅監控可揭露在其他時候可能被忽略的隱藏弱點。資料湖安全包含自動化的 事件回應 元件，組織可藉由採取必要措施來防止未來的資料外洩。它會採取步驟以確保業務持續性、促進快速災難復原，並建立資料備份以進行安全儲存。

為什麼安全資料湖很重要？

建置安全資料湖可保護您組織中的資產，並使其免受隱藏與未知威脅的侵害。安全資料湖可提供一套強大的功能來管理資產，並降低內部與外部攻擊的風險。資料湖儲存管理解決方案可實現自動化，並提供充足的可擴充性。它們整合了細緻的存取控制，僅允許經授權的使用者檢視、存取、修改及刪除資產。還有其他整合完善的功能，例如資料加密、儲存貯體政策、以資源為基礎的政策，以及存取政策。

SIEM 與安全資料湖比較

SIEM 系統是為即時資料監控、記錄與事件管理而設計。它們會分析來自各種來源的資訊，並標示潛在威脅。SIEM 解決方案可向組織提供有助於採取行動的洞察，說明其目前的安全態勢，並提供即時分析。

傳統 SIEM 系統難以有效擴充，且無法處理龐大的資料量。它們也可能遺漏關鍵安全威脅、效能下降，並導致查詢回應時間變慢。安全資料湖可解決此類 SIEM 解決方案帶來的挑戰，並提供熱儲存存取，以便快速且輕鬆地進行分析。

SIEM 與安全資料湖之間的主要差異：

以下是 SIEM 與安全資料湖比較時，我們還可以比較的其他特性：

1. 成本

大多數 SIEM 供應商 會依據處理與儲存的資料量收費，這表示對組織而言，價格可能會大幅提高。與雲端通用儲存價格相比，SIEM 解決方案傳統上更昂貴。

安全資料湖的定價方案合理得多。許多供應商提供大量儲存折扣。一般 SIEM 解決方案 通常僅保留記錄與警示資料不到一年。這樣的時間範圍可能危及組織的健全性，而且 SIEM 無法擷取長期歷史資料趨勢。安全資料湖的設計可擴充，並可將擷取的資料保留多年，而非數月或數天。較長的時間範圍可大幅造福組織，因為它們能分析歷史模式與趨勢。這些資料可提供有助於未來業務表現的獨特洞察。

2. 威脅狩獵能力

安全資料湖可將資料儲存更長時間，並使用這些資料來訓練 AI/ML 演算法。它們可擷取多種資料類型、保存情境資訊，並透過資料查詢介面協助威脅狩獵人員進一步調查。

SIEM 工具可以熟練地剖析警示、標示特定事件，且不包含 威脅狩獵 功能與解決方案。威脅獵捕人員在進行情境分析時將需要額外資料，而 SIEM 在資料擷取方面因資料來源有限而面臨限制。

3. 警示

安全團隊很難跟上 SIEM 工具所產生的大量警示。SDL 可透過在更廣泛的資料集上縮小搜尋範圍來提供一些緩解。安全資料湖可大幅縮短調查時間，但分析師仍必須驗證所顯示的任何結果。

與 SIEM 工具相關的有限資料集可能會引入偏差，並妨礙適當的演算法訓練。安全資料湖可處理未經篩選且更大的資料集，這表示 AI 和 ML 模型可接受強健訓練，並更有效率地發現威脅與異常。唯一的缺點是需要大量測試時間。

資料湖安全性中需要解決的挑戰

1. 資料可靠性 - 資料湖可能會遭遇可靠性問題。如果寫入作業在中途失敗，安全團隊必須自行檢查任何問題、補齊缺口，並刪除或實施必要的修正。好消息是，資料湖可讓重新處理作業順暢進行，而且所有資料作業都可在原子層級執行。
2. 資料品質問題 - 若未建立適當的驗證機制，資料品質問題很容易在未被察覺的情況下發生。當出錯時，你不會知道，最後可能因依賴這些資料而做出不佳的業務決策。與 data lake security 相關的資料驗證挑戰包括：資料損毀、邊界案例，以及不正確的資料類型。這些問題可能破壞資料管線並扭曲結果。這裡最大的問題是缺乏資料品質強制措施。當你的資料集在整個生命週期中持續演進與變更時，情況會變得更加複雜。
3. 結合批次與串流資料 - 傳統的安全資料湖難以即時擷取並結合串流資料與歷史資料。許多供應商已轉向 lambda 架構以緩解此問題，但這需要使用兩套彼此分離且難以維護的程式碼庫。您需要能夠整合批次與串流來源。取得資料集的一致檢視、觀察使用者何時進行變更，以及執行其他作業，都是一般解決方案所缺少的關鍵功能。
4. 符合合規要求的大量更新、合併與刪除 - 資料湖無法依照最新的法規遵循標準執行大量更新、合併與刪除。  目前沒有工具可確保資料一致性，而大量修改的需求非常高。企業有時可能需要刪除客戶資料，以符合法規要求或基於其他原因。要滿足這些要求可能會變得極為困難，並迅速演變成耗時的流程。企業將需要逐列刪除資料，或使用 SQL 進行資料查詢。
5. 查詢與檔案大小最佳化不佳 - 大多數資料湖查詢引擎預設並未經過最佳化。在確保足夠的查詢效能方面存在問題，且回應時間可能很慢。資料湖會儲存數百萬個檔案和資料表，並包含多個較小的檔案。過多尚未最佳化的小型檔案會拖慢效能。有必要加速吞吐量，並避免處理與查詢無關的任何資訊。資料快取問題也持續存在。與許多解決方案的情況相同，已刪除的檔案在永久移除之前最多會保留 30 天。

資料湖安全性最佳實務

1. 對靜態與傳輸中的資料進行加密 - 每個資料湖安全性框架都應透過加密來保護敏感資訊。它應允許使用者套用伺服器端加密，並在實體層對跨資料中心的所有網路流量進行加密。使用者應可選擇不同的加密機制，並套用其所需的機制。
2. 建立資料分類方案與目錄 - 資料湖安全性解決方案應依內容、大小、使用情境、類型及其他篩選條件對資料進行分類。應可將資料分組至目錄中，並允許快速搜尋與擷取。也應有方法可搜尋你想要的資料，並將其與你想刪除的資料區分開來。
3. 存取控制與資料治理 - 強大的存取控制是防止未經授權資料存取的必要條件。由於公司員工可以在未經任何檢查的情況下從不同來源輸入資料，因此納入良好的存取控制至關重要。應提供檢視、管理及移除使用者權限的方式。應向員工清楚傳達工作中的資料管理政策，包括如何使用資料湖、處理複雜情境，以及提升資料品質與促進合乎倫理的使用。如果任何使用者或相關方執行可疑活動，應立即通知組織。落實資料治理與隱私控制，以確保持續符合業界最新的法規標準。

為何選擇 SentinelOne 作為資料湖安全性方案？

SentinelOne Singularity™ Data Lake 讓使用者能集中並轉換資料為可行動的情報，以進行即時調查與回應。透過使用 AI 驅動的統一資料湖，SentinelOne 可藉由快速擷取來自多個來源的資料，為企業與 IT 安全營運提供完整彈性。

透過 AI 輔助監控、調查與快速擴展能力，使用者可依需求長時間儲存其敏感資料。無需重新平衡節點、重新配置資源，或進行昂貴的保留管理。其專利架構可實現即時的閃電般快速查詢，並能以機器速度在雲端擴展資料。

以下是 SentinelOne Singularity™ Data Lake 為全球組織提供的主要功能：

• AI 輔助分析、自動化工作流程，以及來自任何第一方或第三方來源的 資料擷取 from any first or third-party sources
• 使用 OCSF 標準自動正規化你的資料
• 透過連接分散且孤立的資料集，掌握整個企業中的威脅、異常與行為可視性
• 使用全端日誌分析維持對任務關鍵資料的控制
• 消除資料重複並加速平均回應時間
• 利用完整事件與日誌情境徹底移除威脅
• 在全企業資料中執行快速搜尋，並大規模監控效能
• 透過自動化且可自訂的工作負載快速解決警示，並預先防範問題
• 透過內建警示關聯與自訂 STAR Rules 強化 SIEM 並自動化回應

如需更多詳細資訊，請閱讀 Data Lake Best Practices

The Industry’s Leading AI SIEM

Target threats in real time and streamline day-to-day operations with the world’s most advanced AI SIEM from SentinelOne.

Get a Demo

結論

資料湖安全性 是現代組織的基礎，旨在保護資料，不論其位於何處。組織應投資於像 SentinelOne 這樣的整體資料中心化解決方案，以便輕鬆分類並找出其資料所在位置。接著，在識別資料之後，他們可以控制使用者存取管理、設定權限，並防止資料遭惡意內部人員竊取或外洩。

關聯式資料庫過去是預設的儲存解決方案，但 SentinelOne 運用了資料儲存、擷取與分析方面的最新進展。你可以從原始資料中擷取真正價值，並利用所產生的可行動洞察。立即擴展你的組織、提升業務營收，並見證客戶忠誠度成長。

你可以與我們安排即時示範，並試用我們的 Singularity Data Lake 功能。