什麼是資料湖安全？

資料如今已成為推動決策、創新與數位轉型的關鍵企業資產。然而，隨著資料量與複雜性持續攀升，對安全儲存與分析的需求也隨之增加。在此背景下，資料湖的概念應運而生。資料湖儲存為企業提供了一種前景，使其能夠在單一位置儲存大量非結構化、半結構化與結構化資料。它提供了 雖然它們具備極大的彈性，但其開放且廣泛的特性使其容易受到各種安全威脅。

資料湖是組織用來儲存其所有資料的通用儲存庫，不論格式、類型或資料量為何。與傳統資料庫不同，資料湖不會強制採用僵化的資料結構；企業可以儲存 can storehouse，企業能夠儲存結構化資訊資料，其形式可能是表格與試算表，甚至可與非結構化資料結合，例如影像、影片和日誌。資料湖的靈活性使其非常適合大數據分析、機器學習和商業智慧。根據最近的一份報告，超過 70% 的美國企業正在採用或計畫採用資料湖技術，以運用大數據與進階分析的力量.

安全資料湖是一種資料湖形式，旨在收集、儲存及分析來自各種來源的安全相關資訊，例如網路日誌、安全事件和警示。這些廣泛的資料集可協助安全團隊更有效地偵測、調查及回應潛在威脅。在本文中，我們將討論什麼是安全資料湖、為何保護資料湖的需求至關重要，以及可確保其受到保護的最佳實務。

企業為何需要資料湖

資料湖 具有多元化的來源。資料湖提供規模與彈性，可在不進行任何預先處理或轉換的情況下，以原生形式處理及儲存資料。企業需要資料湖的原因如下：

• 根據資料驅動洞察改善決策
• 進階分析與機器學習
• 打破所有類型資料集中於單一儲存庫的孤島化
• 由於能以低成本儲存大量資料集，因此具備成本效益

什麼是資料湖安全？

資料湖安全由可為資料湖提供安全性的實務、技術與政策所組成。其目標是確保敏感資訊免於未經授權的存取、竄改與外洩。資料湖安全的關鍵組成包括資料加密、存取控制、身分管理、稽核與監控。

安全資料湖的需求

隨著新的安全事件持續出現，且網路威脅所使用的方法日益智慧化，安全資料湖正變得越來越不可或缺。這些儲存庫保存了從各種來源收集而來的大量安全相關資料，例如防火牆、IDS/IPS 系統、端點防護以及雲端環境。以下關鍵需求說明了組織為何需要安全資料湖：

• 集中式威脅情報： 這是 Security Data Lake 所能提供的最重要優勢之一。透過將來自不同系統與應用程式的所有安全事件、日誌與警示整合至單一儲存庫中，安全團隊如今能夠偵測、分析並回應潛在威脅。這個統一的資料來源可讓團隊識別異常、在不同環境之間建立事件關聯，並全面掌握其安全態勢，而無需在多個彼此孤立的系統中逐一篩查。
• 強化事件回應： 安全資料湖旨在強化事件回應。這些儲存設施中的歷史資料池使安全團隊能夠執行深入的鑑識調查。可分析過去事件中的趨勢、模式與行為，並進一步主動用於找出可能的弱點並預測後續攻擊。長期資料保留提供了建立預測分析模型的能力，這些模型可在新興威脅升級為完整事件之前將其偵測出來。這使組織能夠即時改善風險緩解能力。
• 法規遵循與稽核： 除了威脅情報與回應之外，法規遵循與稽核也是安全資料湖另一項非常關鍵的用途。鑑於 GDPR、HIPAA 與 PCI DSS 等日益增加的法規要求，組織必須維護相當完整的安全活動與事件記錄。安全資料湖可提供完整的稽核軌跡，記錄所有安全事件，包括誰在何時基於特定動作存取了哪些資料。

安全資料湖與 SIEM 的比較

安全資料湖與 SIEM 系統是網路安全領域中的重要概念。它們負責管理與分析安全資料。雖然兩者在目的上互補，但在方法與功能上有所不同。

雖然安全資料湖包含安全功能，但 SIEM 在範圍與目的兩方面都略有不同：

• SIEM: 安全資訊與事件管理解決方案專為即時監控、警示與回應而設計。它們會從各種來源收集安全事件，例如防火牆、防毒程式和網路裝置，分析這些資料，並據此偵測潛在威脅。一般而言，SIEM 會處理結構化資料，這表示資料需要事先經過預處理與整理，才能進行分析。SIEM 系統的關鍵優勢在於，主要根據某些規則或異常偵測機制，向安全團隊提供可立即採取行動的警示。
• 安全資料湖: 與 SIEM 系統不同，安全資料湖可以在沒有嚴格結構描述或預先定義格式的情況下擷取原始資料，這實際上使其能夠儲存更廣泛的資訊，例如日誌、中繼資料、網路流量，甚至使用者行為資料。安全資料湖不僅用於短期監控，也用於長期資料儲存與深度分析。它可支援各種進階分析技術，例如機器學習模型，以更深入探勘歷史資料，識別複雜威脅模式、偵測趨勢，並預測未來的安全風險。

資料湖安全的 4 個關鍵組成

在保護資料湖時，最重要的事項之一是多層防禦；因此，必須維持其機密性、確保僅供授權人員使用，並防範所有潛在威脅。以下四大組成是有效資料湖安全的骨幹。

1. 資料加密：

資料加密為資料湖中敏感資訊提供核心安全機制。這是為了確保未經授權的使用者無法讀取傳輸至或自資料湖傳出的資訊，或儲存靜態資料。強式加密通訊協定（例如 AES）可保護資料的完整性與機密性，確保即使在惡意行為者取得資料存取權的情況下，也無法解讀或利用這些資料。

2. 存取控制：

存取控制機制 在管理誰可以檢視、修改或與資料湖中的特定資料互動方面非常關鍵。RBAC 允許組織根據使用者的角色或職務功能指派權限。個人將僅被允許存取執行其任務所需的資料。此外，MFA 透過要求使用者以多種驗證方法（例如密碼與指紋）驗證其身分，增加另一層安全性。

3. 稽核與監控：

應持續執行稽核與監控，以維持對資料湖內活動的可視性，並遵循既定的安全政策。組織應追蹤資料存取、使用情況及系統互動模式，以即時偵測可疑行為或未經授權的存取嘗試。稽核可確保在資料湖中執行的每項動作都可追溯——誰在何時存取資料，以及進行了哪些變更。

4. 資料遮罩與權杖化：

資料遮罩與權杖化用於在不揭露實際資料的情況下隱藏敏感資訊。這是一種會修改部分敏感資料元素（例如 PII）的流程，使未經授權的使用者無法看到實際資料，但資料仍可用於分析或測試。權杖化會以非敏感、資料等效的權杖取代敏感資料，而這些權杖只能透過安全且經授權的程序對應回敏感資料。

建立資料湖安全計畫

透過全面的風險評估，可制定資料湖安全計畫，找出潛在弱點所在，並提供適當的防護措施。典型的安全計畫將包括：

• 風險管理框架: 一個風險管理框架提供設計安全計畫的基礎。它會評估資料湖面臨的各種威脅，包括未經授權的存取、內部威脅與資料外洩，並顯示每項風險從高到低的相關等級。這要求組織進行適當的風險評估，以偵測其資料湖環境中的薄弱控制措施，包括薄弱的存取控制、未修補的軟體或監控不足。
• 存取控制政策：存取控制政策將明確規定誰可以在何時存取資料湖中的哪些內容。設計完善的政策可確保使用者僅能存取其執行工作職責所需的資料。這也讓組織能夠透過依角色或部門劃分存取權限，限制敏感資料的曝露，同時將內部威脅或意外資料外洩降至最低。
• 資料分類：這是資料安全中的主要步驟之一，透過依資訊敏感度進行資料區隔。資料可被標記為機密、公開或敏感，並可根據資料的重要性實施更具針對性的保護機制，例如加密或資料遮罩。例如，個人可識別資訊或財務紀錄可能需要比較不關鍵的業務資料更完善的保護。
• 事件回應計畫：一個事件回應計畫在管理安全事件或其他可能導致資料湖內資料曝露的事件方面扮演重要角色。這將涉及即時偵測、遏止及回應安全事件的流程。其中包括識別應處理事件的人員、通訊協定，以及在事件發生後恢復資料完整性與功能的復原策略。

如何確保資料湖安全？

資料湖預期將成為處理與管理巨量資料的重要技術。它提供單一位置來儲存大量資料，包括結構化與非結構化資料，並可有效率地進行查詢。資料湖中的資料安全概念取決於多面向的資料保護觀念。為了確保資料湖安全，以下是您需要牢記的事項：

• 實作強式加密通訊協定（包含靜態資料與傳輸中資料）。
• 使用多重要素驗證（MFA）來限制未經授權的存取。
• 定期稽核存取記錄並監控資料使用情況，以偵測異常。
• 強制執行角色型存取控制（RBAC），以確保使用者僅能存取其所需的資料。
• 制定資料保留政策，自動封存或刪除過時資料，以將風險曝露降至最低。

資料湖安全的優勢

保護資料湖不僅對於保護敏感資訊至關重要，也因為這能提升其中所含資料的整體價值與可用性。強健的資料湖安全可帶來多項優勢，包括避免資料外洩、確保符合法規要求，以及維護資料完整性。其他優勢還包括：

1. 改善資料治理：資料湖安全性的主要優勢之一是改善資料治理。實施強大的安全措施意味著組織可以依照 GDPR、HIPAA 和 CCPA 等法規標準處理其資料。加密、存取控制與稽核等措施可保護敏感資訊，避免未經授權的存取或濫用。良好的治理實務也包括明確定義資料使用、保留與共享的政策，以確保所有利害關係人對於該資料應如何管理具有一致共識。
2. 強化威脅偵測：資料湖安全旨在儲存並分析大量與安全相關的資料，這實際上意味著相較於其他類型的傳統安全解決方案，具備更強化的威脅偵測能力。藉由此，所有安全日誌會與網路流量、使用者行為及系統事件一同收集至單一儲存庫，並在其上套用進階分析與機器學習模型，以揭示可導向識別 APT 或其他進階攻擊的模式。這種對安全資料的深入歷史分析，使安全團隊能以即時監控的方式找出隱藏威脅，而這些威脅通常難以擷取。
3. 資料完整性：資料完整性有助於確保儲存在資料湖中的資訊之準確性、可靠性，以及未遭竄改。加密、雜湊和稽核等安全協定可保護資料免於未經授權的竄改或毀損。加密可確保即使在未經授權存取資料的情況下，此類資料也無法遭到竄改或濫用。稽核也會保留資料湖中的活動與變更記錄，使組織能夠偵測未經授權的修改，並確保所儲存資料的準確性。
4. 可擴充性：  受到妥善保護的資料湖可向上擴展並支援可擴充性，讓任何企業都能隨著資料量成長而安全地擴展資料湖。當組織持續從感測器、IoT 裝置、雲端應用程式及客戶互動中蒐集越來越多資料時，安全通訊協定具備可擴充性至關重要，並需納入適當的存取控制、加密與監控系統考量。

資料湖的安全挑戰

由於資料湖具有廣泛且多樣化的特性，因此帶來了安全挑戰。由於它們是大量資料的中央儲存庫，若未妥善保護，便會成為網路威脅的焦點。雖然有許多優勢，但在保護資料湖方面仍存在一些挑戰：

• 可擴充性：可擴展性可能是保護資料湖時最大的挑戰。隨著規模增加，要處理大量資料會變得非常困難，而保護這些資料更是如此。這將要求組織保護更多的資料點，且通常需要即時處理，這些資料來自不同來源，進一步增加了資料加密、存取控制與監控的複雜性。這會使傳統安全工具難以隨這類作業擴展，並可能讓威脅偵測或未經授權的存取變得更加困難。
• 多元資料來源: 資訊會從多種來源匯入資料湖。其範圍可涵蓋結構化、由資料庫驅動的資訊，到非結構化資料，例如社群媒體動態或 IoT 感測器讀數。這使其具有挑戰性，因為不同的資料類型有不同的安全性方法。雖然結構化資料或許可以更容易地透過現有的安全性解決方案進行加密與管理，但非結構化資料通常需要可延伸且具備更高彈性與自訂能力的保護機制。此外，若未妥善處理，保護來自多個系統的中繼資料、日誌與串流資料，可能會在可視性上造成盲點。
• 複雜的存取控制：資料湖安全中的另一項關鍵挑戰是複雜的存取控制。這表示僅允許應該存取正確資料的使用者進行存取，而這需要強大的 IAM 解決方案。然而，當有數千名使用者以及許多會接觸資料湖的角色與部門時，實作細粒度的存取控制政策就會變得非常困難。因此，多數組織會相應地實作 RBAC、ABAC 和 MFA，以降低未經授權的存取。

資料湖安全最佳實務

資料湖安全採用可因應其特殊挑戰並為敏感資訊提供保護的最佳實務。透過落實最佳實務，組織可有效保護其資料湖並降低安全風險。以下是一些保護資料湖的最佳實務：

1. 資料加密：資料加密涵蓋對靜態與傳輸中資料進行加密，是保護儲存在資料湖中的敏感資訊的關鍵安全措施之一。靜態資料加密可確保即使攻擊者取得儲存裝置的存取權，若沒有加密金鑰也無法讀取資料。傳輸中加密可在資料透過網路傳送時保護資料，防止未經授權的攔截與竊聽。
2. 角色型存取控制：RBAC實作一種存取方案，僅為使用者提供其角色所需的存取權限；換言之，這代表最小權限原則。組織可透過將存取控制對應至工作角色來有效達成此目標，進而簡化存取控制，並將資料的公開範圍限制在真正必要的程度。將 MFA 加入此安全層可進一步強化防護，因為它涉及兩種驗證方式，例如密碼以及透過行動裝置傳送的一次性代碼，使攻擊更難入侵使用者帳戶並存取關鍵資料。
3. 資料稽核與監控：持續稽核與監控資料湖內的存取與使用事件，可即時偵測並回應安全事件。這包括記錄使用者活動、檔案層級存取、資料變更，以及可進一步分析以偵測與未經授權存取嘗試或資料外洩相關可疑行為的異常模式。
4. 定期修補程式管理：使系統、軟體和應用程式保持更新至最新的安全修補程式，對於降低資料湖周邊基礎架構中的弱點風險具有重大作用。當然，未修補的系統一直都是大多數攻擊者容易下手的目標。攻擊者往往會迅速利用大量已知弱點。透過定期更新與修補作業系統以及與資料湖介接的應用程式，可降低此風險，並確保資料的完整性與可用性。

SentinelOne 用於資料湖安全

The SentinelOne Singularity™ Data Lake平台提供先進的資料湖安全防護解決方案。此 AI 驅動平台進一步提供以下功能：

• AI 驅動智慧：SentinelOne Singularity™ Data Lake Platform 利用先進人工智慧分析原始資料，將其轉化為可運用的洞察。這表示安全團隊可憑藉高準確度的即時資訊做出決策，同時制定有效的威脅偵測與回應策略。
• 統一平台：這是一個用於資料擷取與管理的統一平台。由於它為所有安全資料的整合提供一致性的系統，因此無需管理多樣化的資料來源。這可降低複雜性，使安全營運更順暢，因此也更有效。
• 即時調查：Singularity™ Data Lake Platform 讓我們能立即對安全事件採取行動。透過即時調查，可確保在識別潛在威脅的同時，也能立即加以處理而不再浪費時間，從而縮短回應時間並降低相關風險。
• AI 輔助監控：AI 輔助監控表示平台會透過先進 AI 演算法持續掃描資料，以偵測異常與可疑活動。持續掃描可帶來高度精準的威脅偵測能力，使其能在潛在安全問題發生前即加以識別。
• 強化回應能力：Singularity™ Data Lake Platform 提供自動化與 AI 驅動的工具組，可強化事件回應流程。這些功能可提升威脅緩解的速度與效率，降低安全事件的影響，並改善整體事件管理。

結論

在過去幾年中，資料湖已成為現代企業處理大量資料並分析關鍵業務洞察時不可或缺的重要要素。然而，從網路安全的角度來看，資料湖也是目前面臨的主要挑戰之一，必須加以探討，以避免敏感資訊外洩。

資料湖的強健安全架構通常會包含某些措施，以有效保護其安全。加密可透過使未經授權的使用者無法讀取資料來保護資料。存取控制可限制可檢視或能夠修改資料的人數，降低任何資料外洩的可能性。對潛在可疑活動進行即時持續監控，可快速回應威脅。

透過整合這些安全實務，組織可以保護其資料湖免受不斷演變的威脅，並確保從資料中擷取最大價值。事實上，適當的保護可讓企業在完整維護資料完整性與機密性的情況下，放心運用資料湖進行洞察分析與決策。