Não há um único software comercial que abrange todos os aspectos da segurança para o Big Data nas redes corporativas. Em vez disso, existem diferentes soluções de software de vários fornecedores que abordam diferentes partes do ciclo de vida de segurança para big data.
Aqui está uma quebra das categorias de software relevantes para a segurança de big data e alguns exemplos:
Plataformas de segurança de dados: *
Splunk: Uma plataforma abrangente para informações de segurança e gerenciamento de eventos (SIEM), análise de logs e análise de segurança, incluindo recursos para ingestão e análise de big data.
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elasticsearch: Um mecanismo popular de pesquisa e análise de código aberto frequentemente usado para análise de dados de segurança, principalmente para gerenciamento de logs e detecção de ameaças.
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ibm qradar: Uma solução SIEM com fortes recursos para análise de big data e inteligência de ameaças.
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Logrhythm: Oferece uma plataforma SIEM com detecção e resposta de ameaças em tempo real para big data.
Soluções de prevenção de perda de dados (DLP): *
Prevenção da perda de dados Symantec: Ajuda a impedir que dados confidenciais deixem a rede, incluindo dados em lojas de big data.
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McAfee Data Loss Prevention: Fornece proteção de dados em vários terminais, aplicativos e fontes de dados, incluindo sistemas de big data.
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Prevenção de perda de dados forcepoint: Oferece uma solução abrangente de DLP com análise avançada e aprendizado de máquina para segurança de big data.
Soluções de segurança do banco de dados: *
imperva: Fornece soluções de segurança de banco de dados para uma ampla gama de bancos de dados, incluindo aqueles usados para big data.
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Databricks: Uma plataforma baseada em nuvem para engenharia e análise de dados, oferecendo recursos de segurança como mascaramento e criptografia de dados.
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Cloudera Data Platform: Uma plataforma abrangente do Hadoop que inclui recursos de segurança para controle e criptografia de acesso a dados.
Soluções de segurança em nuvem: *
Amazon GuardDuty: Um serviço de detecção de ameaças que ajuda a proteger os dados em ambientes em nuvem da AWS, incluindo lojas de big data.
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Centro de Segurança do Azure: Fornece uma visão centralizada das ameaças e vulnerabilidades à segurança nos recursos do Azure, incluindo soluções de big data.
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Google Cloud Security Command Center: Uma plataforma para gerenciar a segurança e os riscos no Google Cloud, incluindo serviços de big data.
Outras ferramentas e tecnologias: *
Soluções de mascaramento e tokenização de dados: Soluções como o Informatica PowerCenter e o Masking Data Masking ajudam a proteger dados confidenciais, substituindo -os por dados falsos.
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Ferramentas de criptografia de dados: Ferramentas como Veracrypt e GPG podem criptografar dados sensíveis em repouso e em trânsito para garantir a confidencialidade.
Escolher o software certo depende de suas necessidades específicas, da escala do seu ambiente de big data, sua infraestrutura e orçamento existentes.
É essencial considerar:
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Recursos de ingestão e processamento de dados: O software deve ser capaz de lidar com grandes volumes de dados e processá -los com eficiência.
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análise de segurança e detecção de ameaças: O software deve fornecer ferramentas para analisar dados de segurança, detectar ameaças e responder a incidentes.
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conformidade e regulamentos: O software deve atender aos requisitos regulatórios relevantes, como GDPR ou HIPAA.
* Integração
com sistemas existentes: O software deve integrar -se bem à sua infraestrutura e ferramentas de segurança existentes.
Também é uma boa prática considerar o uso de várias soluções para abordar os diferentes aspectos da segurança de big data, criando uma abordagem de segurança em camadas.
