در دنیای امروز، دادهها نقش مهمی در کسبوکارها دارند و توسعهدهندگان ماهری که میتوانند برنامههایی برای پردازش و تحلیل دادههای بزرگ بسازند، بسیار مورد توجه هستند. حجم، پیچیدگی و تامین امنیت داده های بزرگ، نیازمند استفاده از فناوریهای پیشرفته است تا بتوان از آنها برای بهبود عملکرد کسبوکارها استفاده کرد.
بر اساس یک تجزیه و تحلیل از نقض داده ها در سال ۲۰۲۱، در مجموع ۵ میلیارد رکورد به سرقت رفته است. این موضوع اهمیت امنیت را برای همه کسانی که در کار روی داده های بزرگ نقش دارند، از توسعهدهندگان تا مهندسان DevOps، آشکار میکند. امنیت داده ها باید به اندازه سایر نیازهای کسبوکار اهمیت داشته باشد.
دادههای بزرگ هدف آسانی برای هکرها محسوب می شوند زیرا حاوی اطلاعات حساس زیادی می باشند. براین اساس، شرکت هایی که اطلاعات زیادی دارند بیشتر در معرض خطر هک شدن قرار خواهند داشت. در این مقاله، با چالشهای امنیت Big Data و بهترین شیوهها برای محافظت از آنها آشنا خواهید شد.
تصویر(1)
امنیت داده های بزرگ چیست؟
دادههای بزرگ، مجموعه دادههایی هستند که برای برنامههای پایگاه داده سنتی بسیار بزرگ و پیچیده می باشند. امنیت داده های بزرگ به اقداماتی اشاره دارد که برای محافظت از این دادهها در برابر حملات سایبری حین ذخیرهسازی، پردازش و تجزیه و تحلیل انجام میشود.
دادههای بزرگ میتوانند ساختاریافته (در ردیفها و ستونهای حاوی اعداد، تاریخها و … منظم شوند) یا غیرساختار یافته (دادههای رسانههای اجتماعی، فایلهای PDF، ایمیلها، تصاویر و …) باشند. تخمینها نشان میدهند که حدود 90 درصد از دادههای بزرگ غیرساختار یافته هستند.
دادههای بزرگ حاوی اطلاعات ارزشمندی می باشند که میتوانند به کسبوکارها جهت بهبود عملکرد، نوآوری و کشف فرصتهای جدید کمک کنند. با این حال، دادههای بزرگ حاوی اطلاعات حساس نیز هستند، بنابراین مهم است که از آنها در برابر حملات سایبری محافظت گردد. افشای دادههای بزرگ میتواند به شهرت و شرایط مالی آسیب برساند.
در هنگام تلاش برای ایمن سازی داده های بزرگ، سه مرحله کلیدی وجود دارد که باید در نظر بگیرید:
- محافظت از داده ها در هنگام انتقال از مبدا به محل ذخیرهسازی یا برای پردازش که معمولاً در فضای ابری انجام میشود.
- محافظت دادهها در لایههای ذخیرهسازی از یک Big Data pipeline، مانند فایل سیستم توزیع شده Hadoop (کتابخانه نرم افزار Apache Hadoop فریم ورکی است که امکان پردازش توزیع شده مجموعه داده های بزرگ را در میان clusters یا خوشه های رایانه با استفاده از مدل های برنامه نویسی ساده، فراهم می کند).
- اطمینان از محرمانه بودن دادههای خروجی مانند گزارشها و داشبورد هایی که حاوی اطلاعاتی از اجرای دادهها در یک موتور تحلیلی هستند.
نکته: pipeline ها یک سری مراحل پردازش داده هستند که خروجی یک مرحله، ورودی مرحله بعدی است. این فرایند تا زمانی که پایپ لاین تکمیل شود، ادامه مییابد.
انواع تهدیدات امنیتی در این محیطها، شامل کنترل دسترسی نامناسب، حملات DDoS، نقاط پایانی (endpoints) که دادههای نادرست یا مخرب تولید میکنند یا آسیبپذیریها در کتابخانهها، فریم ورک ها و اپلیکیشن های استفاده شده برای کار روی دادههای بزرگ است.
چالش های تامین امنیت داده های بزرگ
چالشهای زیادی به خصوص برای امنیت داده های بزرگ وجود دارد که به دلیل پیچیدگیهای معماری و محیطی، ظاهر میشوند. در محیط Big Data، شما یک تعامل متقابل از سخت افزار و فناوری های متنوع در محیط محاسباتی توزیع شده دارید. چند نمونه از چالش ها عبارتند از:
- استفاده از فریم ورک های متن باز مانند Hadoop که با در نظر گرفتن امنیت طراحی نشدهاند.
- از آنجایی که برای پردازش دادههای بزرگ از محاسبات توزیع شده استفاده میشود، سیستمهای بیشتری وجود دارند که ممکن است در آنها مشکلی رخ دهد.
- اطمینان از اعتبار و صحت گزارش ها یا دادههای رویداد (event data) جمعآوریشده از نقاط پایانی (endpoints)
- کنترل دسترسی داخلی به ابزارهای استخراج دادهها و نظارت بر رفتار مشکوک
- مشکل در اجرای ممیزی های امنیتی استاندارد
- ایمن سازی پایگاه داده های NoSQL غیر رابطه ای
به موارد ذکر شده، چالشهای معمولی امنیت داده ها را نیز اضافه کنید.
10 مورد از بهترین روش های حفظ امنیت داده های بزرگ
با درک چالش های موجود، در ادامه بهترین روش های تقویت امنیت داده های بزرگ توضیح داده می شود.
1. رمزگذاری
رمزگذاری داده های بزرگ، چه در حال ذخیره و چه در حال انتقال، برای محافظت از آنها در برابر دسترسی غیرمجاز ضروری است. پیاده سازی یک رمزگذاری مناسب، موجب می شود تا حتی اگر یک عامل تهدید بتواند داده ها را رهگیری یا به آنها دسترسی پیدا کند، غیر قابل خواندن باشد. برای رمزگذاری داده های بزرگ، باید از الگوریتم های رمزگذاری قدرتمند و ایمن استفاده کنید. همچنین باید اطمینان حاصل نمایید که کلیدهای رمزگشایی، به صورت ایمن ذخیره و مدیریت می شوند.
تصویر(2)
2. کنترل دسترسی کاربران
کنترل دسترسی کاربران به داده های بزرگ، یکی از مهم ترین اقدامات امنیتی برای محافظت از داده ها است. کنترل دسترسی مناسب می تواند به جلوگیری از تهدیدات داخلی، مانند سرقت اطلاعات توسط کارمندان و دسترسی بیش از حد نیاز به داده ها که ممکن است منجر به سوء استفاده شود، کمک کند.
کنترل دسترسی مبتنی بر نقش، یک روش موثر برای کنترل دسترسی کاربران است. در این روش، به هر کاربر بر اساس نقشی که در سازمان دارد، دسترسی هایی اعطا می شود. به عنوان مثال، یک تحلیلگر به جای دسترسی به ابزارهای توسعه Big data، فقط باید به ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها دسترسی داشته باشد.
3. نظارت بر امنیت ابری
رایانش ابری برای Big Data بسیار مناسب است زیرا حجم زیادی از داده ها و قدرت پردازش بالایی را ارائه می دهد اما رایانش ابری خطراتی مانند افشا کلیدهای API، توکن ها و پیکربندی های نادرست را نیز به همراه خواهد داشت. اگر شخصی این اطلاعات را فاش کند، مهاجمان می توانند از آنها برای دسترسی به داده ها یا آسیب رساندن به سیستم استفاده کنند. برای کاهش این خطرات، می توان از ابزارهای اسکن خودکار استفاده کرد. این ابزارها به سرعت منابع ابری عمومی را برای یافتن نقاط کور امنیتی اسکن می کنند.
4. مدیریت متمرکز کلید
مدیریت متمرکز کلید، یک رویکرد امنیتی برای رمزگذاری داده ها است که در آن، تمام کلیدهای رمزگذاری در یک مکان مرکزی نگهداری و مدیریت می شوند. این امر، کنترل بیشتری بر کلیدهای رمزگذاری و نحوه استفاده از آنها، فراهم می کند. bring your own key یا BYOK، یک روش مدیریت کلید متمرکز است که به سازمان ها اجازه می دهد تا از کلیدهای رمزگذاری خودشان برای رمزگذاری داده ها در ابر استفاده کنند.
5. تجزیه و تحلیل ترافیک شبکه
تجزیه و تحلیل ترافیک شبکه، فرآیندی برای پایش و بررسی ترافیک شبکه به منظور شناسایی فعالیت های مشکوک یا ناهنجار است. این فرآیند می تواند برای شناسایی حملات سایبری، مشکلات عملکرد شبکه و سایر مسائل امنیتی استفاده شود. تجزیه و تحلیل ترافیک شبکه در یک Big Data pipeline بسیار مهم است زیرا داده های زیادی از منابع مختلف در حال دریافت و پردازش هستند. این فرآیند می تواند به شناسایی فعالیت های مشکوک یا ناهنجاری در ترافیک شبکه کمک کند.
تصویر(3)
6. تشخیص تهدید داخلی
گزارشی در سال 2021 نشان داد که 98 درصد از سازمان ها احساس می کنند در برابر حملات داخلی آسیب پذیر هستند. در زمینه Big Data، تهدیدات داخلی خطرات جدی برای محرمانگی اطلاعات حساس شرکت ایجاد می کنند. یک نفوذی مخرب با دسترسی به گزارش ها و داشبوردهای تجزیه و تحلیل، می تواند اطلاعاتی را برای رقبا فاش کرده یا حتی اطلاعات ورود به سیستم را برای فروش عرضه کند.
یک مکان خوب برای شروع تشخیص تهدیدات داخلی، بررسی گزارش اپلیکیشن های تجاری رایج مانند RDP، VPN، Active Directory و endpoint ها است. این گزارش ها می توانند ناهنجاری های قابل بررسی مانند دانلودهای مشکوک داده یا زمان های ورود غیر عادی را نشان دهند.
7. شکار تهدید
شکار تهدید، به دنبال تهدیداتی است که در شبکه شما پنهان شده اند. این کار به مهارت و دانش یک تحلیلگر امنیت سایبری با تجربه نیاز دارد. این تحلیلگر، فرضیه هایی در مورد تهدیدات احتمالی ایجاد می کند و سپس داده های امنیتی را برای یافتن شواهدی جهت اثبات این فرضیه ها بررسی خواهد کرد.
Big Data می تواند به شکار تهدید کمک کند. حجم زیاد داده های امنیتی، به تحلیلگران کمک خواهد کرد تا موارد پنهان را که ممکن است توسط ابزارهای امنیتی سنتی قابل مشاهده نباشند، کشف کنند.
8. بررسی حادثه
نظارت بر گزارشها و ابزارهای Big Data برای اهداف امنیتی، اطلاعات زیادی را تولید میکند که معمولاً به یک راهحل مدیریت اطلاعات امنیتی و رویداد (SIEM) ختم میشود. با توجه به حجم عظیمی از دادهها که اغلب با سرعت بالا در محیط Big Data تولید میگردند، راهحلهای SIEM مستعد هشدارهای اشتباه هستند و موجب خواهند شد تا تحلیلگران با حجم زیادی از اطلاعات غیر ضروری مواجه شوند. در حالت ایدهآل، ابزارها باید بتوانند این دادهها را به شکلی سازماندهی کنند که به تحلیلگران در جهت رسیدگی سریعتر و کارآمدتر به حوادث کمک نمایند.
9. تحلیل رفتار کاربر
تحلیل رفتار کاربر، روشی برای شناسایی تهدیدات امنیتی است که از طریق بررسی رفتار کاربران در سیستمها و شبکهها انجام میشود. این روش از طریق ایجاد اطلاعات پایه از رفتارهای معمولی کاربر، برنامه و دستگاه، فعالیتهای مشکوک را شناسایی میکند.
با استفاده از تحلیل رفتار کاربر، میتوانید تهدیدات داخلی، مانند کارمندان ناراضی و حسابهای کاربری به خطر افتاده را که محرمانه بودن، یکپارچگی یا در دسترس بودن منابع شما را تهدید میکنند، بهتر تشخیص دهید.
تصویر(4)
10. تشخیص خروج غیرمجاز داده
خروج غیرمجاز داده یکی از بزرگترین نگرانی های امنیتی برای سازمان ها است. این اتفاق زمانی رخ می دهد که داده های حساس بدون مجوز از سازمان خارج می شوند. خروج داده می تواند به روش های مختلفی مانند ایمیل، رسانه های قابل حمل یا حتی از طریق Big Data pipeline انجام گردد.
شناسایی خروج غیرمجاز داده دشوار است زیرا اغلب به صورت ترافیک عادی شبکه مخفی می شود. با این حال، وجود راه حل های امنیتی که به طور خاص برای شناسایی خروج غیرمجاز داده طراحی شده اند، می تواند به سازمان ها کمک کند تا از این حملات جلوگیری کنند. علاوه بر راه حل های امنیتی، سازمان ها می توانند با آموزش کارکنان خود در مورد خطرات خروج غیرمجاز داده و نحوه جلوگیری از آن، با حملات "خروج غیرمجاز" مقابله کنند.
امنیت Big Data از کدها شروع می شود
امنیت داده های بزرگ به اندازهای مهم است که باید از همان ابتدا، یعنی کدها، به آن توجه شود. حتی اگر بهترین شیوههای امنیتی را نیز پیادهسازی کرده باشید، خطاهای امنیتی در کد میتواند منجر به افشا داده گردد.
بنابراین اگر توسعهدهنده یا مهندسی هستید که وظیفه کار روی Big Data pipeline سازمان خود را دارید، به راهحلی نیاز خواهید داشت که به سرعت و با دقت، کد اختصاصی، سفارشی و متن باز را برای کلیدهای API، توکنها، اعتبارنامهها و پیکربندیهای نادرست، اسکن کند.
نتیجه گیری
امنیت داده های بزرگ یک چالش مهم برای سازمانهایی است که از دادههای بزرگ استفاده میکنند. این دادهها اغلب حساس هستند و ارزش بالایی دارند، بنابراین محافظت از آنها در برابر دسترسی غیرمجاز، سوء استفاده و افشا، ضروری است. پیادهسازی نکاتی که در این مقاله عنوان شد، میتواند به سازمانها کمک کند تا امنیت داده های بزرگ خود را بهبود بخشند و از آنها در برابر تهدیدات احتمالی محافظت نمایند.