Les démarches, techniques et outils visant à sécuriser les résultats produits.

Les entreprises sont responsable de la protection des données de la Big Data. Par conséquent, elles doivent respecter l’ensemble des normes¹ sous peine de sanctions et de mauvaise image.

Les démarches et les techniques

Les entreprises doivent limiter le nombre de personnes pouvant accéder aux référentiels de données massives. En effet, le regroupement des données augmente le risque d’une fuite des informations sensibles et des cybercriminels puissent les interceptées.

Le contrôle d’accès pour assurer que seuls les utilisateurs accède à certaines données.

Surveiller étroitement l'activité des bases de données Hadoop (outils permettant aux applications de travailler avec des milliers de nœuds et des pétaoctets de données) et NoSQL (désigne une famille de systèmes de gestion de base de données).

Implémenter des contrôles automatisés et centralisés.

Mettre en place un contrôle des changements pour contrôler le volume, la vélocité (=vitesse) et la variété du Big Data.

Fonctions de blocage, de mise en quarantaine et d’alerte en cas d’attaque ou de mouvement suspect sur le Big Data.

Faire des analyses approfondies car les cybercriminels ou attaquants internes laissent généralement des traces de leur passage ou des artefacts qui peuvent être détectés.

Employer des techniques d'abstraction des données, telles que le chiffrement, le masquage ou l’occultation. Une fois fait, les cybercriminels ne peuvent généralement pas décoder ni récupérer les données.

Faire des audits² et des rapport sur la sécurité.

Évaluer et résoudre les faiblesses de l'environnement de manière à sécuriser l'ensemble du Big Data.

Les outils

Des entreprises se sont spécialisé dans la sécurité du Big Data pour aider les sociétés à protéger leur données :

Voltage SecureData Enterprise

Protection des données sensibles

Sécurité pour Hadoop

Sécuriser les analyses

Confidentialité des données

Cryptage et anonymisation

Assistance multi-plateforme

IBM Security Guardium

Découverte et classification des données

Analyses des vulnérabilités et évaluations des risques

Surveillance et alertes relatives aux activités des données

Chiffrement, blocage, masquage et mise en quarantaine

Rapport et audit de conformité

Analyse avancée de la sécurité des données

Visibilité, automatisation et évolutivité de la protection

Réduire la complexité

Améliorer les résultats

Conclusion

Pour conclure, face à cette enjeu, les entreprises ont trouvé des solutions afin de protéger le Big Data. Elles ne cherchent pas seulement à protéger les données, mais elles essayent d’améliorer l’utilisations de celles-ci.

Annexe

Vocabulaire

Norme¹ : Règle à suivre. Ici les normes sont par exemple RGPD, ISO/IEC JTC 1/WG 9, …

Audit² : Procédure de contrôle.

Sources

Démarche et technique :

http://www.infomania-services.fr/controle/file/180509044559000000_9561476186_1525884359.pdf

Voltage SecureData Enterprise :

https://www.microfocus.com/fr-fr/products/voltage-data-encryption-security/hadoop-big-data-security/overview

IBM Security Guardium

https://www.ibm.com/fr-fr/security/data-security/guardium

Pixabay - image libre de droit sécurité

https://pixabay.com/fr/photos/s%C3%A9curit%C3%A9-protection-anti-virus-265130/