큰 데이터 주소 보안 문제 식별 몇 가지 포인트

"엔터프라이즈 네트워크 D1net" 3 월 26 일 뉴스

큰 데이터의 시대에 보안 문제는 여전히 하지 간과, 점진적 심화 큰 데이터 응용 프로그램, 지금, 주위에 큰 데이터 분석 관련 개인 정보 보호에 관련 된 문제는 관심사의 많은: 기업 및 정부 기관 등 다양 한 개인 및 지역 사회 정보를 권리가 있다? 한편, 어떤 법률이 나 정책을 안내 하 고 수집 및 이러한 데이터의 처리에 그들을 징계? 가장 중요 하지만 하지 종종 논의 하 고 집중 문제 중 하나는 보안입니다.

기업 및 정부 기관 수집, 저장, 분석, 및 많은 양의 데이터 정보 보안 위험도 전에 직면 배포? 만약 그렇다면, 그들은 어떻게 해야 이러한 문제를 완화 하기 위해?

큰 데이터 보다 더 많은 데이터입니다.

의미에서 회사는 수집 하 고 많은 양의 데이터 정보를 저장 하기 시작 했다 때 그것은 되었다 상당히 눈에 띄는 대상 해커에 대 한. 그러나 더 넓게,, 거기 않을 수 있습니다 많은 양의 구조화 되지 않은 데이터 정보를 수집 하는 기업에 대 한 데이터 정보에 어떤 근본적인 새로운 위협.

데이비드 토 핑, 말 Brainloop, 글로벌 마케팅 담당 부사장 로버트 McGarvey 따옴표: "해커 공격, 페타 바이트 저장소에 대 한 큰 데이터 정보는 안전 때문 데이터의 양이 너무 큽니다 해커입니다." 아마도 자금이 스폰서 외에 평균 해커는 이러한 많은 양의 데이터에서 의미 있는 정보를 추출 하는 분석 도구를 결여 된다. 즉, 기업,이 해커 같은 잔인 하 고 중요 한 문제에 직면: 그들은 수집 하는 광대 한 데이터에서 가치 있는 것 들을 추출 하는 방법. 따라서, 개별 대형 데이터 저장소에 대 한 그것은 중요 하지 않습니다 매우 다른 유형의 데이터베이스, 특히 주어진 주요 기관와 비교할 이러한 해커의 제한 된 능력을 넘어 모든 보안 조치를 추가 고려 하. "

환경 및 세분화 된 보안

구조화 되지 않은 데이터 인지 구별 하기 어렵게 하기 때문에 그러나 단지 통해, 의미 하지 않는다 큰 데이터가 반드시 더 안전 하다. 모든 큰 데이터 저장소 유용한 경우에, 그것 불가능 같은 방식으로 모든 정보를 유지 관리 합니다. 인포 월드, 앤드류 올리버로 지적, "더 많은 데이터를 수집 하는 조직, 더 세분화 된 작업 및 이러한 데이터의 문제를 유지 하는." 어떻게 수 엔터프라이즈 단단히 큰 데이터의 성능을 희생 하지 않고이 모든 데이터의 소유권을 파악 하 고 관련 규정을 준수?이 기업 큰 데이터 솔루션을 먼저 선택 하 라는 메시지가 표시 됩니다. "

세분화 된 데이터 보안 파티션을 분류 데이터 액세스 합니다. 예를 들어 엔터프라이즈의 일부 직원 수준의 직원 자세한 정보에 액세스할 동안 비 금융 데이터에 대 한 액세스를 할 수 있습니다. 또한, 일부 정보 다른 부서, 소유 될 수 있습니다 또는 그것의 사용이 제한 될 수 있습니다. 우리가 직면 하는 도전 몇 가지 환경 어려움에도 불구 하 고 조직적이 고 안전한 시스템을 유지 하는 방법 이다. 그래서 회사는 보안 및 수익성 사이 교환을 직면 때 그들은 쉽게 응답할 수 있습니다: "그래, 우리는 표준 네트워크 보안, 그래서 우리의 데이터가 안전 하다." "

큰 데이터 익명 수 없습니다.

더 자세한 귀하의 비즈니스에서 수신 하는 데이터, 더 많은 가능성이 더 많은 개인 정보를 포함 하는 및 따라서 개인 정보 보호 및 보안 문제에 대 한 관심사를 증가 한다. "컴퓨터 과학자는 당사자의 id 데이터를 재구성 하기 위해 개인 식별 정보를 포함 하지 않는 데이터를 사용할 수 있는 말" CSO 말한다. 예를 들어 브랜드 기업 또는 정부 기관 고객 GPS 기록 1 년에 대 한 영역을 다루는의 목록을 얻고, 경우 목록을 사용 하 여 하나 이상의 사람들의 정체성을 이해 수 있습니다 그들은. "이 경우에, 개인의 정체성을 찾는 매우 간단 합니다. 예를 들어 GPS, 특정 기간에 찾아서 그 위치에 관련 된 사용자의 이름에 대 한 인터넷 검색 후. 일반적으로이 프로세스는 좀 더 복잡 한 될 수 있습니다 하지만 개념적으로, 그것은 간단한 문제는 쉽게 해결 될 수 있다.

회사 익명 큰 데이터를 확인 하려고 하는, 비록 그렇게 회사에 대 한 가장 좋은 방법은 것을 "가" 데이터-일부 정보가 나 확인 하 고, 물론, 여전히 실제 id와 연결 될 수. 이 제한적인 익명 위험을 큰 데이터의 일부입니다: 해커와 악의적인 타사 데이터의 세분화 된 분석을 수행할 수 없을 수 있습니다 그러나 이러한 제한 된 유형의 정보의 풍요로움을 감안할 때, 그들은 사기, 도난 또는 더 나쁜 행동에 대 한 사용 가능한 결론의 모든 종류를 수집할 수 있습니다.

대형의 일부인 경우에 원시 데이터는 보호 될 필요가, 구조화 되지 않은 데이터 저장소, 대용량 데이터에 더 큰 위협이 기업의 대용량 데이터 분석에서 귀중 한 정보를 얻을 거 대 한 비용을 지불. McGarvie 다시 말을 인용 데이비드 토 핑: "많은 기업이 낭비 너무 큰 데이터를 보호 하기 위해 그들의 예산을 많이 저장." 그리고 그들의 진짜 위험 관련 데이터 정보 출력. 회사는 종종 거의 모니터링 하거나 이러한 데이터를 보호, 때문에 통찰력 기업 분석에서와 서 어떻게 출력 됩니다 생산... 대부분의 보안 전문가 들은 직원 들은 무고 한, 하지만 일부는 큰 데이터 파괴의는 가장 일반적인 범인을 믿습니다. "

기업 몇 가지 원시 정보를 포함 하지만 우리가 원시 데이터 분석에서 얻은 통찰력에 더 초점을 맞출 필요가 큰 데이터를 보호 하기 위해 필요 합니다. 특히, 이러한 통찰력 적어도 원본 데이터 보다 더 중요 한으로 전망 되어야 한다.

큰 데이터 보안 문제

다음 질문은이 회사의 보안 문제를 해결 하는 방법. 한 가지 방법은 해커 매력적인 가짜 대상 기업 공격에 대응 하 여 보호 조치를 구현 안전 연구 방법을 배울 수 있도록 제공 하는 것입니다. 이 전략 시스템에 허점이 있다면 작동만 할 수 있기 때문에 적합 하지 않습니다. 하지만 이러한 약점 식별 하 여 해결 가능성이 있다.

Forrester의 연구를 인용해 "미래의 데이터 보안 및 개인 정보 보호 보고서: 빅 데이터" IBM 지적, "보안 전문가 최고의 제어 네트워크의 가장자리." 그러나, 경우에 공격자가 침투를 경계, 그들은 당신의 데이터에 대 한 완전 하 고 제한 없는 액세스를 해야한다입니다. "물론, 솔루션은 데이터에 대 한 보안 계층을 제공 하는 간단 하 게 네트워크에 액세스 하지 같은 큰 특권을 충분 한."

암호화, 대용량 데이터 분석 통찰력을 다룰 때에 특히 정보를 보호 하는 효과적인 방법 이지만 그것은 확실히 새로운 개념.

큰 데이터의 개인 정보 보호 의미는 실제로 되 고 널리 지켜, 미국 국가 안보 기관의 주요 IT 회사의 모니터링의 맥락에서 특히. 다른 하지만 밀접 한 문제는 보안: 특히, 어떻게 기업에서에서 보호 해야 원시 구조화 되지 않은 데이터와 통찰력 대용량 데이터 분석. 불행히도, 완전 익명 불가능 데이터 정보 개인 및 다양 한 목적 (가끔 다른 개인 또는 공용 소스와 함께)에 연결 될 필요가 있기 때문에. 해커는 복잡 한 분석을 수행 하는 데이터를 훔칠 수 없습니다, 그러나 그들은 종종 충분 한 정보를 수집 귀중 한 (예: GPS 데이터의 경우) 간단한 보기. 기업에 의해 수집 된 데이터는 점차적으로 연방 데이터 서비스 센터 등의 큰 데이터 웨어하우스에 저장 된 대용량 데이터 보안에 대 한 면밀 한 조사 더 급히 필요 합니다.

D1net 댓글:

큰 데이터 보안 문제를 다루는 기업만 한 긍정적인 이해, 침착 하 게 문제를 해결, 보안 기초 위의 몇 가지 포인트를 인식할 필요가, 인터넷, 세계에서 가장 주요 큰 데이터의 시대에,이 문제가 여전히 해결 되지 않으면, 보안 해결 문제는 한번에 모두를 위해, 기업 장기 전투에 대 한 준비 되어야 합니다.