Ecco una ripartizione delle categorie di software rilevanti per la sicurezza dei big data e alcuni esempi:
Piattaforme di sicurezza dei dati:
* Splunk: Una piattaforma completa per informazioni sulla sicurezza e gestione degli eventi (SIEM), analisi dei registri e analisi della sicurezza, comprese le capacità per l'ingestione e l'analisi dei big data.
* Elasticsearch: Un popolare motore di ricerca e analisi open source spesso utilizzato per l'analisi dei dati di sicurezza, in particolare per la gestione dei registri e il rilevamento delle minacce.
* ibm qradar: Una soluzione SIEM con forti capacità per l'analisi dei big data e l'intelligence delle minacce.
* Logrotm: Offre una piattaforma SIEM con rilevamento delle minacce in tempo reale e risposta per i big data.
soluzioni DLP per la perdita di dati (DLP):
* Symantec Data Loss Prevention: Aiuta a impedire ai dati sensibili di lasciare la rete, compresi i dati all'interno dei big data store.
* Prevenzione della perdita di dati McAfee: Fornisce protezione dei dati su vari endpoint, applicazioni e fonti di dati, compresi i sistemi di big data.
* Prevenzione della perdita di dati per la perdita di pinza: Offre una soluzione DLP completa con analisi avanzata e apprendimento automatico per la sicurezza dei big data.
Soluzioni di sicurezza del database:
* Imperva: Fornisce soluzioni di sicurezza del database per una vasta gamma di database, comprese quelle utilizzate per i big data.
* Databricks: Una piattaforma basata su cloud per l'ingegneria e l'analisi dei dati, offrendo funzionalità di sicurezza come mascheramento e crittografia dei dati.
* Piattaforma dati Cloudera: Una piattaforma hadoop completa che include funzionalità di sicurezza per il controllo dell'accesso ai dati e la crittografia.
Soluzioni di sicurezza cloud:
* Amazon Guardduty: Un servizio di rilevamento delle minacce che aiuta a proteggere i dati negli ambienti cloud AWS, compresi i big data store.
* Azure Security Center: Fornisce una visione centralizzata delle minacce e delle vulnerabilità della sicurezza tra le risorse di Azure, comprese le soluzioni di big data.
* Centro di comando di sicurezza cloud di Google: Una piattaforma per la gestione della sicurezza e dei rischi attraverso Google Cloud, compresi i servizi di big data.
Altri strumenti e tecnologie:
* Soluzioni di mascheramento e tokenizzazione dei dati: Soluzioni come Informatica PowerCenter e Talend Data Masking aiutano a proteggere i dati sensibili sostituendoli con dati falsi.
* Strumenti di crittografia dei dati: Strumenti come Veracript e GPG possono crittografare i dati sensibili a riposo e in transito per garantire la riservatezza.
La scelta del software giusto dipende dalle tue esigenze specifiche, dalla portata del tuo ambiente di big data, dall'infrastruttura esistente e dal budget.
È essenziale considerare:
* Ingestione dei dati e capacità di elaborazione: Il software dovrebbe essere in grado di gestire grandi volumi di dati ed elaborarli in modo efficiente.
* Analisi della sicurezza e rilevamento delle minacce: Il software dovrebbe fornire strumenti per l'analisi dei dati di sicurezza, rilevare minacce e rispondere agli incidenti.
* Conformità e regolamenti: Il software dovrebbe soddisfare i requisiti normativi pertinenti, come GDPR o HIPAA.
* Integrazione con i sistemi esistenti: Il software dovrebbe integrarsi bene con gli strumenti di infrastruttura e sicurezza esistenti.
È anche una buona pratica da considerare di utilizzare più soluzioni per affrontare i diversi aspetti della sicurezza dei big data, creando un approccio di sicurezza a strati.
software © www.354353.com