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Riscos na proteção da informação são os principais obstáculos nesse processo. Saber utilizar métodos que minimizam esse problema pode ajudar seu cliente a se destacar no mercado.
Projetos de Big Data têm recebido atenção especial das corporações devido a sua capacidade de explorar dados não estruturados em busca de novos conhecimentos e oportunidades de negócios. Porém, lidar com enormes quantidades de informações de muitas fontes diferentes requer cuidados em relação a segurança. O armazenamento dos dados coletados pode se transformar em alvo de ataques virtuais e vazamento de informações sigilosas, o que prejudicaria a reputação da empresa, comprometendo sua credibilidade.
Por isso, garantir a segurança do processo é de extrema importância. É necessário melhorar a resiliência dos sistemas, utilizando recursos de espelhamento de dados, alta disponibilidade, além de verificar a regulamentação e conformidade do local de armazenamento, uma vez que utilizar servidores de Cloud, torna ainda mais complexo o gerenciamento da segurança e privacidade dos dados.
A maioria dos erros cometidos em projetos de Big Data estão relacionados à falta de mecanismos de autenticação e ao uso de canais sem reforço na segurança para acessar a base de dados, como a criptografia. Por isso, as empresas precisam implementar soluções de segurança e boas práticas, como ter um gestor de informação, adequação às normas e leis, definição de políticas, controle de acesso a informações críticas, capacitar as equipes que lidam com soluções focadas na proteção da informação, checagem da autenticidade, entre outras.
Portanto, para que a empresa possa permanecer focada em seus objetivos e estratégias em Big Data, sem se preocupar com a segurança da informação, há alguns métodos que podem minimizar esses problemas. Confira 10 práticas que podem ajudar os seus clientes:
1 Certificar a proteção em sistemas distribuídos
Alguns problemas têm sido recorrentes em estruturas de programação distribuídas, como o vazamento de informações, falta de confiabilidade e conformidade com políticas de segurança. Por isso, o primeiro passo é estabelecer políticas claras e assegurar que cada nó em estruturas distribuídas esteja seguro e tenha controle contínuo de acesso.
2 Garantir o armazenamento do banco de dados Não-relacionais
O uso de base de dados e sistemas Não-relacionais (NoSQL), ainda que tenha alguns benefícios, como a escalabilidade mais barata e menos trabalhosa, a possibilidade de utilizar máquinas menos potentes e a facilidade na manutenção, não é considerado o mais seguro, pois ataques são comuns de acontecerem. É recomendável utilizar senhas seguras, algoritmos de Hash e TLS (Transport Layer Security) que é um protocolo de segurança que protege a comunicação feita por serviços via internet, a navegação por páginas e outros tipos de transferências de dados. Além disso, deve-se registrar todas as conexões e realizar replicação dos dados.
3 Proteger o armazenamento de dados e registros de logs
O gerenciamento do armazenamento é uma das categorias que mais deve ser levada em conta nas questões sobre segurança. A localização dos dados não é fixa e pode sofrer modificações e até ataques maliciosos. Por isso, criptografia baseada em políticas, DRM (Digital Restrictions Management) que possibilita o controle de conteúdos de maneira restrita, rotação de chaves e criptografia de transmissão são formas de garantir a proteção do armazenamento. Caso os dados estejam em uma localização não confiável, é recomendável a utilização de SUNDR (Secure Untrusted Data Repository) que aumenta a chance de detectar alterações não autorizadas.
4 Validação de Endpoint
A alta frequência de utilização de BYOD tem se tornado um grande desafio para a validação de endpoint, pois os dispositivos móveis podem ser falsificados, roubados e até mascarar usuários. É preciso reforçar a segurança, utilizando certificação e ferramentas de gerenciamento em todos os dispositivos usados.
5 Monitoramento e conformidade em tempo real
O processo de coletar os dados requer um alto nível de segurança, pois, como é possível acessar informações de diversas fontes e diferentes formatos, suas origens podem não ser confiáveis. Assim, é necessário o monitoramento de hardware em tempo real para evitar a entrada de dados falsos e a adição de dispositivos não confiáveis em um cluster. Para evitar esse tipo de ataque deve-se implementar sistemas de front-end, como firewalls e roteadores.
6 Garantir a privacidade dos usuários
Utilizar dados em anonimato não é suficiente para proteger o usuário, pois esses dados podem ser emparelhados com o proprietário, informações importantes correm o risco de serem vazadas e, nem sempre, os profissionais que realizam a análise estão cientes dos possíveis riscos. Por isso, é recomendado que se implemente uma separação entre os direitos e deveres de cada usuário, assim cada um terá permissão de acesso apenas aos de dados que necessitar para realizar seu trabalho.
7 Utilizar criptografia
Como os projetos de Big Data utilizam grandes fluxos de dados por meio da nuvem, a criptografia deve ser parte fundamental do processo de segurança. Desenvolvimentos realizados na criptografia permitem a realização de cálculos de dados totalmente criptografados, sistemas de assinatura em grupo que impedem a identificação de indivíduos, além de dispersar a localização dos dados depois de cada acesso.
8 Controlar o acesso granular
O acesso granular é um método que torna possível fornecer privilégios para cada usuário. Cada elemento pode ser controlado e algumas práticas padrões devem ser utilizadas para que esse método seja eficaz. É necessário certificar que esse ingresso seja controlado, mantendo rótulos de acesso, rastreamento de requisitos de sigilo a partir de SSO (Single sing-on) e desenvolvimento de protocolos completos para acompanhar as restrições.
9 Auditorias granulares
As auditorias devem ser feitas de forma granular, pois, muitas vezes, os usuários deixam passar, ou simplesmente ignoram, alertas de segurança, de modo que a auditoria precisa ser realizada regularmente para garantir uma proteção completa. Além disso, os dados da auditoria devem ser protegidos para serem considerados confiáveis. Eles devem ser separados e restritos, além de seu acesso ser sempre registrado e controlado.
10 Verificar a procedência dos dados
Realizar um registro completo de todas as informações para se ter um maior controle do processo. Registrar e controlar todas as interações, garantindo que os outros nove métodos sejam seguidos corretamente e o acesso seja fortemente controlado.
Assim, para assegurar a eficiência do processo e para que a privacidade de dados não seja comprometida, todos aqueles que se referem a identificação pessoal, números de registros, entre outras informações sensíveis, devem ser mascarados ou removidos. Dessa forma, os projetos de Big Data podem ser personalizados e contar com alta capacidade de segurança para que os dados sejam capturados e analisados sem nenhum risco para as empresas.
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