И анализ больших данных

4 
Тема1 Основные определения, термины, задачи анализа больших 
данных 
 
Цель: 
рассмотреть вопросы безопасности BIG DATA; понятие Data Mining; задачи 
анализа больших данных. 
 
План: 
1.1 Вопросы безопасности BIG DATA 
1.2 Понятие Data Mining
 
1.3 Задачи анализа больших данных 
 
 
1.1 Вопросы безопасности BIG DATA 
Традиционных механизмов безопасности, таких как брандмауэры и антивирусное 
программное обеспечение, устанавливаемое на компьютерах, недостаточно для 
эффективной защиты больших данных. Проблема состоит в том, что все это создавалось 
для защиты небольших объемов статической информации – файлов, сохраненных на 
жестких дисках, а не большого информационного потока, прибывающего из облака. Меры 
безопасности должны быть достаточно гибкими и оперативными, что позволит 
обеспечить бесперебойность получения данных и безопасность многочисленных «точек 
входа». 
Безопасность вычисления в распределенных программных системах, которые 
выполняют несколько этапов вычислений, должно быть несколько уровней защиты: как 
минимум, один собственно для программ, другой для защиты данных от этих программ. 
Безопасность нереляционных баз данных называемые на языке профессионалов 
NoSQL, активно развиваются. Поэтому необходимо развивать вместе с ними и 
соответствующие меры безопасности. 
Безопасное хранение данных. В прошлом IТ-менеджеры контролировали 
перемещение данных, но в эпоху big data  ручное управление этими процессами является 
несостоятельным. Автоматическое перемещение данных по уровням требует 
дополнительных механизмов безопасности. 
Проверка достоверности, как это происходит в случае сбора больших данных, 
получает миллионы вводных, надо убедиться, что каждый бит информации заслуживает 
доверия и является актуальным. 
Мониторинг безопасности в режиме реального времени. Пока real-time security не 
может похвастать высоким уровнем выявления реальных угроз, потому специалисты 
получают тысячи ложных срабатываний системы ежедневно. 
Data mining и аналитика сохраняют конфиденциальность. Big data – это 
возможность интенсивного сбора информации приватного характера без уведомления или 
согласия потребителей. 
Шифрование управления доступом и обеспечение безопасности соединений, для 
полной безопасности данные должны быть зашифрованы от начала до конца, но при этом 
они должны оставаться эффективными и доступными для тех, кто в них нуждается. 
Фрагментарный контроль доступа. Не все данные одинаково конфиденциальны, и 
компании должны иметь возможность сегментировать их по уровню секретности. Это 
даст возможность делиться максимальным количеством информации, сохраняя 
засекреченными только наиболее важные сведения. 
Подробные аудиты. Чтобы узнать о нарушениях в системе безопасности, 
необходимы подробные аудиты. Однако в силу огромного объема больших данных такая 
отчетность должна соответствовать масштабу того или иного инцидента. 

5 
Происхождение данных. Решения безопасности обязательно должны быть 
направлены на то, чтобы контролировать и отслеживать источники, из которых приходят 
данные.
 
Предложения по повышению эффективности безопасности BIG DATA 
У Говинда Раммурти, занимающего пост исполнительного директора компании 
eScan MicroWorld, есть несколько рекомендаций, которые помогут обеспечить 
безопасность данных. Все сводится к тому, что нужно фокусироваться на безопасности 
ресурсов и приложений, а не устройств, изолировать критически важные устройства и 
серверы, внедрять SIEM (средства управления информацией и событиями 
информационной безопасности) в режиме реального времени, а также обеспечивать 
баланс реактивной и проактивной защиты. 
MicroWorld – разработчик передовых решений информационной безопасности, 
которые обеспечивают комплексную защиту от усложняющихся компьютерных угроз. 
Портфель продуктов компании включает решения MailScan и eScan, которые удостоены 
наград наиболее авторитетных лабораторий сравнительного тестирования, включая Virus 
Bulletin, West Coast Labs (Checkmark), AV-Comparatives, PCSL и ICSA labs. 
Эксперты по облачным технологиям считают, что самым разумным проводником в 
вопросах улучшения безопасности больших данных является антивирусная индустрия. На 
протяжении десятилетий антивирусное программное обеспечение ведет борьбу с 
различными видами угроз. Есть множество поставщиков антивирусного ПО, 
предлагающих самые разные решения. И все они могут оказаться полезными, когда речь 
заходит о неприятных цифровых ошибках или серьезных угрозах. 
К тому же эксперты всего мира высоко оценивают открытость антивирусной 
индустрии в отношении данных. Вместо блокировки своих секретов безопасности для 
получения конкурентного преимущества, производители антивирусного программного 
обеспечения (в том числе неправительственные организации, государственные 
учреждения, и даже частные предприятия) свободно обмениваются друг с другом 
данными об угрозах. Лидеры отрасли могут сотрудничать, чтобы бороться с новыми и 
опасными вредоносными программами во всем мире, обеспечивая максимальную 
безопасность big data. Такой своеобразный либерализм и отсутствие разрушительной 
конкуренции – именно то, что нужно для построения мощной и эффективной системы 
безопасности больших данных. 
Такие организации, как Cloud Security Alliance, пытаются сотрудничать с игроками 
рынка ради защиты облачных систем. Однако пока индустрии не хватает взаимодоверия, 
чтобы обеспечить реальный прогресс в этом вопросе. 

жүктеу/скачать 2,33 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: