No son los mismos problemas de seguridad a los que se enfrenta un usuario normal, que los retos que tiene que superar una empresa para proteger grandes cantidades de datos; aquí te enfrentas a un desafío mayor.

Las empresas intentan mantenerse al día en todo lo que concierne al mundo del Big Data, pero no se dan cuenta que van hacia una guerra. Una guerra a la que no van protegidos, porque les falta las armas y los trajes de seguridad; sin ellos la batalla está perdida. Nos encontramos ante una lucha a contra reloj.

No hemos estado adoptando las medidas de seguridad cuando tocaban, a pesar de que el dicho nos advierte de que “la seguridad es lo primer”. Aunque, antes de nada, debemos tener claro que garantizar la seguridad en Big Data conlleva una serie de preocupaciones y desafíos.

Claves para afrontar los desafíos de seguridad en Big Data

Los datos son vulnerables

Cuando tienes un rebaño y lo metes en un cercado, a veces, se vuelve complicado evitar que haya roturas en el cercado para que las ovejas no se salgan. Con los datos ocurre lo mismo, cuantos más tengas, más grande es el cercado y más te cuesta evitar que haya brechas. En estos casos, cuando hablamos de datos, los piratas informáticos pueden hacer modificaciones o incluso eliminar algunos de estos para su propósito.

Lo importante es limitar el acceso y tener una guía para detectar datos falsos. Acciones cruciales en el protocolo de protección de datos.

Dificultar el acceso

Este punto se relaciona directamente con el anterior, hay que limitar el acceso, pero hay que facilitar el acceso a las personas que tengan autoridad para ello. El control de acceso tiene que ser seguro y, sin embargo, a medida que las organizaciones utilizan una enorme cantidad de datos y aumentan los paneles de control complejos, esto puede volverse más vulnerable y puede abrir una puerta de entrada potenciales peligros.

Cuando pocas personas acceden a los datos, es posible, que a la hora de detectar infracciones tarden más tiempo, “Cuatro ojos ven más que dos”. El sistema de control de acceso tiene que especificar la información que cada usuario puede ver en el conjunto de datos, para así proteger los más importantes.

Auditorías de seguridad

Todos los sistemas deben tener auditorías de seguridad. Cuando tenemos grandes volúmenes de dato son más importantes, y además, tienen que tener un modelo específico y realizarse por parte de personal que este cualificado para ello.

Marcos difusos

Las empresas suelen utilizar diferentes sistemas para distribuir el análisis de Big Data. Sin embargo, muchas empresas no han tenido en cuenta que la seguridad de estos sistemas, como por ejemplo Hadoop, era muy pobre. Por eso, es necesario poner especial atención a las herramientas de análisis de datos que utilizamos.

Raíces de datos

Cuando hay que detectar una brecha o un error, es fundamental saber identificar el origen de los datos. Hay compañías que se ayudan de metadatos para rastrear el flujo de datos, pero esto no resuelve al cien por cien el problema.

Cumplimiento en tiempo real

Internet y su rapidez hacen que todo se vuelva instantáneo, característica que se busca cada vez más. En el Big Data se busca que los análisis sean instantáneos, por lo que tienden a buscarse herramientas para elaborarse en tiempo real.

Aquí el fallo reside en las falsas alarmas, el sistema puede detectar fallos donde no los hay. Por eso, es importante revisar y confirmar que existen esas amenazas.