Det finns inte en enda kommersiell programvara som omfattar alla aspekter av säkerhet för big data över företagsnätverk. Istället finns det olika mjukvarulösningar från olika leverantörer som tar upp olika delar av säkerhetslivscykeln för big data.
Här är en uppdelning av mjukvarukategorier som är relevanta för big datasäkerhet och några exempel:
Datasäkerhetsplattformar:
* Splunk: En omfattande plattform för säkerhetsinformation och evenemangshantering (SIEM), loganalys och säkerhetsanalys, inklusive kapacitet för intag av big data och analys.
* elasticsearch: En populär öppen källkodssökning och analysmotor som ofta används för säkerhetsdataanalys, särskilt för loghantering och hotdetektering.
* ibm qradar: En SIEM -lösning med starka funktioner för Big Data Analytics och Threat Intelligence.
* LogRhythm: Erbjuder en SIEM-plattform med realtidshotdetektering och svar för big data.
Data Loss Prevention (DLP) Solutions:
* Symantec dataförlustförebyggande: Hjälper till att förhindra att känslig data lämnar nätverket, inklusive data i big data -butiker.
* McAfee dataförlustförebyggande: Ger dataskydd över olika slutpunkter, applikationer och datakällor, inklusive big datasystem.
* Forcepoint dataförlustförebyggande: Erbjuder en omfattande DLP -lösning med avancerad analys och maskininlärning för big datasäkerhet.
Säkerhetslösningar för databaser:
* imperva: Tillhandahåller databasens säkerhetslösningar för ett brett utbud av databaser, inklusive de som används för big data.
* databricks: En molnbaserad plattform för datateknik och analys som erbjuder säkerhetsfunktioner som datasmaskering och kryptering.
* Cloudera dataplattform: En omfattande Hadoop -plattform som innehåller säkerhetsfunktioner för datatillgångskontroll och kryptering.
Molnsäkerhetslösningar:
* Amazon GuardDuty: En hotdetekteringstjänst som hjälper till att skydda data i AWS -molnmiljöer, inklusive big data -butiker.
* Azure Security Center: Ger en centraliserad syn på säkerhetshot och sårbarheter över Azure -resurser, inklusive Big Data Solutions.
* Google Cloud Security Command Center: En plattform för att hantera säkerhet och risker över Google Cloud, inklusive Big Data Services.
Andra verktyg och tekniker:
* Datamaskering och tokeniseringslösningar: Lösningar som Informatica PowerCenter och Talend Data Masking hjälper till att skydda känsliga data genom att ersätta dem med falska data.
* Datakrypteringsverktyg: Verktyg som Veracrypt och GPG kan kryptera känsliga data i vila och under transport för att säkerställa konfidentialitet.
Att välja rätt programvara beror på dina specifika behov, omfattningen av din big data -miljö, din befintliga infrastruktur och budget.
Det är viktigt att överväga:
* Intagning av data och bearbetning: Programvaran ska kunna hantera stora volymer data och bearbeta den effektivt.
* Säkerhetsanalys och hotdetektering: Programvaran bör tillhandahålla verktyg för att analysera säkerhetsdata, upptäcka hot och svara på incidenter.
* Efterlevnad och förordningar: Programvaran bör uppfylla relevanta lagstiftningskrav, till exempel GDPR eller HIPAA.
* Integration med befintliga system: Programvaran bör integreras väl med din befintliga infrastruktur och säkerhetsverktyg.
Det är också en bra praxis att överväga att använda flera lösningar för att hantera de olika aspekterna av Big Data Security, vilket skapar en skiktad säkerhetsmetod.
