Aquí hay un desglose de las categorías de software relevantes para la seguridad de Big Data y algunos ejemplos:
Plataformas de seguridad de datos:
* Splunk: Una plataforma integral para información de seguridad y gestión de eventos (SIEM), análisis de registro y análisis de seguridad, incluidas capacidades para la ingestión y análisis de big data.
* Elasticsearch: Un popular motor de búsqueda y análisis de código abierto a menudo utilizado para el análisis de datos de seguridad, particularmente para la gestión de registros y la detección de amenazas.
* IBM QRADAR: Una solución SIEM con fuertes capacidades para el análisis de big data e inteligencia de amenazas.
* Logrhythm: Ofrece una plataforma SIEM con detección y respuesta de amenazas en tiempo real para Big Data.
Soluciones de prevención de pérdidas de datos (DLP):
* Prevención de pérdida de datos de Symantec: Ayuda a evitar que los datos confidenciales salgan de la red, incluidos los datos dentro de las tiendas Big Data.
* Prevención de pérdida de datos de McAfee: Proporciona protección de datos en varios puntos finales, aplicaciones y fuentes de datos, incluidos los sistemas de big data.
* Prevención de pérdida de datos de punto de fuerza: Ofrece una solución DLP integral con análisis avanzado y aprendizaje automático para la seguridad de Big Data.
Soluciones de seguridad de la base de datos:
* Imperva: Proporciona soluciones de seguridad de bases de datos para una amplia gama de bases de datos, incluidas las utilizadas para Big Data.
* Databricks: Una plataforma basada en la nube para ingeniería de datos y análisis, que ofrece características de seguridad como enmascaramiento de datos y cifrado.
* Plataforma de datos de Cloudera: Una plataforma Hadoop integral que incluye características de seguridad para el control y el cifrado de acceso a datos.
Soluciones de seguridad en la nube:
* Amazon Guardduty: Un servicio de detección de amenazas que ayuda a proteger los datos en entornos de la nube de AWS, incluidas las tiendas Big Data.
* Azure Security Center: Proporciona una visión centralizada de las amenazas de seguridad y las vulnerabilidades en los recursos de Azure, incluidas las soluciones de big data.
* Centro de comandos de seguridad de Google Cloud: Una plataforma para administrar la seguridad y los riesgos en Google Cloud, incluidos los servicios de Big Data.
Otras herramientas y tecnologías:
* Soluciones de enmascaramiento de datos y tokenización: Soluciones como Informatica PowerCenter y Talend Data Masking ayudan a proteger los datos confidenciales al reemplazarlos con datos falsos.
* Herramientas de cifrado de datos: Herramientas como Veracrypt y GPG pueden cifrar datos confidenciales en reposo y en tránsito para garantizar la confidencialidad.
Elegir el software correcto depende de sus necesidades específicas, la escala de su entorno de Big Data, su infraestructura existente y presupuesto.
Es esencial considerar:
* Capacidades de ingestión y procesamiento de datos: El software debe poder manejar grandes volúmenes de datos y procesarlos de manera eficiente.
* Análisis de seguridad y detección de amenazas: El software debe proporcionar herramientas para analizar datos de seguridad, detectar amenazas y responder a incidentes.
* Cumplimiento y regulaciones: El software debe cumplir con los requisitos reglamentarios relevantes, como GDPR o HIPAA.
* Integración con sistemas existentes: El software debe integrarse bien con su infraestructura existente y herramientas de seguridad.
También es una buena práctica considerar el uso de múltiples soluciones para abordar los diferentes aspectos de la seguridad de Big Data, creando un enfoque de seguridad en capas.