БЕЗОПАСНОСТЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ: ПРОБЛЕМЫ, ПРЕИМУЩЕСТВА И ТЕХНОЛОГИИ

BIG DATA SECURITY: CHALLENGES, BENEFITS AND TECHNOLOGIES

Nurgul Nasirova

student, Department of Information Systems, Abai Myrzakhmetov Kokshetau University,

Kazakhstan, Kokshetau

Aigul Aktayeva

scientific supervisor, doctor of PhD, Abai Myrzakhmetov Kokshetau University,

Kazakhstan, Kokshetau

АННОТАЦИЯ

В этой статье рассматриваются основные проблемы и преимущества безопасности больших данных, подчеркивая необходимость использования передовых технологий безопасности для снижения рисков. Учитывая значительный рост внедрения больших данных, обеспечение безопасности этих систем стало необходимым. К основным рассматриваемым областям относятся контроль доступа к данным, целостность, шифрование и меры соответствия, которые имеют решающее значение для защиты конфиденциальной информации в крупномасштабных вычислительных средах.

ABSTRACT

This article examines the main challenges and benefits of big data security, emphasizing the need to use advanced security technologies to reduce risks. Given the significant growth in the adoption of big data, ensuring the security of these systems has become necessary. The main areas under consideration include data access control, integrity, encryption, and compliance measures, which are critical to protecting sensitive information in large-scale computing environments.

Ключевые слова: rонтроль доступа, анонимизация, большие данные, соответствие требованиям, маскировка данных, шифрование, обнаружение вторжений.

Keywords: access control, anonymization, big data, compliance, data masking, encryption, intrusion detection.

Системы больших данных позволяют организациям хранить и анализировать огромные объемы информации, обеспечивая улучшенные знания и принятие решений. Однако эти системы также представляют риски безопасности, особенно в облачных средах, где большие наборы данных более уязвимы для несанкционированного доступа и нарушений. В этой статье описываются эти риски и технологии, разработанные для защиты больших данных в современных инфраструктурах.

Безопасность больших данных: проблемы, преимущества и технологии

Основные проблемы безопасности в больших данных

1. Контроль доступа и управление идентификацией. Управление контролем доступа имеет основополагающее значение для защиты конфиденциальных данных в средах больших данных. Внедрение систем управления идентификацией, таких как управление доступом на основе ролей (RBAC), ограничивает доступ к данным только авторизованным сотрудникам, снижая риск внутренних и внешних нарушений. Надежные системы управления идентификацией необходимы для предотвращения несанкционированного доступа к данным, особенно в многопользовательских облачных системах.

2. Целостность и надежность данных. Целостность данных имеет решающее значение для обеспечения неизменности информации на этапах хранения и обработки. В условиях больших данных, когда несколько серверов обрабатывают огромные наборы данных, риск повреждения или несанкционированного изменения высок. Эффективные меры по обеспечению целостности данных помогают поддерживать точность и надежность данных для процессов принятия решений.

3. Шифрование данных и защита конфиденциальности. Шифрование данных гарантирует, что информация остается в безопасности как при передаче, так и в состоянии покоя, предотвращая просмотр конфиденциальных данных неавторизованными пользователями даже в случае получения доступа. Такие методы, как гомоморфное шифрование, которое позволяет выполнять вычисления над зашифрованными данными, доказали свою полезность для защиты больших данных без ущерба для функциональности. Технологии шифрования необходимы для сохранения конфиденциальности данных, особенно в регулируемых отраслях, таких как здравоохранение и финансы.

4. Соответствие и юридические требования. Организации, работающие в регулируемых секторах, должны соблюдать строгие правила защиты данных, такие как GDPR и HIPAA. Реализация мер по обеспечению соответствия в системах больших данных является сложной задачей из-за объема данных и сложности обеспечения единообразной безопасности в распределенных системах. Рамки соответствия и регулярные аудиты имеют решающее значение для соблюдения нормативных требований и защиты конфиденциальности пользователей.

Преимущества безопасности больших данных

1. Улучшенная конфиденциальность данных. Эффективные меры безопасности помогают защитить конфиденциальную информацию, гарантируя, что личные и служебные данные останутся конфиденциальными. Улучшенная защита конфиденциальности укрепляет доверие клиентов и заинтересованных сторон, повышая репутацию организации.

2. Операционная эффективность. Защита систем больших данных снижает вероятность нарушений и связанных с ними простоев и затрат, что приводит к операционной эффективности. Защищая целостность и доступность данных, организации могут поддерживать бесперебойную работу и сосредоточивать ресурсы на основных видах деятельности.

3. Соблюдение нормативных стандартов. Соблюдение законов и стандартов защиты данных минимизирует правовые риски и повышает авторитет организации. Внедрение надежных мер безопасности, соответствующих нормативным требованиям, гарантирует, что организации будут соблюдать как юридические, так и операционные стандарты.

Рекомендуемые технологии безопасности

1. Решения шифрования. Шифрование имеет жизненно важное значение для защиты больших данных, особенно в средах, где к информации постоянно обращаются и ее передают. Такие методы, как гомоморфное шифрование, обеспечивают конфиденциальность, не жертвуя функциональностью, позволяя выполнять вычисления на зашифрованных данных.

2. Контроль доступа и аутентификация. Внедрение многофакторной аутентификации (MFA) и расширенных механизмов контроля доступа ограничивает доступ к данным для авторизованных пользователей. Эти решения особенно ценны в облачных средах, где несколько пользователей могут получать доступ к конфиденциальной информации.

3. Системы обнаружения вторжений (IDS).Технологии IDS необходимы для мониторинга в реальном времени и обнаружения угроз в системах больших данных. Они обнаруживают потенциальные нарушения безопасности, выявляя необычные закономерности и аномалии, что позволяет оперативно реагировать на угрозы.

4. Маскировка и анонимизация данных. Маскировка и анонимизация данных позволяют организациям использовать реальные данные при тестировании и анализе, не подвергая риску конфиденциальную информацию. Эти методы защищают персонально идентифицируемую информацию (PII), одновременно обеспечивая полезную информацию из больших наборов данных.

Заключение. Защита систем больших данных требует многогранного подхода, который включает шифрование, контроль доступа, обнаружение вторжений и управление соответствием. Поскольку и технологии, и киберугрозы продолжают развиваться, организациям необходимо внедрять адаптивные фреймворки безопасности, которые могут масштабироваться по мере роста объема данных и устранять возникающие уязвимости в режиме реального времени.

Список литературы:

1. IEEE. (2024). Комплексный обзор: проблемы безопасности и контрмеры для безопасности больших данных в облачных вычислениях. IEEE Xplore. https://ieeexplore.ieee.org/document/10423449
2. Datamation. (2024). Безопасность больших данных: проблемы, преимущества и технологии. Получено с https://www.datamation.com
3. Turing. (2024). Решения по безопасности больших данных и облачных вычислений. https://www.turing.com
4. Smith, J., & Lee, A. (2023). Проблемы безопасности больших данных: устранение уязвимостей в облаке. Журнал информационной безопасности, 32(4), 35-48.