Защита данных в эру Big Data. Часть 1

Сбор больших объёмов информации кардинально изменил область защиты данных. О том, как это произошло, размышляет Эрик Букобза. Эрик – старший директор по развитию группы Data Security Informaticа. Он отвечает за технологию динамического маскирования.

Информационная безопасность и защита данных стали другими

Без сомнения, XXI век – эра данных. А если быть точнее, эра больших данных. Данные везде, и все пытаются извлечь пользу из них. Эффективно реализовать их огромный потенциал пытаются и коммерческие организации, и правительство, и частные лица.

Но те возможности Big Data, которые сейчас можно реализовать, – это только вершина айсберга их потенциала. Поэтому сейчас понимание данных постоянно трансформируется. Постепенно возникает новое осознание того, что такое данные и как происходит их сбор. А это в свою очередь меняет области информационной безопасности и защиты данных.

Что такое Big Data? Не три V, а пять

Три главных характеристики больших данных – 3V (Volume – объём, Velocity – скорость поступления, Variety – разнообразие). В последнее время показатели в этих категориях значительно выросли. Данные стали более сложными для обработки. Кроме того, владельцам данных теперь приходится тщательнее работать над их надёжностью – их достоверностью (четвёртое V – Veracity). Кроме того, важно обращать внимание на максимальное использование потенциальной ценности данных – пятое V – Value (ценность).

Объём

Когда мы говорим о больших объёмах данных, мы имеем ввиду не хранение. Прежде всего, важно, что возрастают объёмы обработки информации. Такая обработка даже требует применения новых моделей, которые ранее компании не использовали. К счастью, уже есть множество наборов алгоритмов, которые подходят для параллельной, распределённой и рассеянной обработки. К несчастью, большинство этих новых технологий неизвестны многим специалистам.

Разнообразие: полиморфизм и метаморфизм данных

Разнообразие обычно ассоциируется с широким набором типов данных (изображения, видео и т.д) или данными геолокации. Но этим категория не ограничивается. Разнообразие сущностей, с которыми имеют дело организации, постоянно растёт. Растёт и разнообразие источников информации. Это приводит к тому, что данные могут быть самых различных форматов. Эта характерная черта для Big Data называется полиморфизмом данных. Она уже стала неотъемлемой для них.

С другой стороны, увеличивается разнообразие потребителей данных или точнее разнообразие их требований. Для каждого потребителя нужны данные своего формата. Поэтому при извлечении их приходится трансформировать. Это приводит к метаморфизму (изменчивости) данных.

Сами по себе понятия метаморфизма и полиморфизма не новы. Новизна в том, что эти характеристики данных стали неотъемлемыми. Новы и разрушительные последствия, которые метаморфизм и полиморфизм имели для структурированного подхода к нашему восприятию данных.

Скорость

Здесь имеется в виду не только скорость сбора данных. Это и скорость, с которой они эволюционируют.  Самая очевидная эволюция данных – эволюция с точки зрения объёмов. Не менее актуальна и скорость, с которой растёт разнообразие данных.

Высокая скорость, с которой данные эволюционируют, – главная причина того, почему разработчики приложений и инструментов аналитики больше не хотят ориентироваться на  модель «застывших» данных. Разработчики всё больше ориентируются на инструменты внутреннего потребления данных и их интеграции, которые привносят динамику в модели данных, чтобы справиться с высокой скоростью нарастания полиморфизма.

Слои данных

Все эти характеристики Big Data приводят к появлению умных сбалансированных слоёв данных. Эти слои позволяют управлять данными во всех форматах независимо от приложений и/или потребителей, позволяя одинаково справляться со скоростью возрастания полиморфизма и трансформировать данные, чего требует метаморфизм.

Как реагируют регуляторы на изменения в области данных

Законодательство не остаётся равнодушным к революции, которая происходит в мире данных. Данные оказываются вовлечены во множество аспектов нашей жизни. А законы адаптируются под новые реалии. Использование данных регулируется всё больше, чтобы предотвратить злоупотребления, но при этом не мешать использованию информации. Требования регуляторов охватывает множество аспектов владения данными (от конфиденциальности данных до антитеррористической безопасности и даже требований, связанных с налогами).

По мере того, как требований регуляторов становится всё больше, владельцы данных сталкиваются с беспрецедентными вызовами. Один из самых очевидных вызовов – это необходимость постоянно следить за обновлениями законодательства. Особенно за теми, которые обязательны к выполнению. Способность быстро отреагировать на них становится важнейшим фактором. Это также значит, что, если будут сомнения, организация скорее предпочтёт «перестараться», чем «недостараться».

Раскрытие или защита данных?

А это уже создаёт совершенно новые проблемы. Требования к конфиденциальности обычно нацелены на защиту данных. А другие – например FATCA (американский закон о налоговой отчётности по зарубежным счетам) или CRS (общий европейский стандарт обмена финансовой информацией) – на раскрытие данных – предоставление регулятору отчётности.

Что происходит, когда компания отдаёт большее предпочтение тем или иным требованиям? Например, если перестараться с выполнением FATCA, рискуете ли вы нарушить требования к конфиденциальности, например по GDPR?

Быстро эволюционирующая регуляторная экосистема в среднесрочной перспективе изменит то, как мы подстраиваемся под требования регуляторов. Оградительный подход придётся оставить и заменить его более точным подходом.

О том, как изменения в данных и новые меняют информационную безопасность и почему она всё больше сливается с управлением данных читайте во второй части статьи Защита данных в эру Big Data. Часть 2.

Боитесь за свои Big Data? Проверьте, установлены ли у вас все необходимые решения для защиты данных в Apache Hadoop.

Если вы до сих пор не разобрались, чем маскирование отличается от шифрования данных, читайте статью  Защита данных: маскирование и шифрование не одно и то же!