ผลิตภัณฑ์สำหรับผู้ใช้ตามบ้าน
ผลิตภัณฑ์สำหรับองค์กร
กิจกรรมและประชาสัมพันธ์
รับสมัครงาน
ข้อมูลที่น่าสนใจ
ติดต่อขอรับบริการหลังการขาย
หรือสอบถามข้อมูลต่างๆได้ที่
02-645-2301 ถึง 4
support@panda-thailand.com
Panda Security » Media Center
การรักษาความปลอดภัยข้อมูลในยุคของ Big Data

 

ปัจจุบันมีข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นในองค์กรมีจำนวนเพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ และนี่เป็นโอกาสสำหรับไอทีซึ่งเรียนรู้ถึงศักยภาพของข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ และมีการใช้เครื่องมือในการจัดระเบียบวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวมากขึ้น ด้วยวิธีที่เหมาะสม ในความเป็นจริงตามข้อมูลที่รวบรวมโดย IDC ตลาดข้อมูลขนาดใหญ่ และจากการวิเคราะห์ธุรกิจคาดว่าจะขยายตัวสู่ระดับ 2 แสนล้านเหรียญภายในปี 2020 อย่างไรก็ตาม Big Data ยังก่อให้เกิดความท้าทายที่สำคัญสำหรับ องค์กร พวกเขาสามารถปกป้องปริมาณข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นได้อย่างไร?

ผลกระทบด้านความปลอดภัยของ Big Data

มีสองประเด็นพื้นฐานที่ต้องวิเคราะห์เมื่อพูดถึงความปลอดภัยของ Big Data ข้อแรกคือสิ่งที่ชัดเจนที่สุด องค์กรสามารถรักษาข้อมูลลูกค้า และข้อมูลองค์กรจำนวนมากได้อย่างไร? ข้อที่สองเป็นเรื่องที่มีประโยชน์มากขึ้น ด้วยวิธีการตรวจสอบวิเคราะห์ของ Big Data สามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความปลอดภัยได้

ในกรณีแรกปัญหาเริ่มต้นด้วยการจำแนก และระบุข้อมูล เนื่องจากเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่งที่ต้องระบุข้อมูลและแหล่งที่มาได้อย่างถูกต้อง ทำให้สามารถควบคุมสภาพแวดล้อมของ Big Data ได้ง่ายขึ้น

การทำเช่นนี้หมายถึงการรวมสภาพแวดล้อมของระบบ Cloud Computing พร้อมความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลและการประมวลผลของ Big Data ซึ่งต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยใหม่ ๆ ที่เหมาะสม สุดท้ายการจัดประเภทข้อมูลที่เหมาะสมจะช่วยในการเข้ารหัสตามแอตทริบิวต์ทำให้ Big Data มีความปลอดภัยมากขึ้น

ในส่วนที่ 2 มีวิธีที่เป็นประโยชน์มากมายในการใช้ Big Data เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและการเลือกระบบที่เหมาะสมที่สุดขึ้นอยู่กับระบบของคุณ ตัวอย่างเช่นรูปแบบข้อมูลขนาดใหญ่สามารถใช้ เพื่อสร้างรูปแบบการคาดการณ์ที่ช่วยให้องค์กรคาดเดาการโจมตีที่อาจเกิดขึ้น หรือคาดเดาพฤติกรรมลูกค้าได้

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากแหล่งข้อมูลที่เข้ามาพร้อม ๆ กัน ช่วยให้องค์กรสามารถเพิ่มข้อมูลที่รวบรวมได้ใกล้เคียงที่สุด ตัวอย่างของเรื่องนี้มองเห็นได้จาก ระบบ SIEM และ IDS ที่ประสบความสำเร็จโดย ซึ่งใช้ Big Data และเทคนิคการเรียนรู้เครื่องจักรที่ทันสมัยเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับพฤติกรรมและแหล่งที่อาจเป็นอันตรายได้อย่างรวดเร็ว

ปัจจัยที่ต้องพิจารณาเมื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างความปลอดภัยกับ Big Data

เมื่อพูดถึงการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล Big Data เป็นความท้าทายที่ต้องคำนึงถึง ตัวอย่างเช่นการรักษาความปลอดภัยธุรกรรมและบันทึกต้องมีกลไกการแบ่งชั้นอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพในสถานที่ที่จัดเก็บข้อมูลได้อย่างเหมาะสมมีข้อบังคับในการรักษาความปลอดภัยการดำเนินงานในกรอบการประมวลผลแบบกระจายรวมทั้งกระบวนการอื่น ๆ และตรวจสอบการเข้าถึงปลายทาง (และกรอง) เพื่อให้มั่นใจถึงการใช้งานที่ถูกต้อง

สิ่งสำคัญคือต้องรักษาข้อมูลของคุณไว้อย่างถูกต้อง โดยใช้การเข้ารหัสนอกเหนือจากการรักษาความปลอดภัยการสื่อสารระหว่างอุปกรณ์

ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้การจัดประเภทข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญเมื่อพูดถึงข้อมูลขนาดใหญ่และความปลอดภัยเช่นเดียวกับการปฏิบัติตามหลักปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่ดี การดำเนินการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอและใช้กลไกการควบคุมการเข้าถึงแบบละเอียดจะช่วยให้คุณสามารถความปลอดภัยในการจัดการ และจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่

ด้วยโซลูชั่นต่างๆเช่น Panda Adaptive Defense 360 ซึ่งใช้เทคนิค Machine Learning เพื่อแบ่งประเภทเหตุการณ์ทั้งหมดที่เกิดขึ้นบนเครือข่ายคอมพิวเตอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น องค์กรสามารถตรวจจับและสกัดกั้นกระบวนการที่เป็นอันตรายข้อมูลการรั่วไหลและช่องโหว่และแม้แต่การแก้ไขความเสียหายที่เกิดจากการละเมิดความปลอดภัย นี่เป็นไปได้ที่เราจะต้องใช้ AI และแอพพลิเคชันที่ทันสมัยที่สุดเพื่อช่วยเราในการรักษาความปลอดภัยข้อมูล Big Data

Credit : https://www.pandasecurity.com/mediacenter/security/big-data-implications/

โพสเมื่อ : 28 มีนาคม 2561
© Skysoft 2011-2017
All Rights Reserved. Industry-leading Antivirus Software
 

Contact

Facebook

Twitter

YouTube