Сегодня хранение данных в Hadoop стало для ИТ обычной практикой. Однако защита конфиденциальных данных в Hadoop сопряжена с некоторыми трудностями. Компания Dataguise, разрабатывающая решения в области интеллектуального обеспечения безопасности данных (data security intelligence and protection), представила нам десять рекомендаций на основе передового опыта, предназначенных для тех предприятий, которые изучают Hadoop или приступили к развертыванию этой системы. Используя рекомендуемые процедуры для управления рисками нарушения конфиденциальности, данными и безопасностью, компании способны предотвратить разглашение сведений, которое может им дорого обойтись, снизить риски и более точно соблюдать требования регуляторов. Эти приемы и процедуры сформулированы на основе опыта Dataguise в области обеспечения безопасности различных больших сред. Рост возможностей ИТ и появление множества предназначенных для них инструментов позволяют проводить глубокий анализ больших данных. Однако преимущества этой новой технологии часто соседствуют с проблемами обеспечения конфиденциальности. В больших информационных хранилищах могут присутствовать данные, допускающие привязку к конкретным лицам, такие как имена, адреса и номера карточек социального страхования. В подобных средах можно найти и большой объем финансовых сведений вроде номеров кредитных карт и счетов, что вызывает серьезную озабоченность по поводу доступа к ним. С помощью тщательного планирования, тестирования, подготовки производственной системы к запуску и надлежащего использования технологии эту озабоченность можно в значительной мере ослабить.

Версия для печати (без изображений)