Big Data und Datenschutz
Neue Datenquellen und zunehmender Datenaustausch führen in den Unternehmen und Behörden zu einem starken Anwachsen der Datenmenge (Big Data). Sie gilt es zu sichern und zu schützen. Datenschutz und Datensicherheit müssen auf den Trend zu „Big Data“ reagieren sowie die Sicherheitsmaßnahmen und Kontrollen anpassen.
Schutzmaßnahmen für Big Data
Schnelle Datenanalysen
Die Lokalisierung der zu schützenden Daten, das Erkennen möglicher Schadprogramme, das fristgerechte Löschen und das Erkennen unerlaubter Profilbildung, all dies macht umfassende und ausreichend schnelle Datenanalysen notwendig. Diese Analyse-Lösungen müssen die Nutzerdaten anonymisieren, Gefahren erkennen lassen und automatische Gegenmaßnahmen unterstützen.
Beispiel: McAfee Enterprise Security Manager
Die Sicherheitslösung McAfee Enterprise Security Manager (auf Basis von NitroView von NitroSecurity) zielt zum Beispiel speziell ab auf Sicherheitsanalysen im Big-Data-Umfeld.
Technische Grundlage ist eine skalierbare Datenbank, mit der sich die zunehmenden Datenströme aus den vielfältigen Datenquellen (wie Endgeräte, Netzwerke, Datenbanken und Anwendungen) verarbeiten lassen sollen:
- So sollen sich mehrere Milliarden von Security-Events pro Tag verarbeiten, bewerten und mit entsprechenden Gegenmaßnahmen versehen lassen.
- Basierend auf typischen Netzwerkumgebungen mit durchschnittlicher Ereignis- und Datenflussaggregation werden Erfassungsraten von bis zu 300.000 Events pro Sekunde …
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