{"id":14544,"date":"2023-10-25T19:00:00","date_gmt":"2023-10-25T17:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cyberfero.com\/?p=14544"},"modified":"2023-10-21T22:46:43","modified_gmt":"2023-10-21T20:46:43","slug":"hadoop-security-data-lake-sdl","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cyberfero.com\/it\/hadoop-security-data-lake-sdl\/","title":{"rendered":"A cosa serve? Hadoop Security Data Lake (SDL)"},"content":{"rendered":"\n

<\/path><\/svg><\/span><\/span>Estimated reading time: <\/span>5<\/span> minuti<\/span><\/p>\n\n\n\n

Ogni giorno continuano a emergere nuove minacce alla sicurezza informatica e gli hacker sviluppano nuove tecniche d\u2019intrusione per poter accedere a dati sensibili e violare sistemi IT.<\/strong> Per questo \u00e8 necessario collaborare con degli esperti di alto livello che tengano traccia dei nuovi sviluppi in ambito della sicurezza IT. Con la nascita e con la continua evoluzione dei Big Data si \u00e8 affermato anche il concetto di Data Lake<\/a> e di Security Data Lake.<\/p>\n\n\n\n

Per un’azienda, \u00e8 dispendioso assumere un team che si occupi esclusivamente della sicurezza interna di un sistema per questo in molti si rivolgono a dei professionisti, avvalendosi di un Security Operations Center as a Service<\/strong> (SOCaaS) Questo servizio, offerto da SOD, comprende anche un SDL. Cerchiamo ora di capire cosa sia e quale sia la loro importanza e comodit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Security<\/strong> Data Lake: cosa sono<\/h2>\n\n\n\n
\"Security<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Un Data Lake \u00e8 un archivio che include grandi quantit\u00e0 di dati, strutturati e non, che non sono stati ancora elaborati per uno scopo specifico. Questi dispongono di un’architettura semplice per archiviare i dati. Ad ogni elemento viene assegnato un identificatore univoco e successivamente poi, viene contrassegnato con un set di metadati.<\/p>\n\n\n\n

Quando sorge una domanda aziendale, i data scientist<\/em> possono interrogare il Data Lake al fine di rilevare dati che potrebbero rispondere alla domanda.<\/strong> Essendo i Data Lake sorgenti che andranno ad archiviare informazioni aziendali sensibili, \u00e8 necessario proteggerli con delle misure di sicurezza efficaci, tuttavia l\u2019ecosistema esterno di dati che alimenta i Data Lake \u00e8 molto dinamico e potrebbero insorgere regolarmente nuovi problemi che minano la sua sicurezza.<\/p>\n\n\n\n

Gli utenti abilitati ad accedere ai Data Lake, ad esempio, potrebbero esplorare e arricchire le sue risorse, aumentando conseguenzialmente anche il rischio di violazione.<\/strong> Se ci\u00f2 dovesse verificarsi, le conseguenze potrebbero rivelarsi catastrofiche per un\u2019azienda: violazione della privacy dei dipendenti, informazioni normative o compromissione di informazioni di rilevanza essenziale per l\u2019azienda.<\/p>\n\n\n\n

Un Security Data Lake invece \u00e8 pi\u00f9 incentrato sulla sicurezza.<\/strong> Offre la possibilit\u00e0 di acquisire dati da molti strumenti di sicurezza, analizza questi ultimi per carpire informazioni importanti, mappando i campi seguendo un pattern comune.<\/p>\n\n\n\n

I dati contenuti in un SDL<\/h3>\n\n\n\n

Esistono innumerevoli variet\u00e0 diverse di dati, in diversi formati, JSON, XML, PCAP e altro.  Un Security Data Lake supporta tutte queste tipologie di dati, garantendo un processo di analisi pi\u00f9 accurato ed efficiente.<\/strong> Molte aziende sfruttano i Big Data per sviluppare sistemi di rilevamento delle minacce basati sull’apprendimento automatico.  Un esempio, per questa eventualit\u00e0, \u00e8 il sistema UEBA<\/a> integrato con il SOCaaS offerto da SOD.<\/p>\n\n\n\n

Un Security Data Lake consente di disporre facilmente dei dati, rendendoli disponibili, offrendo l’opportunit\u00e0 anche di un\u2019analisi in tempo reale.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Apache Hadoop<\/h2>\n\n\n\n

\u00c8 un\u2019insieme di programmi Open Source che permette alle applicazioni di poter lavorare e gestire un\u2019enorme mole di dati<\/strong>. Lo scopo \u00e8 quello di risolvere i problemi che coinvolgono elevate quantit\u00e0 di informazioni e di calcolo.<\/p>\n\n\n\n

Apache Hadoop include HDFS, YARN e MapReduce<\/em>. Quando parliamo di Hadoop dunque, ci riferiamo a tutti quegli strumenti in grado di interfacciarsi ed integrarsi con questa tecnologia. Il ruolo di Hadoop \u00e8 essenziale perch\u00e9 con essi \u00e8 possibile archiviare ed elaborare dati ad un costo davvero contenuto rispetto ad altri strumenti. Inoltre, \u00e8 possibile farlo in larga scala.<\/strong> Una soluzione ideale, quindi, per gestire un SDL.<\/p>\n\n\n\n

\"Security<\/a><\/figure>\n\n\n\n

Hadoop Distributed File System (HDFS)<\/strong>: \u00e8 uno dei componenti principali di Apache Hadoop, fornisce un accesso ai dati dell\u2019applicazione senza doversi preoccupare di definire degli schemi in anticipo.<\/p>\n\n\n\n

Yet Another Resource Negotiator (YARN)<\/strong>: Viene utilizzato per gestire le risorse di calcolo in cluster, dando la possibilit\u00e0 di poterle utilizzare al fine di programmare le applicazioni utente. Si occupa di gestire l\u2019allocazione di risorse in tutto l\u2019ecosistema Hadoop.<\/p>\n\n\n\n

MapReduce<\/strong>: \u00e8 uno strumento grazie al quale \u00e8 possibile trasferire la logica di elaborazione, aiutando cos\u00ec gli sviluppatori a scrivere applicazioni in grado di manipolare grandi quantit\u00e0 di informazioni in un unico set di dati gestibile.<\/p>\n\n\n\n

Quali vantaggi offre Hadoop?<\/h2>\n\n\n\n

\u00c8 importante utilizzare Hadoop perch\u00e9 con esso \u00e8 possibile sfruttare i cluster di pi\u00f9 computer per analizzare grandi quantit\u00e0 di informazioni anzich\u00e9 avvalersi di un singolo computer di grandi dimensioni.<\/strong> Il vantaggio, rispetto ai database relazionali ed ai data warehouse<\/em>, sta nella capacit\u00e0 di Hadoop nel gestire i big data in maniera veloce e flessibile. <\/p>\n\n\n\n

Altri vantaggi<\/h3>\n\n\n\n

Tolleranza di errore<\/strong>: I dati vengono replicati su un cluster, cos\u00ec da essere poi facilmente recuperati in caso di errori o malfunzionamenti del disco o del nodo.<\/p>\n\n\n\n

Costi<\/strong>: Hadoop \u00e8 una soluzione molto pi\u00f9 economica rispetto ad altri sistemi. Fornisce calcolo e archiviazione su hardware a prezzi accessibili.<\/p>\n\n\n\n

Supporto di una solida community<\/strong>: Hadoop attualmente \u00e8 un progetto supportato da una comunit\u00e0 attiva di sviluppatori che introducono aggiornamenti, migliorie e idee, rendendolo un prodotto appetibile per molte aziende.<\/p>\n\n\n\n

Conclusioni<\/h2>\n\n\n\n

In questo articolo abbiamo appreso le differenze tra un Data Lake e un Security Data Lake, facendo chiarezza sull\u2019importanza di avvalersi di questi strumenti al fine di garantire una corretta integrit\u00e0 dei sistemi informatici presenti in un\u2019azienda.<\/p>\n\n\n\n

Raccogliere i dati dell’infrastruttura \u00e8 solo il primo passo per l’analisi efficiente e la conseguente sicurezza offerta dal monitoring<\/strong>, essenziale per un SOCaaS<\/a>. Chiedici come queste tecnologie possono aiutarti nella gestione della cyber security<\/a> della tua azienda.<\/p>\n\n\n\n

Per dubbi e chiarimenti, noi siamo sempre pronti a rispondere ad ogni tua domanda.<\/p>\n\n\n\n

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