• Курсы Академии Кодебай, стартующие в мае - июне, от команды The Codeby

    1. Цифровая криминалистика и реагирование на инциденты
    2. ОС Linux (DFIR) Старт: 16 мая
    3. Анализ фишинговых атак Старт: 16 мая Устройства для тестирования на проникновение Старт: 16 мая

    Скидки до 10%

    Полный список ближайших курсов ...

Гостевая статья Защита данных с помощью Hadoop: Руководство по защите кибербезопасности

Что такое Hadoop?

Hadoop
- это система программирования с открытым исходным кодом на основе Java, позволяющая пользователям хранить и обрабатывать большие массивы данных в вычислительной среде. Она создана в рамках проекта , в котором задействована компания Apache Software Foundation.

С помощью Hadoop вы можете создавать, запускать и тестировать приложения в системе, которые содержат тысячи аппаратных узлов и могут содержать терабайты данных одновременно. Она имеет файловую систему распределения, которая позволяет системе продолжать работать в случае отказа одного из узлов. Это снижает риск потери данных и серьезного сбоя системы в случае отказа множества узлов.

Кроме того, в Big Data Hadoop появилась система, помогающая решать задачи обработки данных, такие как продажи и бизнес-планирование, научный анализ и создание датчиков IoT.

Когда речь заходит о кибербезопасности, Hadoop упрощает сохранение данных и предупреждает всех, когда происходит очередная утечка данных. Мы используем это руководство, чтобы объяснить, как с помощью Hadoop обеспечивается кибербезопасность и как с его помощью можно хранить данные, чтобы обеспечить безопасность вашей компании в долгосрочной перспективе.

Hadoop и кибербезопасность
Когда дело доходит до , Hadoop позволяет вам получать все большие данные, которые генерирует ваша компания. Он предоставляет вам полный доступ к информации, созданной вашими пользователями, Интернетом вещей, большими данными и конечными точками, что необходимо для точного анализа аномалий, подозрительного поведения и других угроз.

С Hadoop вы можете использовать гибкие приложения и машинное обучение как на открытых, так и на закрытых рынках, и у вас есть решение, которое может соответствовать возникающим и текущим задачам.

Когда вы используете Hadoop, вам может помочь более широкий набор вариантов использования безопасности. Компании могут получить доступ к своей аналитике поведения пользователей, чтобы смягчать и идентифицировать внутренние угрозы, обмениваться информацией об угрозах и выявлять подозрительные внешние действия в вашей сети.

Кибербезопасность вращается вокруг трех тем, улучшающих реагирование на инциденты, лучшее обнаружение инцидентов и влияние этих сценариев на ваш бизнес. Когда вы используете Hadoop, возможны все три из этих тем, поскольку он предназначен для обеспечения доступа к аналитике, контекстуальному пониманию и информации.

Сообщество безопасности не ограничено пониманием риска одним приложением. Гибкость Hadoop позволяет вашей команде получать ответы на эти вопросы, а не ограничиваться тем, что они знают о различных приложениях безопасности и системах, способных уведомлять их.

Кроме того, Hadoop объединяет как открытые, так и собственные технологии для обеспечения полной защиты от кибербезопасности. Например, благодаря своей безопасности с открытым исходным кодом его сеть Open Network Insights (ONI) является первой, которая создала усовершенствованное решение для обнаружения угроз для своей платформы с помощью анализа данных и моделей открытых данных.

Особенности кибербезопасности Hadoop
Вот наиболее распространенные функции кибербезопасности, которые предоставляет Hadoop:

  • Комплексный: Hadoop предоставляет единый обзор всех сводок предупреждений, соответствующих данных и дополнительных параметров поиска. Это устраняет информационную перегрузку и помогает в анализе и разрешении конфликтов.
  • Высокоскоростное проглатывание: постоянно генерируются большие данные. Эти данные необходимо собирать, хранить и нормализовать с очень высокой скоростью, чтобы сделать их доступными для расширенной аналитики и вычислений.
  • Реалистичная обработка: Hadoop предлагает взаимодействие в режиме реального времени для потоковой передачи данных с важной информацией, такой как геолокация, анализ угроз, и его DNS создает метаданные, необходимые для каждого расследования нарушения данных.
Эффективность: Вам понадобится экономное хранилище данных для регистрации данных, а ее телеметрия может быть проанализирована и извлечена с долгосрочной видимостью. С помощью Hadoop пользователи могут понять, что послужило причиной угрозы, какие данные были раскрыты и куда были отправлены данные.

Как он хранит большие данные?
Hadoop хранит большие данные распределенным способом. Например, если у вас есть около 5 ГБ данных и вы измените настройки Hadoop, чтобы создать 1 ГБ блоков данных. Hadoop разделит большие данные на 5 блоков, так как 5/1 = 5, и будет размещен на нескольких узлах данных.
Кроме того, он дублирует блоки данных на разных узлах.
Теперь, поскольку мы используем стандартное оборудование, хранение не так сложно.

Кроме того, Hadoop решает проблему масштабирования. В отличие от большинства систем, в которых используется вертикальное масштабирование, вместо него используется горизонтальное масштабирование. Вы можете добавить дополнительные узлы данных в кластер Hadoop, когда это необходимо. В основном, если вам не нужна система 1 ТБ для хранения 1 ТБ данных. Вы можете использовать несколько систем на 128 ГБ, чтобы не тратить слишком много места.

Как работает его аналитика данных?
Аналитика данных с использованием Hadoop довольно проста. Фактически, вы можете хранить несколько типов данных, будь то неструктурированные, полуструктурированные или структурированные. Поскольку в Hadoop нет предварительной проверки схемы.

Как я могу анализировать и обрабатывать данные быстрее?
Люди, которые занимаются анализом данных с помощью Hadoop, знают, что обработка и доступ к данным могут быть затруднены. Чтобы решить эту проблему, мы переносим обработку данных, а не помещаем данные в процесс. Это означает, что вместо перемещения ваших данных на главный узел и последующей их обработки.

С Hadoop вы можете использовать MapReduce для более быстрой обработки данных. Логика обработки доставляется нескольким подчиненным узлам, и большие данные обрабатываются через эти подчиненные узлы. После этого обработанные данные передаются главному узлу, где ответ дается клиенту.

В архитектуре Hadoop YARN он имеет NodeManager и ResourceManager. ResourceManager, который можно настроить для использования на компьютере NameMode. Однако NodeManager должен находиться на одном компьютере, где бы ни находились узлы данных.

Вывод
Аналитика данных с использованием Hadoop - отличный способ для пользователей анализировать данные, не беспокоясь о том, что они могут быть скомпрометированы. Когда дело доходит до данных, вы можете хранить, обрабатывать и анализировать их, не занимая при этом слишком много места в вашей сети.

Вот почему большинство крупных сетей склонны использовать Hadoop в качестве надежного источника защиты данных. Он не только может хранить ваши большие данные, но и его передовые принципы кибербезопасности облегчают их сохранение.

Как только ваша команда получит напоминание и будет обучена ее использованию, вам станет проще управлять сетью, при этом вы будете более внимательны к угрозам и основным проблемам, которые могут возникнуть.


 
Мы в соцсетях:

Обучение наступательной кибербезопасности в игровой форме. Начать игру!