وبينما تندفع كرة الثلج من البيانات الضخمة إلى أسفل الجبل وتكتسب السرعة والحجم، تحاول الشركات مواكبة ذلك. وينزلون إلى الأسفل، وينسون تمامًا ارتداء الأقنعة والخوذات والقفازات وأحيانًا الزلاجات. بدون هذه الأشياء، سيكون من السهل جدًا ألا يتم تفكيكها أبدًا قطعة واحدة. وقد يكون اتخاذ جميع الإجراءات الاحترازية بسرعة عالية متأخرًا جدًا أو صعبًا للغاية.
إن إعطاء الأولوية لأمن البيانات الضخمة وتأجيله إلى مراحل لاحقة من مشاريع اعتماد البيانات الضخمة لا يعد دائمًا خطوة ذكية. لا يقول الناس “الأمن أولاً” بدون سبب. وفي الوقت نفسه، نعترف بأن ضمان أمن البيانات الضخمة يأتي مصحوبًا بمخاوف وتحديات، ولهذا السبب من المفيد جدًا التعرف عليها.
وبقدر ما هو “مثير للدهشة”، فإن جميع التحديات الأمنية للبيانات الضخمة تقريبًا تنبع من حقيقة أنها كبيرة. كبير جدًا.
نظرة عامة قصيرة
تشكل المشاكل الأمنية تهديدات خطيرة لأي نظام، ولهذا السبب من المهم معرفة الثغرات الموجودة لديك. هنا لدينا خبراء البيانات الكبيرة تغطية التحديات الأمنية الأكثر شراسة التي تمتلكها البيانات الضخمة:
- الضعف لتوليد البيانات المزيفة
- التواجد المحتمل لمصممي الخرائط غير الموثوق بهم
- مشاكل حماية التشفير
- إمكانية استخراج المعلومات الحساسة
- النضال من أجل التحكم في الوصول الحبيبي
- صعوبات مصدر البيانات
- السرعة العالية لتطور قواعد بيانات NoSQL ونقص التركيز الأمني
- غائب عمليات التدقيق الأمني
الآن بعد أن حددنا مجالات المشاكل الأساسية لأمن البيانات الضخمة، دعونا ننظر إلى كل منها بشكل أقرب قليلاً.
#1. التعرض لتوليد البيانات المزيفة
قبل الانتقال إلى جميع التحديات الأمنية التشغيلية للبيانات الضخمة، يجب أن نذكر المخاوف المتعلقة بإنشاء البيانات المزيفة. لتقويض جودة تحليل البيانات الضخمة لديك بشكل متعمد، يمكن لمجرمي الإنترنت تلفيق البيانات و”صبها” في بحيرة البيانات الخاصة بك. على سبيل المثال، إذا كانت شركة التصنيع الخاصة بك تستخدم بيانات أجهزة الاستشعار للكشف عن عمليات الإنتاج المعطلة، فيمكن لمجرمي الإنترنت اختراق نظامك وجعل أجهزة الاستشعار الخاصة بك تظهر نتائج مزيفة، على سبيل المثال، درجات حرارة خاطئة. بهذه الطريقة، قد تفشل في ملاحظة الاتجاهات المثيرة للقلق وتفويت فرصة حل المشكلات قبل حدوث أضرار جسيمة. يمكن حل هذه التحديات من خلال تطبيق نهج الكشف عن الاحتيال.
#2. التواجد المحتمل لمصممي الخرائط غير الموثوق بهم
بمجرد جمع بياناتك الضخمة، فإنها تخضع للمعالجة المتوازية. إحدى الطرق المستخدمة هنا هي نموذج MapReduce. عندما يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات متعددة، يقوم مصمم الخرائط بمعالجتها وتخصيصها لمجموعات معينة خيارات التخزين. إذا كان لدى شخص خارجي حق الوصول إلى التعليمات البرمجية الخاصة بمصممي الخرائط، فيمكنه تغيير إعدادات مصممي الخرائط الحاليين أو إضافة إعدادات “كائنات فضائية”. بهذه الطريقة، يمكن أن يتم إتلاف معالجة بياناتك بشكل فعال: يمكن لمجرمي الإنترنت أن يجعلوا مصممي الخرائط ينتجون قوائم غير كافية من أزواج المفاتيح/القيمة. وهذا هو السبب في أن النتائج التي تظهرها عملية التخفيض ستكون خاطئة. علاوة على ذلك، يمكن للغرباء الوصول إلى المعلومات الحساسة.
تكمن المشكلة هنا في أن الحصول على هذا الوصول قد لا يكون صعبًا للغاية نظرًا لأن تقنيات البيانات الضخمة بشكل عام لا توفر طبقة أمان إضافية لحماية البيانات. وعادة ما يميلون إلى الاعتماد على أنظمة الأمن المحيطي. ولكن إذا كانت هذه الأخطاء خاطئة، تصبح بياناتك الضخمة بمثابة ثمرة معلقة.
#3. مشاكل حماية التشفير
على الرغم من أن التشفير هو وسيلة معروفة لحماية المعلومات الحساسة، إلا أنه مدرج أيضًا في قائمتنا لمشكلات أمان البيانات الضخمة. على الرغم من إمكانية تشفير البيانات الضخمة وضرورة القيام بذلك، غالبًا ما يتم تجاهل هذا الإجراء الأمني. يتم تخزين البيانات الحساسة بشكل عام في السحابة دون أي حماية مشفرة. والسبب وراء التصرف المتهور بسيط: ثابت عمليات التشفير وفك التشفير لقطع البيانات الضخمة إبطاء الأمورمما يستلزم فقدان الميزة الأولية للبيانات الضخمة – السرعة.
#4. إمكانية استخراج المعلومات الحساسة
يُستخدم الأمان المستند إلى المحيط عادةً لحماية البيانات الضخمة. وهذا يعني أن جميع “نقاط الدخول والخروج” مؤمنة. ولكن ما يفعله متخصصو تكنولوجيا المعلومات داخل نظامك يبقى لغزا.
قد يؤدي هذا النقص في التحكم في حل البيانات الضخمة الخاص بك إلى السماح لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات الفاسدين أو المنافسين التجاريين الأشرار باستخراج البيانات غير المحمية وبيعها لمصلحتهم الخاصة. يمكن لشركتك بدورها أن تتكبد خسائر فادحة، إذا كانت هذه المعلومات مرتبطة بإطلاق منتج/خدمة جديدة، أو العمليات المالية للشركة أو المعلومات الشخصية للمستخدمين.
هنا، يمكن حماية البيانات بشكل أفضل عن طريق إضافة محيطات إضافية. كما يمكن أن يستفيد أمان نظامك من إخفاء الهوية. إذا حصل شخص ما على بيانات شخصية لمستخدميك بأسماء وعناوين وهواتف غائبة، فلن يتمكن من إحداث أي ضرر عمليًا.
#5. النضال من أجل التحكم في الوصول الحبيبي
في بعض الأحيان، تخضع عناصر البيانات للقيود ولا يمكن لأي مستخدم عمليًا رؤية المعلومات السرية الموجودة فيها، مثل المعلومات الشخصية في السجلات الطبية (الاسم والبريد الإلكتروني وسكر الدم وما إلى ذلك). لكن بعض أجزاء هذه العناصر (الخالية من القيود “القاسية”) يمكن أن تكون مفيدة من الناحية النظرية للمستخدمين الذين ليس لديهم إمكانية الوصول إلى الأجزاء السرية، مثل الباحثين الطبيين. ومع ذلك، يتم إخفاء جميع المحتويات المفيدة عنهم. وهنا يبدأ الحديث عن الوصول الدقيق. باستخدام ذلك، يمكن للأشخاص الوصول إلى مجموعات البيانات المطلوبة ولكن يمكنهم فقط عرض المعلومات المسموح لهم برؤيتها.
تكمن الحيلة في أنه من الصعب منح مثل هذا الوصول والتحكم فيه في البيانات الضخمة، وذلك ببساطة لأن تقنيات البيانات الضخمة ليست مصممة في البداية للقيام بذلك. بشكل عام، كوسيلة للخروج، يتم نسخ أجزاء مجموعات البيانات المطلوبة، والتي يحق للمستخدمين رؤيتها، إلى مستودع بيانات كبير منفصل ويتم توفيرها لمجموعات مستخدمين معينة باعتبارها “كلًا” جديدًا. بالنسبة للبحث الطبي، على سبيل المثال، يتم نسخ المعلومات الطبية فقط (بدون الأسماء والعناوين وما إلى ذلك). ومع ذلك، فإن أحجام بياناتك الضخمة تنمو بشكل أسرع بهذه الطريقة. يمكن أن تؤثر الحلول المعقدة الأخرى لمشكلات الوصول التفصيلي أيضًا سلبًا على أداء النظام وصيانته.
#6. صعوبات مصدر البيانات
إن مصدر البيانات – أو السجلات التاريخية المتعلقة ببياناتك – يزيد الأمور تعقيدًا. وبما أن وظيفتها هي توثيق مصدر البيانات وجميع المعالجات التي تتم بها، فلا يمكننا إلا أن نتصور ما يمكن أن تكون عليه مجموعة ضخمة من البيانات الوصفية. البيانات الضخمة ليست صغيرة الحجم بحد ذاتها. والآن تصور أن كل عنصر بيانات يحتوي عليه يحتوي على معلومات مفصلة عن أصله وطرق تأثره (وهو أمر يصعب الحصول عليه في المقام الأول).
في الوقت الحالي، يعد مصدر البيانات مصدر قلق واسع النطاق فيما يتعلق بالبيانات الضخمة. ومن الناحية الأمنية، يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية للأسباب التالية:
- يمكن أن تؤدي التغييرات غير المصرح بها في البيانات التعريفية إلى مجموعات بيانات خاطئة، مما يجعل من الصعب العثور على المعلومات المطلوبة.
- يمكن أن تشكل مصادر البيانات التي لا يمكن تعقبها عائقًا كبيرًا أمام العثور على جذور الخروقات الأمنية وحالات إنشاء البيانات المزيفة.
#7. السرعة العالية لتطور قواعد بيانات NoSQL ونقص التركيز الأمني
قد تبدو هذه النقطة إيجابية، في حين أنها في الواقع مصدر قلق بالغ. الآن قواعد بيانات NoSQL هي اتجاه شائع في علم البيانات الضخمة. وشعبيتها هي بالضبط ما يسبب المشاكل.
من الناحية الفنية، يتم تحسين قواعد بيانات NoSQL بشكل مستمر بميزات جديدة. وكما قلنا في بداية هذا المقال، يتم إساءة معاملة الأمن وتركه في الخلفية. من المأمول عالميًا أن يتم توفير أمان حلول البيانات الضخمة خارجيًا. ولكن في كثير من الأحيان يتم تجاهله حتى على هذا المستوى.
#8. غياب عمليات التدقيق الأمني
تساعد عمليات تدقيق أمن البيانات الضخمة الشركات على اكتساب الوعي بثغراتها الأمنية. وعلى الرغم من أنه ينصح بأدائها بشكل منتظم، إلا أن هذه التوصية نادرًا ما تتحقق في الواقع. إن العمل مع البيانات الضخمة ينطوي على ما يكفي من التحديات والمخاوف كما هو، ولن يؤدي التدقيق إلا إلى إضافة المزيد إلى القائمة. علاوة على ذلك، فإن ضيق الوقت أو الموارد أو الموظفين المؤهلين أو الوضوح في متطلبات الأمان من جانب العمل يجعل عمليات التدقيق هذه غير واقعية.
لكن لا تخف: فكلها قابلة للحل
نعم، هناك الكثير من المشكلات والمخاوف المتعلقة بأمن البيانات الضخمة. ونعم، يمكن أن تكون حاسمة للغاية. لكن هذا لا يعني أنه يجب عليك على الفور أن تلعن البيانات الضخمة كمفهوم وألا تتقاطع معها مرة أخرى أبدًا. لا، الشيء الذي يجب عليك فعله هو تصميم خطة اعتماد البيانات الضخمة بعناية مع تذكر وضع الأمان في المكان الذي يستحقه – أولاً. قد يكون هذا أمرًا صعبًا، ولكن يمكنك دائمًا اللجوء إليه استشارات البيانات الكبيرة المهنية لإنشاء الحل الذي تحتاجه.
البيانات الضخمة هي خطوة أخرى لنجاح عملك. سنساعدك على اعتماد نهج متقدم للبيانات الضخمة لإطلاق العنان لإمكاناتها الكاملة.
