Segurança de Big Data: não deixe que hackers roubem seus cookies

Na era digital, os dados estão no centro das operações comerciais. As empresas dependem fortemente da análise de big data para compreender o comportamento do cliente, aumentar a eficiência operacional e permanecer à frente da concorrência. Big data refere-se a grandes conjuntos de dados que são muito complexos para serem manipulados pelas ferramentas tradicionais de processamento de dados.

À medida que mais dados são gerados, armazenados e analisados, surge um novo desafio: como podem as organizações garantir a segurança dos seus sistemas de big data? A segurança de big data refere-se às medidas implementadas para proteger informações confidenciais presentes em ambientes de big data contra acesso não autorizado, roubo ou uso indevido. Isso inclui dados estruturados e não estruturados.

A importância da segurança do big data não pode ser exagerada. Uma violação em um sistema de big data pode ter consequências terríveis, como perdas financeiras, danos à reputação e perda de confiança dos clientes.

Este artigo explorará a segurança de big data e destacará os riscos associados ao armazenamento e análise de big data. Também discutiremos os diferentes tipos de dados usados ​​em aplicativos de big data e as ameaças comuns que os hackers usam para comprometer a segurança do seu sistema. Por fim, forneceremos as melhores práticas para proteger suas informações em um ambiente grande e discutiremos estratégias de recuperação caso ocorra um ataque.

Os riscos do armazenamento e análise de big data: mantendo seus cookies seguros

Como diz o ditado, “com grande poder vem grande responsabilidade”. Big data não é exceção a esta regra. A imensa quantidade de dados gerados a partir de diversas fontes é uma faca de dois gumes: fornece informações valiosas sobre o comportamento, os padrões e as tendências do consumidor, mas também representa um risco significativo para a segurança e a privacidade.

À medida que dependemos cada vez mais de cookies para obter informações mais personalizadas, devemos proteger estes pequenos ficheiros contra hackers que podem explorá-los para fins maliciosos. Nesta seção, exploraremos os riscos potenciais associados ao armazenamento e à análise de big data e como manter seus cookies seguros deve ser uma de suas principais prioridades.

Riscos associados ao armazenamento de Big Data

A violação da privacidade é um dos riscos mais significativos associados ao armazenamento de big data. As informações coletadas neste processo podem incluir detalhes altamente pessoais, como registros médicos, informações de cartão de crédito, histórico de navegação, atividades em mídias sociais e muito mais. Os hackers podem usar esses dados para roubo de identidade ou para criar campanhas de phishing altamente direcionadas, que podem induzir as pessoas a revelarem suas informações pessoais.

Além disso, as vulnerabilidades do servidor podem expor dados confidenciais a acesso não autorizado. Por exemplo, um ataque de injeção de SQL em que um invasor injeta código malicioso em uma página da Web ou aplicativo que acessa um banco de dados SQL pode fazer com que um invasor obtenha acesso irrestrito a dados confidenciais armazenados no banco de dados.

Outro risco associado ao armazenamento de big data é a exposição acidental. Com tantos dados sendo coletados e armazenados em vários locais em vários sistemas e aplicativos – alguns dos quais podem não estar totalmente protegidos – expor acidentalmente informações confidenciais é muito mais fácil do que você imagina.

Riscos associados à análise de Big Data

A análise de big data traz seu próprio conjunto de riscos porque exige reunir grandes quantidades de fontes de dados amplamente dispersas em bancos de dados e servidores centralizados – tornando-os mais suscetíveis a violações. Uma tática comum empregada pelos hackers é a infiltração de algoritmos usados ​​por modelos de aprendizado de máquina para que o sistema comece a agir de acordo com suas instruções.

Outra preocupação é a ameaça interna: os funcionários com acesso à vasta quantidade de registos de big data podem comprometer intencionalmente ou não a segurança do sistema simplesmente trabalhando com conjuntos de dados errados ou partilhando informações sensíveis através de canais não seguros, como o e-mail.

Por último, os hackers também podem usar ataques distribuídos de negação de serviço (DDoS) em sua plataforma analítica, causando tempo de inatividade ou até mesmo desligando temporariamente todo o seu sistema.

Mantendo seus cookies seguros

O big data traz enormes vantagens; no entanto, estes benefícios devem ser ponderados em relação aos riscos potenciais. No que diz respeito à proteção dos seus cookies, aqui estão algumas práticas recomendadas que o ajudarão a manter o controle sobre os seus valiosos conjuntos de dados:

• Proteja todos os endpoints: Certifique-se de que todos os dispositivos conectados à sua rede estejam protegidos com segurança usando senhas complexas ou outros protocolos de autenticação seguros.
• Implemente controles de acesso baseados em funções (RBAC): Os RBACs permitem controlar quem tem direitos de acesso a quais tipos de conteúdo nos bancos de dados.
• Implementar criptografia: Para garantir que informações confidenciais permaneçam secretas mesmo que caiam em mãos indesejadas, criptografe os arquivos armazenados em unidades de disco ou transmitidos através de redes usando padrões de criptografia seguros, como SSL/TLS.
• Monitore os logs de atividades continuamente: Fique atento a atividades suspeitas em logs criados por diferentes aplicativos usados ​​por sua equipe, como logs de sistemas operacionais, registros contábeis, sistemas de detecção de intrusões, firewalls, etc.
• Siga as políticas de segurança: Crie políticas de segurança para toda a organização que estabeleçam diretrizes claras para lidar com informações confidenciais entre funcionários, ao mesmo tempo que descrevam as medidas necessárias para garantir a conformidade com mandatos regulatórios como GDPR e CCPA.

Ao implementar essas práticas recomendadas junto com outras medidas de segurança, como verificações periódicas de vulnerabilidades e testes de penetração (pentesting), você reduzirá significativamente os riscos potenciais representados pelo armazenamento e análise de grandes conjuntos de dados.

A proteção de grandes conjuntos de dados exige a compreensão do valor atribuído pelos malfeitores ao roubo de informações privadas de clientes, o que pode levá-los a roubar dinheiro de contas bancárias por meio de roubos de identidade, como ataques de phishing. Eles examinam todos os pontos de entrada disponíveis, tentando ao máximo encontrar uma maneira de passar por backdoors ou vulnerabilidades, geralmente usando explorações compradas on-line em sites Dark Web.

Por mais assustador que possa parecer à primeira vista, ao seguir práticas recomendadas simples, como limitar as permissões dos usuários nos bancos de dados, garantir que as tecnologias de criptografia estejam atualizadas, etc., você garantirá que a confiança dos clientes permaneça alta e, ao mesmo tempo, manterá os hackers longe de atacar a atividade privada do usuário. logs, protegendo assim os cookies dos usuários.

Como monitorar e detectar atividades suspeitas ou acesso não autorizado

Você pode seguir várias etapas:

– Mantenha registros de todas as atividades do usuário relacionadas às informações de identificação pessoal (PII).

– Monitore os logs do servidor em intervalos regulares durante a implementação.

– Instalar soluções de sistema de detecção de intrusão (IDS) e sistema de prevenção de intrusão (IPS).

– Utilize serviços de rastreamento de invasões, serviços de testes de penetração de rede e entre em contato com consultores externos de segurança cibernética.

– Treinar o pessoal sobre processos responsáveis ​​de uso/manuseio associados a práticas centradas na segurança que, em última análise, mitigam os fatores de risco envolvidos nos cenários acima mencionados em grande escala.

Preparando-se para um possível ataque cibernético aos seus sistemas de Big Data

Ter medidas de segurança robustas em vigor antes que qualquer ataque potencial ocorra ajuda a reduzir as consequências caso tais eventos ocorram. Isso inclui o estabelecimento de protocolos de backup, o uso de logs e o monitoramento das atividades dos usuários para detectar ações suspeitas antes que elas ultrapassem os pontos de controle. Como consequência, isto minimiza os níveis de risco durante os períodos em que os sistemas eletrónicos são atacados internamente por funcionários e prestadores de serviços desonestos ou externamente por gangues criminosas/terroristas cibernéticas bem conhecidas que iniciam estes tipos de atividades através de campanhas de phishing direcionadas. Isto compromete as redes dos funcionários através de malware ou ransomware.

Apesar dos melhores esforços para proteger seus sistemas de big data, sempre existe a possibilidade de um ataque cibernético. Os hackers estão constantemente evoluindo suas táticas e encontrando novas vulnerabilidades para explorar. Portanto, é importante estar preparado para um ataque potencial e ter estratégias para mitigar os danos causados.

Aqui está o que você pode fazer para se preparar para um possível ataque cibernético aos seus sistemas de big data:

Realize auditorias de segurança regulares: Agende auditorias regulares de segurança de seus sistemas de big data para identificar vulnerabilidades, corrigi-las e garantir que todas as medidas de segurança estejam atualizadas.

Implementar segmentação de rede: Separe sua infraestrutura de big data em segmentos que restrinjam o acesso com base nas funções e permissões dos usuários. Isso pode limitar a capacidade do invasor de se mover lateralmente pela rede caso obtenha acesso.

Faça backup de seus dados regularmente: Mantenha vários backups de seus arquivos de big data em locais diferentes, incluindo backups externos que não sejam vulneráveis ​​às mesmas ameaças do seu local principal.

Crie um plano de resposta a incidentes: Desenvolva um plano de resposta a incidentes que descreva as etapas a serem tomadas em caso de ataque, incluindo quem será responsável por cada item de ação, garantindo que ele seja testado regularmente.

Treinar funcionários: Eduque os funcionários sobre as melhores práticas de segurança cibernética, como higiene de senhas fortes e como identificar e-mails de phishing. Além disso, tenha um processo para relatar comportamentos incomuns ou suspeitos dentro da organização.

Use autenticação multifator: Implemente a autenticação multifator (MFA) sempre que possível em toda a infraestrutura da sua organização, dificultando a entrada de hackers com credenciais de login.

Monitore os logs do sistema: Monitore regularmente os logs do sistema para detectar rapidamente qualquer atividade estranha ou não autorizada.

Mantenha-se atualizado com feeds de inteligência sobre ameaças: Assine feeds de inteligência sobre ameaças para ficar à frente das ameaças emergentes à medida que elas surgem.

Considere a cobertura do seguro: Avaliar opções de cobertura de seguro relacionadas a violações de segurança cibernética como parte da estratégia geral de mitigação de riscos.

Seguindo essas etapas, você pode se preparar para possíveis ataques cibernéticos aos seus sistemas de big data e mitigar quaisquer danos causados ​​por tais ataques.

Estratégias de recuperação após um hack bem-sucedido

Não importa o quanto você se prepare, um ataque ao seu sistema de big data ainda pode acontecer. Numa tal situação, é importante ter um plano de recuperação em vigor. As estratégias a seguir podem ajudá-lo a mitigar os danos e colocar seu sistema novamente em funcionamento:

Contenha o dano: O primeiro passo após um hack é conter o dano o mais rápido possível. Isso inclui isolar sistemas infectados, desconectar-se da Internet e encerrar processos afetados.

Avalie os danos: Depois de conter o dano, avalie a extensão da violação. Determine quais sistemas foram afetados e quais informações confidenciais foram acessadas ou roubadas.

Informe as autoridades: Dependendo da gravidade da violação e das regulamentações do seu setor, pode ser necessário informar as autoridades, como agências de aplicação da lei ou órgãos reguladores.

Notifique as partes afetadas: Se os dados do cliente forem comprometidos, é importante notificar as partes afetadas o mais rápido possível para minimizar qualquer dano potencial.

Restaurar backups: Se possível, restaure a partir de um backup anterior, antes da ocorrência da violação, para garantir que seus dados estejam limpos e sem comprometimentos.

Revise as políticas de segurança: Após uma violação, é importante revisar suas políticas e procedimentos de segurança atuais para identificar quaisquer pontos fracos que tenham sido explorados. Faça as alterações de acordo.

Implemente medidas de segurança adicionais: Pode ser necessário implementar medidas de segurança adicionais, como software antivírus ou firewalls atualizados, para evitar futuras violações.

Treinar funcionários: Certifique-se de que todos os funcionários sejam treinados nas melhores práticas e protocolos de segurança para evitar incidentes semelhantes no futuro.

Realize testes de penetração: A realização periódica de testes de penetração pode ajudar a identificar vulnerabilidades antes que sejam exploradas por hackers.

Revise os procedimentos de resposta a incidentes: Depois de sofrer um hack, revise seus procedimentos de resposta a incidentes e faça as atualizações ou melhorias necessárias para um tratamento mais eficaz em eventos futuros.

A implementação dessas estratégias de recuperação pode ajudar as organizações a lidar eficazmente com violações de big data, ao mesmo tempo em que minimizam as interrupções e preservam a integridade das informações confidenciais em seus sistemas quando tudo o mais falhar — incluindo seus sistemas de defesa configurados contra possíveis hacks!

Cibersegurança de IA

É mais importante do que nunca estar um passo à frente dos hackers devido à crescente variedade de riscos à segurança e à privacidade dos dados. A inteligência artificial (IA) é uma das tecnologias mais recentes que está ganhando força na indústria de segurança cibernética. A implementação da cibersegurança da IA ​​tem o potencial de mudar fundamentalmente a forma como protegemos os dados confidenciais e impedimos o acesso ilegal.

O termo “IA” descreve um amplo espectro de tecnologias que permitem às máquinas raciocinar, aprender e agir por conta própria. A IA tem aplicações em segurança cibernética, incluindo detecção e resposta a ameaças em tempo real, monitoramento de atividades de rede e detecção de vulnerabilidades de sistema.

Os profissionais de segurança cibernética podem analisar enormes volumes de dados, acelerar a detecção de ameaças e produzir inteligência sobre ameaças em tempo real, aproveitando algoritmos baseados em IA. Além disso, os sistemas de IA são capazes de se adaptar a novos perigos, aprendendo com os erros do passado, melhorando continuamente as suas capacidades de detecção de ameaças.

A segurança cibernética pode usar a IA de várias maneiras. Usar algoritmos de aprendizado de máquina para criar modelos preditivos que possam reconhecer e categorizar ameaças com base em seus padrões e recursos é uma dessas estratégias. Ao examinar as suas características comportamentais, os sistemas baseados em IA, por exemplo, podem aprender a reconhecer malware, e-mails de phishing ou outros riscos cibernéticos.

A IA também pode ser usada para automatizar vários procedimentos de segurança cibernética, incluindo gerenciamento de patches, detecção de vulnerabilidades e resposta a incidentes. A IA pode ajudar as empresas a economizar tempo e dinheiro e, ao mesmo tempo, melhorar sua postura geral de segurança ao automatizar esses processos.

Melhorar a detecção de anomalias é um uso crucial da IA ​​na segurança cibernética. As anomalias são diferenças em relação ao normal e podem ser um sinal de atividade prejudicial. Os sistemas alimentados por IA podem ser treinados para reconhecer padrões incomuns no tráfego de rede, comportamento do usuário ou logs do sistema e notificar o pessoal de segurança sobre perigos potenciais.

A IA também pode ser usada para complementar medidas de segurança estabelecidas, como software antivírus e firewalls. As organizações podem melhorar suas capacidades de detecção e impedir ameaças sofisticadas incorporando IA em suas tecnologias de segurança atuais.

Apesar do seu imenso potencial, a aplicação da IA ​​à segurança cibernética também apresenta dificuldades significativas. A confiabilidade e a precisão dos algoritmos de IA estão entre os principais problemas. Os dados são um componente importante dos sistemas baseados em IA, e dados tendenciosos ou incompletos podem resultar em falsos positivos ou falsos negativos.

Os cibercriminosos também podem utilizar IA para evitar a detecção e realizar ataques mais complexos. Como resultado, é essencial desenvolver continuamente soluções baseadas em IA e manter-se atualizado sobre as mais recentes ameaças e tendências de segurança cibernética.

Assim, a IA pode mudar a forma como pensamos sobre a segurança cibernética. As organizações podem aumentar a sua capacidade de deteção e resposta a ameaças, aliviar a carga das equipas de segurança e melhorar a sua postura geral de segurança utilizando o poder dos algoritmos baseados em IA. As organizações devem gastar dinheiro em plataformas confiáveis ​​baseadas em IA, formar pessoal sobre como utilizá-las e avaliar e melhorar regularmente os seus algoritmos de IA se quiserem colher plenamente os frutos da IA ​​na segurança cibernética.

Abordagem Holística

Cada vez que dou palestras sobre segurança cibernética, enfatizo demais o holismo. Para quem não conhece o termo, significa que as partes de um sistema partilham uma interligação íntima e, como tal, a totalidade de um sistema não se trata apenas das partes individuais e dos seus respectivos pontos fortes, mas sim de quão bem tudo está. vai junto.

Pense na sua solução de segurança cibernética como uma rede enorme, cada vertente sendo uma prática de segurança. Não importa se um fio é feito do material mais resistente do mundo; se algum outro fio estiver fraco, assim que se rompe, toda a rede se desfaz. Agora aplique o mesmo princípio à sua segurança.

Conclusão: Fique à frente do jogo com melhor proteção para seus cookies

É crucial proteger os seus dados pessoais contra roubo e utilização indevida no mundo digital moderno. Isto é especialmente verdadeiro para aplicações de big data, onde diferentes vetores podem ser usados ​​por hackers para acessar suas informações sem autorização.

Portanto, precisamos estar no topo do jogo, implementando melhores proteções. Garantir que seus sistemas de segurança estejam atualizados com os protocolos de segurança mais recentes por meio de monitoramento e atualização de rotina é uma abordagem. Além disso, você pode ensinar à sua equipe as melhores maneiras de proteger seus dispositivos pessoais e profissionais e como detectar acessos indesejados ou atividades questionáveis.

Usar técnicas de criptografia ao armazenar ou entregar dados confidenciais é outra estratégia para impedir ataques cibernéticos. Como resultado, os hackers acharão consideravelmente mais difícil descriptografar os dados e acessar seus cookies. Além disso, implementar padrões de senha fortes, como exigir senhas difíceis que sejam atualizadas com frequência, pode ajudar a impedir o acesso não autorizado a dados confidenciais armazenados em cookies.

Como uma camada adicional de segurança, você pode utilizar técnicas de autenticação multifatorial, como autenticação baseada em SMS ou autenticação biométrica. Por último, mas não menos importante, backups regulares de dados podem ajudar a garantir que você tenha uma cópia dos seus dados, mesmo que seus sistemas estejam comprometidos.

Ao fazer isso, você poderá restaurar serviços rapidamente e diminuir quaisquer inconvenientes causados ​​por um hack bem-sucedido. Em última análise, manter uma protecção mais forte envolve uma estratégia completa que combina medidas de segurança fortes com uma monitorização atenta e programas de formação de pessoal.