Le Big data, c’est aussi une question de sécurité !

Aborder la question de sécurité lorsque l’on parle de Big Data suscite souvent deux courants de pensées divergents de la part des professionnels de l’IT − le refus catégorique que le Big Data devrait être traité différemment de l’infrastructure réseau existante, et une réponse inverse se tournant vers une sur-ingénierie de la solution à adopter compte tenu de la valeur actuelle (ou perçue) des données impliquées.

Le Big Data, selon la définition de Gartner, représente des données informatives de gros volumes, d’une vélocité élevée et/ou d’une grande variété qui nécessitent de nouvelles formes de traitement pour permettre une meilleure prise de décision, conception d’idées et optimisation des processus. Le Big Data augmente les défis de sécurité dans les réseaux de données existants.

Voici les quatre aspects du Big Data, définis par IDC, qui suscitent des défis mais aussi des opportunités:

· Le Volume: Le volume des données est passé de téraoctets à zettaoctets (1 zettaoctet représente 1021 octets ou 1 000 000 000 téraoctets) et au-delà
· La Vélocité: La vitesse des données (entrée et sortie) passant d’ensembles de données statiques, créées une seule fois, à des flux de données en continu
· La Diversité: La gamme de types et sources de données − structurées, non/semi-structurées ou brutes
· La Valeur: L’importance des données dans leur contexte

Alors que le Big Data présente de nouveaux défis de sécurité, le point initial pour les résoudre est le même que pour toute autre stratégie de protection de données: celui qui consiste à déterminer les niveaux de confidentialité des données, à identifier et classifier les données les plus sensibles, à décider où les données critiques devraient être localisées, et à établir des modèles d’accès sécurisés tant pour les données que pour les analyses.

Planifier autour du cycle de vie du Big Data
Protéger correctement le Big Data exige la définition de besoins spécifiques de sécurité autour du cycle de vie du Big Data. Généralement, cela commence par la sécurisation de la collecte des données suivi par celle de l’accès aux données. Comme la plupart des politiques de sécurité, une bonne évaluation des menaces du Big Data de l’organisation doit se faire en continu et viser à garantir l’intégrité des données stockées et sous analyse.

La performance est un élément clé lorsqu’on sécurise les données collectées et les réseaux. Les pare-feux et autres dispositifs de sécurité réseau, tels que ceux pour l’encryption, doivent être ultra performants pour pouvoir supporter de plus en plus de débit, de connexions et d’applications. Dans un environnement Big Data, la création et la mise en application des politiques de sécurité sont essentielles du fait de l’importance du volume de données et du nombre de personnes qui auront besoin d’y accéder.

La quantité de données accroit également la nécessité de prévenir les fuites de données. Les technologies de Prévention des Pertes de Données devraient être utilisées pour s’assurer que l’information n’est pas divulguée à des tiers non autorisés. Les systèmes d’intégrité des données et de détection d’intrusions internes doivent être utilisés pour détecter les attaques ciblées avancées qui contournent les mécanismes de protection traditionnels, par exemple, la détection d’anomalies dans les couches d’agrégation et de collectes. Tous les paquets de données, tous les flux de données, toutes les sessions et transactions devraient être inspectés de près.

Parce que le Big Data couvre des informations qui se trouvent dans une zone étendue provenant de sources multiples, les organisations doivent aussi pouvoir protéger les données là où elles se trouvent. A cet égard, les systèmes de sécurité virtualisés fournissant une gamme complète de fonctionnalités de sécurité doivent être positionnées aux endroits stratégiques des architectures cloud hybrides, privées et publiques, fréquemment trouvées dans les environnements Big Data. Les ressources doivent être connectées de manière sécurisées et les données transportées depuis les sources de stockage du Big Data doivent également être sécurisées, typiquement via un tunnel IPSec.

Le Big Data, oui, mais avec les Bons Outils !
Alors que le Big Data présente des défis, il offre également des opportunités. Avec les bons outils, d’importantes quantités d’informations pourront être analysées, ce qui permettra à une organisation de comprendre et de comparer les activités dites normales. Si cette organisation peut alors surveiller les utilisateurs qui s’écartent de cette norme, cela permettra de devancer de manière proactive les potentielles fuites de données et systèmes.

Cet effort doit être soutenu par un personnel IT compétent et le déploiement efficace d’outils de sécurité appropriés. Ces outils sont des appliances dédiées de collecte de logs, d’analyse et de reporting qui peuvent en toute sécurité rassembler les données provenant des dispositifs de sécurité et autres systèmes compatibles syslog. Ces appliances vont également analyser, rapporter et archiver les événements de sécurité, le trafic réseau, le contenu Web, et les données de messagerie. Ceci permet de facilement mesurer le respect des politiques et de produire des rapports personnalisés.

La difficulté à saisir, gérer et traiter les informations rapidement dans les environnements Big Data va continuer à rendre la sécurité un élément de second plan pour de nombreuses entreprises. Alors que la bande passante et le stockage continuent de croitre, la mobilité de ces gros ensembles de données augmente également, provoquant des brèches et la divulgation d’ensembles de données sensibles. Les menaces viendront probablement d’intrus manipulant le Big Data de manière à ce que les outils de business analytics et de business intelligence génèrent des résultats erronés et conduisent à des décisions de gestion qui pourraient être profitables aux intrus.

Même de petits changements dans le Big Data peuvent avoir un impact important sur les résultats. Les organisations ne doivent donc pas ignorer la nécessité de protéger les actifs du Big Data – pour des raisons de sécurité, de business intelligence ou autre. Elles doivent répondre aux principaux besoins du Big Data en termes d’authentification, d’autorisation, de contrôle d’accès basé sur les rôles, d’audit, de contrôle, de sauvegarde et de récupération. A plus long terme, l’analytique du Big Data impliquant l’évaluation et la surveillance comportementale deviendra également de plus en plus capitale pour répondre à la nouvelle génération de défis de sécurité IT.

Pour améliorer leur sécurité, certaines organisations ont des solutions SIEM (Security Information and Event Management ou de Gestion des événements et informations de sécurité) pour les aider à collecter et analyser les alertes de sécurité et les systèmes de logging. Cela peut, par inadvertance, toutefois, créer un problème pour le Big Data – dans le cas où chaque log et alerte sont collectés.

Pour éviter ce problème, les organisations devraient arrêter de considérer la sécurité comme un système purement défensif et plutôt penser à ajouter une couche d’abstraction au-dessus de toutes les données pertinentes de l’entreprise. Elles doivent se demander quelles sont les données pertinentes dans un contexte de sécurité. Evidemment, les logs au niveau du réseau (c'est-à-dire le pare-feu, IPS, etc.) et les logs d’accès utilisateurs restent nécessaires. Cependant, les logs de sécurité des terminaux, les logs liés au proxy et même les données d’inspection approfondie des paquets risquent de ne plus être pertinents.