Datensicherheit bei Big Data

Big Data Encryption – das große Verschlüsseln

| Autor / Redakteur: Oliver Schonschek / Nico Litzel

Daten sind „das neue Öl“. Deshalb besteht ein hoher Schutzbedarf gegen unerlaubten Zugriff auf Big Data. Der Weg der Wahl ist dabei eine geeignete Verschlüsselung.
Daten sind „das neue Öl“. Deshalb besteht ein hoher Schutzbedarf gegen unerlaubten Zugriff auf Big Data. Der Weg der Wahl ist dabei eine geeignete Verschlüsselung. (Bild: The Human Face of Big Data)

Die Verschlüsselung von Daten bereitet vielen Unternehmen immer noch Probleme. Im Fall von Big Data werden diese nicht geringer, sondern könnten noch steigen. Doch es gibt Lösungen, die helfen können.

Wenn die Vertraulichkeit als eines der zentralen Schutzziele der Datensicherheit gewährleistet werden soll, ist die Verschlüsselung der Daten der Weg der Wahl. Leider stoßen mögliche Anwender immer wieder auf Probleme: Die Verschlüsselung gilt als kompliziert und aufwendig, zudem fehlt vielen Verschlüsselungslösungen eine ausreichende Verbreitung, so dass die vorgesehenen Empfänger der Daten keine Entschlüsselung vornehmen können.

Eine aktuelle Ponemon-Studie zu den weltweiten Verschlüsselungstrends besagt zwar, dass der Einsatz und der Budgetanteil von Verschlüsselungslösungen bei den befragten Unternehmen weiter zunimmt, aber Verschlüsselung ist und bleibt ein Thema auf der Agenda und Wunschliste der IT-Sicherheitsverantwortlichen. Einen Haken an die Forderung nach unternehmensweiter Verschlüsselung können bei Weitem nicht alle Unternehmen setzen, im Gegenteil.

Große Datenmengen bereiten zusätzliche Schwierigkeiten

Während bereits jetzt die Datenverschlüsselung noch einen weiten Weg zu gehen hat, steigen die Herausforderungen für Verschlüsselungslösungen und der Bedarf an sicherer Verschlüsselung. Die Speicherung, Verarbeitung und Analyse immer größerer Datenmengen, der Trend hin zu Big Data, führt zu neuen IT-Sicherheitsproblemen. Laut Goldman Sachs wurden 90 Prozent des aktuellen Datenvolumens in den vergangenen zwei Jahren generiert. Die Menge an zu schützenden Daten steigt deutlich an und wird weiter zunehmen.

35 Prozent der Unternehmen sehen die IT-Sicherheitsprobleme als Hemmnis für eigene Big-Data-Projekte an, so die Studie Global Technology Adoption Index (GTAI). Eine Studie von PwC nennt sogar 54 Prozent als Anteil der Unternehmen, die sich aus Sicherheitsgründen gegen Big-Data-Projekte entscheiden.

Big Data bedeutet auch hohen Bedarf an Vertraulichkeit

Betrachtet man die Anwendungsbereiche von Big-Data-Analysen, so stößt man häufig auf den Fall, dass entweder personenbezogene oder andere vertrauliche Daten betroffen sein können oder aber die Analyseergebnisse so wertvoll sind, dass diese vor unberechtigten Zugriffen – etwa durch einen Wettbewerber – geschützt werden müssen. Selbst wenn bei Big-Data-Analysen die Daten vor der Auswertung anonymisiert werden, fordern Datenschützer eine Verschlüsselung als Zugriffskontrolle, da oftmals eine Umkehrung der Anonymisierung oder eine anderweitige Identifizierung der betroffenen Personen möglich sein könnte. Ohne eine geeignete Verschlüsselung werden deshalb viele Big-Data-Projekte nicht ausreichend sicher sein.

Big-Data- und Security-Anbieter gehen „Big Data Encryption“ an

Eine Reihe von IT-Sicherheitsanbietern und Anbietern von Big-Data-Lösungen haben das Problem der Verschlüsselung großer Datenmengen nicht nur erkannt, sondern sie bieten sogar bereits spezielle Lösungen dafür an.

Das R&S SITLine ETH40G von Rohde & Schwarz wurde speziell für den verschlüsselten Austausch großer Datenmengen in Echtzeit konzipiert. R&S SITLine ETH40G verschlüsselt den Netzwerkverkehr, dient also der geschützten und schnellen Übertragung der Daten in Big-Data-Projekten.

ProtectFile von SafeNet bietet eine Verschlüsselung von kritischen Daten in Apache Hadoop Clustern. Die Leistungsfähigkeit des Software-Frameworks soll unter den Verschlüsselungsprozessen nicht leiden. Administratoren müssen die Architektur bestehender Big Data Software nicht verändern.

Der Protegrity Big Data Protector schützt vertrauliche Daten während der Übertragung zwischen einer Big-Data-Umgebung und einem anderen Enterprise-IT-System sowie bei der Speicherung und bei der Verarbeitung von Big Data. Unterstützt werden laut Anbieter insbesondere Apache Hadoop, Cloudera, Pivotal und Hortonworks. Weitere Verschlüsselungslösungen für Big Data kommen von Voltage Security, Zettaset und Cloudera / Gazzang, um nur einige weitere Beispiele zu nennen. Verschlüsselungslösungen für Big Data sind also durchaus vorhanden.

Den genauen Verschlüsselungsumfang hinterfragen

Unternehmen, die bestehende Big-Data-Projekte absichern wollen oder die Big-Data-Projekte mit entsprechendem Schutzbedarf für die Vertraulichkeit planen, sollten die Anbieter der Wahl genau befragen, welchen Umfang die Big-Data-Verschlüsselung hat. Zu klären ist jeweils, ob im Standard bereits neben den Daten in den Big-Data-Anwendungen auch die Datenquellen, die Datenübertragung sowie die Log-Dateien zur Big-Data-Analyse geschützt werden, denn auch dort besteht oftmals ein entsprechender Schutzbedarf. Dabei geht es darum, mögliche Lücken in der Verschlüsselung festzustellen und gegebenenfalls durch Zusatzlösungen zu schließen, denn auch bei Big Data gilt es, die Forderung der Datenschützer nach durchgehender Verschlüsselung zu beherzigen.

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