Der er ikke en enkelt kommerciel software, der omfatter alle aspekter af sikkerhed for big data på tværs af virksomhedsnetværk. I stedet er der forskellige softwareløsninger fra forskellige leverandører, der adresserer forskellige dele af sikkerhedslivscyklussen til big data.

Her er en sammenbrud af softwarekategorier, der er relevante for big datasikkerhed og nogle eksempler:

Datasikkerhedsplatforme:

* Splunk: En omfattende platform for sikkerhedsoplysninger og begivenhedsstyring (SIEM), loganalyse og sikkerhedsanalyse, herunder kapaciteter til indtagelse af big data og analyse.

* elasticsearch: En populær open source-søgning og analysemotor, der ofte bruges til sikkerhedsdataanalyse, især til logstyring og trusselsdetektion.

* IBM Qradar: En SIEM -løsning med stærke kapaciteter til big data -analyse og trusselsinformation.

* logryytm: Tilbyder en SIEM-platform med realtidstrusselsdetektion og respons for Big Data.

Data Loss Prevention (DLP) Solutions:

* Symantec Data Tab forebyggelse: Hjælper med at forhindre, at følsomme data forlader netværket, inklusive data i big data -butikker.

* mcafee Data Tab forebyggelse: Tilbyder databeskyttelse på tværs af forskellige slutpunkter, applikationer og datakilder, herunder big datasystemer.

* Forebyggelse af forebyggelse af forebyggelse af datatab: Tilbyder en omfattende DLP -løsning med avanceret analyse og maskinlæring til big datasikkerhed.

Databasesikkerhedsløsninger:

* uigennemsigtig: Tilbyder databasesikkerhedsløsninger til en lang række databaser, inklusive dem, der bruges til big data.

* Databricks: En skybaseret platform til datateknik og analyse, der tilbyder sikkerhedsfunktioner som datamaskering og kryptering.

* Cloudera -dataplatform: En omfattende Hadoop -platform, der inkluderer sikkerhedsfunktioner til kontrol og kryptering af data.

Cloud Security Solutions:

* Amazon Guardduty: En trusselsdetekteringstjeneste, der hjælper med at beskytte data i AWS -skymiljøer, inklusive big data -butikker.

* Azure Security Center: Tilvejebringer et centraliseret overblik over sikkerhedstrusler og sårbarheder på tværs af Azure -ressourcer, herunder big data -løsninger.

* Google Cloud Security Command Center: En platform til styring af sikkerhed og risici på tværs af Google Cloud, inklusive Big Data Services.

Andre værktøjer og teknologier:

* Datamaskering og tokeniseringsløsninger: Løsninger som Informatica PowerCenter og Talend Data Masking hjælper med at beskytte følsomme data ved at erstatte dem med falske data.

* Datakrypteringsværktøjer: Værktøjer som Veracrypt og GPG kan kryptere følsomme data i hvile og i transit for at sikre fortrolighed.

Valg af den rigtige software afhænger af dine specifikke behov, omfanget af dit big data -miljø, din eksisterende infrastruktur og budget.

Det er vigtigt at overveje:

* Dataindtagelse og behandlingsfunktioner: Softwaren skal være i stand til at håndtere store mængder data og behandle den effektivt.

* Sikkerhedsanalyse og trusselsdetektion: Softwaren skal give værktøjer til analyse af sikkerhedsdata, registrere trusler og reagere på hændelser.

* overholdelse og forskrifter: Softwaren skal opfylde relevante lovgivningsmæssige krav, såsom GDPR eller HIPAA.

* Integration med eksisterende systemer: Softwaren skal integreres godt med din eksisterende infrastruktur og sikkerhedsværktøjer.

Det er også en god praksis at overveje at bruge flere løsninger til at tackle de forskellige aspekter af big data -sikkerhed, hvilket skaber en lagdelt sikkerhedsmetode.