Det er ikke en enkelt kommersiell programvare som omfatter alle aspekter av sikkerhet for big data på tvers av bedriftsnettverk. I stedet er det forskjellige programvareløsninger fra forskjellige leverandører som adresserer forskjellige deler av sikkerhetslivssyklusen for big data.

Her er en oversikt over programvarekategorier som er relevante for big data -sikkerhet og noen eksempler:

Datasikkerhetsplattformer:

* splunk: En omfattende plattform for sikkerhetsinformasjon og hendelsesstyring (SIEM), logganalyse og sikkerhetsanalyse, inkludert evner for inntak og analyse av big data.

* Elasticsearch: En populær åpen kildekode-søk og analysemotor som ofte brukes til sikkerhetsdataanalyse, spesielt for loggstyring og trusseldeteksjon.

* IBM QRADAR: En SIEM -løsning med sterke evner for Big Data Analytics og trusselintelligens.

* loghythm: Tilbyr en SIEM-plattform med sanntids trusseldeteksjon og respons for big data.

Data Loss Prevention (DLP) Solutions:

* Symantec Data Loss Prevention: Hjelper med å forhindre at sensitive data forlater nettverket, inkludert data i Big Data -butikker.

* McAfee Data Loss Prevention: Tilbyr databeskyttelse på tvers av forskjellige sluttpunkter, applikasjoner og datakilder, inkludert Big Data Systems.

* Forebygging av kraftpunktdata: Tilbyr en omfattende DLP -løsning med avansert analyse og maskinlæring for big data -sikkerhet.

Databasesikkerhetsløsninger:

* imperva: Tilbyr databasesikkerhetsløsninger for et bredt spekter av databaser, inkludert de som brukes til big data.

* Databricks: En skybasert plattform for datateknikk og analyser, og tilbyr sikkerhetsfunksjoner som datamasking og kryptering.

* Cloudera Data Platform: En omfattende Hadoop -plattform som inkluderer sikkerhetsfunksjoner for datakontroll og kryptering.

Cloud Security Solutions:

* Amazon Guardduty: En trusseldeteksjonstjeneste som hjelper til med å beskytte data i AWS -skymiljøer, inkludert Big Data -butikker.

* Azure Security Center: Gir et sentralisert syn på sikkerhetstrusler og sårbarheter på tvers av Azure -ressurser, inkludert big data -løsninger.

* Google Cloud Security Command Center: En plattform for å håndtere sikkerhet og risiko over Google Cloud, inkludert Big Data -tjenester.

Andre verktøy og teknologier:

* Data maskering og tokeniseringsløsninger: Løsninger som Informatica PowerCenter og Talend Data Masking hjelper til med å beskytte sensitive data ved å erstatte dem med falske data.

* Datakrypteringsverktøy: Verktøy som VeraCrypt og GPG kan kryptere sensitive data i ro og i transitt for å sikre konfidensialitet.

Å velge riktig programvare avhenger av dine spesifikke behov, omfanget av ditt store datamiljø, din eksisterende infrastruktur og budsjett.

Det er viktig å vurdere:

* Datainntak og prosesseringsmuligheter: Programvaren skal kunne håndtere store datamengder og behandle den effektivt.

* Sikkerhetsanalyse og trusseldeteksjon: Programvaren skal tilby verktøy for å analysere sikkerhetsdata, oppdage trusler og svare på hendelser.

* Overholdelse og forskrifter: Programvaren skal oppfylle relevante myndighetskrav, for eksempel GDPR eller HIPAA.

* Integrering med eksisterende systemer: Programvaren skal integreres godt med dine eksisterende infrastruktur- og sikkerhetsverktøy.

Det er også en god praksis å vurdere å bruke flere løsninger for å adressere de forskjellige aspektene ved big data -sikkerhet, og skape en lagdelt sikkerhetstilnærming.