Stream Processing Security: A Comprehensive Guide for Data Engineers

A 13:37 minutos leído por el equipo 1337 Skills.

Introducción a la Seguridad de Procesamiento de Corrientes¶

En el mundo actual, el procesamiento de datos en tiempo real se ha convertido en un componente crítico para muchas empresas. Desde la detección del fraude y la analítica en tiempo real hasta el procesamiento de datos de IoT y las experiencias de usuario personalizadas, la capacidad de procesar datos a medida que llega es una ventaja competitiva significativa. Los marcos de procesamiento de corriente como Apache Kafka, Apache Flink y Apache Spark Streaming han surgido como poderosas herramientas para construir oleoductos de datos en tiempo real. Sin embargo, al igual que con cualquier tecnología que maneja datos sensibles, la seguridad es una preocupación primordial.

Los sistemas de procesamiento de corriente son a menudo complejos, sistemas distribuidos que manejan grandes volúmenes de datos de diversas fuentes. Esta complejidad, junto con la naturaleza en tiempo real del procesamiento, presenta desafíos de seguridad únicos. Una violación de la seguridad en una tubería de procesamiento de flujo puede tener graves consecuencias, incluyendo robo de datos, corrupción de datos y perturbación de servicios. Por lo tanto, es fundamental que los ingenieros de datos y los profesionales de la seguridad comprendan profundamente los riesgos de seguridad relacionados con el procesamiento de corrientes y apliquen medidas de seguridad sólidas para mitigar esos riesgos.

Este artículo proporciona una guía integral para el procesamiento de secuencias de seguridad para los ingenieros de datos. Exploraremos las vulnerabilidades comunes en los sistemas de procesamiento de secuencias, discutiremos las mejores prácticas para asegurar sus oleoductos de datos y profundizaremos en las características de seguridad de los marcos populares de procesamiento de secuencias. Al final de este artículo, usted tendrá una sólida comprensión de cómo diseñar, construir y mantener sistemas de procesamiento de flujo seguros.

Vulnerabilidades comunes en sistemas de procesamiento de corrientes¶

Comprender las vulnerabilidades comunes en los sistemas de procesamiento de corrientes es el primer paso hacia la construcción de un oleoducto de datos seguro. Estas vulnerabilidades se pueden clasificar ampliamente en tres áreas: datos en tránsito, datos en reposo y lógica de procesamiento.

Datos inseguros en tránsito¶

Data-in-transit se refiere a datos que fluyen entre diferentes componentes del sistema de procesamiento de secuencias, como entre fuentes de datos y el marco de procesamiento de secuencias, o entre diferentes nodos en un grupo de procesamiento distribuido. Si estos datos no están cifrados, pueden ser interceptados por los atacantes, lo que conduce a infracciones de datos. Este es un riesgo particularmente importante cuando se transmiten datos sobre las redes públicas.

Datos inseguros al mejor¶

Data-at-rest se refiere a datos que se almacenan en el sistema de procesamiento de secuencias, como en corredores de mensajes como Kafka o en las tiendas estatales de marcos de procesamiento como Flink. Si estos datos no están cifrados, un atacante que obtiene acceso al sistema de almacenamiento puede leer información confidencial. Esta es una vulnerabilidad crítica, especialmente cuando se trata de información de identificación personal (PII) u otros datos confidenciales.

Logic de procesamiento inseguro¶

La lógica de procesamiento en sí puede ser una fuente de vulnerabilidades. Por ejemplo, si la lógica de procesamiento no está diseñada para manejar datos maliciosos o malformados, un atacante podría inyectar datos que causan que el sistema se estrellara o se comportara inesperadamente. Esta es una forma de ataque de denegación de servicio (DoS). Además, si la lógica de procesamiento tiene defectos que permiten la ejecución arbitraria de código, un atacante podría potencialmente tomar el control de todo el sistema.

Las mejores prácticas para el procesamiento de tuberías¶

Garantizar una tubería de procesamiento de flujo requiere un enfoque multicapa que aborde las vulnerabilidades discutidas en la sección anterior. Aquí están algunas mejores prácticas para seguir:

Encrypt Data-in-Transit y Data-at-Rest¶

Siempre encriptar datos, tanto en tránsito como en reposo. Use Transport Layer Security (TLS) para cifrar datos en tránsito entre todos los componentes de su sistema. Para datos en reposo, utilice las funciones de cifrado proporcionadas por sus sistemas de almacenamiento, como las capacidades de encriptación integradas de Kafka o el cifrado de datos transparente (TDE) en bases de datos.

Implementar una fuerte autenticación y autorización¶

Asegúrese de que sólo los usuarios autorizados y las aplicaciones pueden acceder a su sistema de procesamiento de secuencias. Use mecanismos de autenticación fuertes como Kerberos o SASL para autenticar clientes. Una vez autenticado, utilice mecanismos de autorización para controlar el acceso a los recursos. Por ejemplo, en Kafka, puede utilizar listas de control de acceso (ACLs) para definir qué usuarios pueden leer o escribir a temas específicos.

Asegurar la lógica de procesamiento¶

Validar y sanitizar todos los datos entrantes para prevenir ataques de inyección. Implementar el correcto manejo de errores para administrar con gracia datos malformados. Ejecute su lógica de procesamiento con el mínimo privilegio necesario para realizar sus tareas. Esto puede limitar el daño que un atacante puede causar si logra explotar una vulnerabilidad en la lógica de procesamiento.

Supervisar y auditar su sistema¶

Monitoree continuamente su sistema de procesamiento de flujo para actividades sospechosas. Utilizar funciones de registro y auditoría para rastrear el acceso a datos y recursos. Establecer alertas para notificarle posibles incidentes de seguridad. Revisa regularmente tus registros de seguridad para identificar y abordar posibles amenazas.

Características de seguridad de los marcos populares¶

Los marcos de procesamiento de flujo populares proporcionan una gama de características de seguridad para ayudarle a asegurar sus tuberías de datos. Echemos un vistazo a las características de seguridad de Apache Kafka, Apache Flink y Apache Spark.

Apache Kafka Security¶

Apache Kafka ofrece un conjunto completo de características de seguridad, incluyendo:

Encriptación: Kafka admite TLS para cifrar datos en tránsito y proporciona ganchos para el cifrado lado cliente.
Authentication: Kafka apoya la autenticación a través de SASL (Kerberos, PLAIN, SCRAM) y TLS autenticación mutua.
Autorización Kafka utiliza ACLs para controlar el acceso a temas, grupos de consumidores y otros recursos.
Auditing: Kafka proporciona registros de auditoría detallados que pueden utilizarse para rastrear el acceso al sistema.

Apache Flink Security¶

Apache Flink también ofrece varias características de seguridad, incluyendo:

Authentication: Flink apoya la autenticación de Kerberos para sus componentes.
Encryption:** Flink se puede configurar para utilizar TLS para la comunicación entre sus componentes.
Integration with Secure Systems: Flink puede integrarse con fuentes de datos y sumideros seguros, como Kafka y HDFS, y aprovechar sus características de seguridad.

Apache Spark Security¶

Apache Spark ofrece una serie de funciones de seguridad para asegurar sus aplicaciones Spark:

Authentication: Spark apoya la autenticación a través de secretos compartidos (YARN) y Kerberos.
Encryption:** Spark se puede configurar para cifrar datos en tránsito y data-at-rest.
Autorización: Spark proporciona ACLs para controlar el acceso a aplicaciones y recursos de Spark.

Conclusión¶

El procesamiento de corriente es una tecnología poderosa que puede proporcionar un valor significativo a las empresas. Sin embargo, también presenta nuevos problemas de seguridad que deben abordarse. Al comprender las vulnerabilidades comunes en los sistemas de procesamiento de secuencias y seguir las mejores prácticas para asegurar sus oleoductos de datos, puede crear sistemas de procesamiento de datos sólidos y seguros en tiempo real. Las características de seguridad proporcionadas por marcos populares de procesamiento de flujo como Kafka, Flink y Spark pueden ayudarle a implementar una estrategia de seguridad integral para sus aplicaciones de procesamiento de flujo.