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Introduzione alla sicurezza di elaborazione del flusso¶
Nel mondo dei dati di oggi, l'elaborazione dei dati in tempo reale è diventata una componente critica per molte aziende. Dal rilevamento delle frodi e analisi in tempo reale al trattamento dei dati IoT e alle esperienze utente personalizzate, la capacità di elaborare i dati in quanto arriva è un vantaggio competitivo significativo. Quadri di elaborazione streaming come Apache Kafka, Apache Flink e Apache Spark Streaming sono emersi come strumenti potenti per la costruzione di datadotti in tempo reale. Tuttavia, come per qualsiasi tecnologia che gestisca dati sensibili, la sicurezza è una preoccupazione fondamentale.
I sistemi di elaborazione del flusso sono spesso complessi, sistemi distribuiti che gestiscono grandi volumi di dati da varie fonti. Questa complessità, unita alla natura in tempo reale del trattamento, introduce sfide di sicurezza uniche. Una violazione della sicurezza in un canale di elaborazione del flusso può avere gravi conseguenze, tra cui il furto dei dati, la corruzione dei dati e l'interruzione del servizio. Pertanto, è fondamentale per gli ingegneri dei dati e i professionisti della sicurezza avere una profonda comprensione dei rischi di sicurezza associati al trattamento dei flussi e implementare misure di sicurezza robuste per mitigare questi rischi.
Questo articolo fornisce una guida completa per trasmettere la sicurezza di elaborazione per gli ingegneri dei dati. Esploreremo le vulnerabilità comuni nei sistemi di elaborazione del flusso, discuteremo le migliori pratiche per garantire i vostri datadotti, e approfondire le caratteristiche di sicurezza dei popolari framework di elaborazione del flusso. Alla fine di questo articolo, si avrà una solida comprensione di come progettare, costruire e mantenere i sistemi di elaborazione del flusso sicuro.
Vulnerabilità comuni nei sistemi di elaborazione del flusso¶
Comprendere le vulnerabilità comuni nei sistemi di elaborazione del flusso è il primo passo verso la costruzione di una pipeline di dati sicura. Queste vulnerabilità possono essere ampiamente classificate in tre aree: data-in-transit, data-at-rest e logica di elaborazione.
Insicuro Data-in-Transit¶
Data-in-transit si riferisce ai dati che scorre tra diversi componenti del sistema di elaborazione del flusso, come tra le fonti di dati e il framework di elaborazione del flusso, o tra diversi nodi in un cluster di elaborazione distribuito. Se questi dati non sono crittografati, può essere intercettato da aggressori, portando a violazioni dei dati. Questo è un rischio particolarmente significativo quando i dati vengono trasmessi su reti pubbliche.
Insicuro Data-at-Rest¶
Data-at-rest si riferisce ai dati che vengono memorizzati nel sistema di elaborazione del flusso, come ad esempio nei broker di messaggi come Kafka o nei negozi di stato dei quadri di elaborazione come Flink. Se questi dati non vengono crittografati, un aggressore che accede al sistema di archiviazione può leggere informazioni sensibili. Questa è una vulnerabilità critica, soprattutto quando si tratta di informazioni personali identificabili (PII) o altri dati riservati.
Logica di elaborazione insicure¶
La logica di elaborazione stessa può essere una fonte di vulnerabilità. Ad esempio, se la logica di elaborazione non è progettata per gestire dati dannosi o malformati, un aggressore potrebbe iniettare dati che causano il crash del sistema o comportarsi inaspettatamente. Questa è una forma di attacco denial-of-service (DoS). Inoltre, se la logica di elaborazione ha difetti che permettono l'esecuzione arbitraria di codice, un aggressore potrebbe potenzialmente prendere il controllo dell'intero sistema.
Migliori Pratiche per il Securing Stream Processing Pipelines¶
Securing a stream processing pipeline richiede un approccio multistrato che affronta le vulnerabilità discusse nella sezione precedente. Ecco alcune migliori pratiche da seguire:
Crittografia Data-in-Transit e Data-at-Rest¶
Crittografare sempre i dati, sia in-transit che a riposo. Utilizzare Transport Layer Security (TLS) per crittografare i dati in transito tra tutti i componenti del sistema. Per i dati a riposo, utilizzare le funzionalità di crittografia fornite dai sistemi di archiviazione, come le funzionalità di crittografia integrata di Kafka o la crittografia dei dati trasparente (TDE) nei database.
Implementazione Forte Autenticazione e Autorizzazione¶
Assicurarsi che solo utenti e applicazioni autorizzate possano accedere al sistema di elaborazione del flusso. Utilizzare forti meccanismi di autenticazione come Kerberos o SASL per autenticare i client. Una volta autenticato, utilizzare meccanismi di autorizzazione per controllare l'accesso alle risorse. Ad esempio, in Kafka, è possibile utilizzare Liste di controllo di accesso (ACL) per definire quali utenti possono leggere o scrivere su argomenti specifici.
Proteggi la logica di elaborazione¶
Convalidare e sanzionare tutti i dati in arrivo per prevenire attacchi di iniezione. Esecuzione corretta gestione degli errori per gestire con grazia i dati malformati. Eseguire la logica di elaborazione con il minimo privilegio necessario per eseguire i suoi compiti. Questo può limitare il danno che un aggressore può causare se riesce a sfruttare una vulnerabilità nella logica di elaborazione.
Monitorare e controllare il sistema¶
Monitorare costantemente il sistema di elaborazione del flusso per attività sospette. Utilizzare le funzionalità di registrazione e auditing per monitorare l'accesso ai dati e alle risorse. Imposta gli avvisi per avvisarti di potenziali incidenti di sicurezza. Controlla regolarmente i registri di sicurezza per identificare e affrontare potenziali minacce.
Caratteristiche di sicurezza dei Quadri Popolare¶
I framework di elaborazione di flussi popolari forniscono una gamma di funzionalità di sicurezza per aiutarti a proteggere i tuoi datadotti. Diamo un'occhiata alle caratteristiche di sicurezza di Apache Kafka, Apache Flink e Apache Spark.
Sicurezza Apache Kafka¶
Apache Kafka fornisce una serie completa di funzioni di sicurezza, tra cui:
- Encryption: Kafka supporta TLS per la crittografia dei dati in transito e fornisce ganci per la crittografia lato client.
- Authentication: Kafka supporta l'autenticazione tramite SASL (Kerberos, PLAIN, SCRAM) e l'autenticazione reciproca TLS.
- **Autorizzazione: Kafka utilizza ACL per controllare l'accesso a argomenti, gruppi di consumatori e altre risorse.
- Auditing: Kafka fornisce registri di audit dettagliati che possono essere utilizzati per monitorare l'accesso al sistema.
Sicurezza di Apache Flink¶
Apache Flink fornisce anche diverse funzionalità di sicurezza, tra cui:
- Authentication: Flink supporta l'autenticazione Kerberos per i suoi componenti.
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Crittografia # Flink può essere configurato per utilizzare TLS per la comunicazione tra i suoi componenti.¶
- Integrazione con sistemi sicuri: Flink può integrare con fonti di dati sicure e lavandini, come Kafka e HDFS, e sfruttare le loro funzionalità di sicurezza.
Apache Spark Security¶
Apache Spark fornisce una serie di funzionalità di sicurezza per proteggere le applicazioni Spark:
- Authentication: Spark supporta l'autenticazione tramite segreti condivisi (YARN) e Kerberos.
-
Crittografia # Spark può essere configurato per crittografare i dati in-transit e i dati a riposo.¶
- **Autorizzazione: Spark fornisce ACLs per controllare l'accesso a applicazioni e risorse Spark.
Conclusioni¶
Stream processing è una tecnologia potente che può fornire un valore significativo per le aziende. Tuttavia, introduce anche nuove sfide di sicurezza che devono essere affrontate. Comprendendo le vulnerabilità comuni nei sistemi di elaborazione del flusso e seguendo le migliori pratiche per garantire i vostri datadotti, è possibile costruire sistemi di elaborazione dati robusti e sicuri in tempo reale. Le funzionalità di sicurezza fornite da popolari framework di elaborazione del flusso come Kafka, Flink e Spark possono aiutarti a implementare una strategia di sicurezza completa per le tue applicazioni di elaborazione del flusso.