SafeNet помогает предприятиям защитить данные в кластерах Hadoop

SafeNet помогает предприятиям защитить данные в кластерах Hadoop

Компания SafeNet, сегодня представила дополнение к своему решению ProtectFile, которое теперь включает в себя прозрачное комплексное шифрование конфиденциальных данных, размещенных в кластерах Apache Hadoop. Благодаря решению SafeNet ProtectFile for Linux предприятия, внедрившие или планирующие внедрить Hadoop для работы с растущими объёмами больших данных, смогут защитить высокоценную информацию без снижения производительности Hadoop или ухудшения опыта взаимодействия для конечных пользователей.  

Hadoop представляет собой масштабируемую и экономически эффективную платформу для хранения и быстрой обработки больших объёмов данных, однако для многих организаций, пользующихся этой платформой, довольно сложной задачей становится защита информации, представленной в виде больших данных. В Hadoop данные размещаются в кластерах и хранятся в распределённом виде на сотнях или даже тысячах узлах обработки данных. При этом в Hadoop отсутствует возможность полной защиты данных, хранящихся на узлах этих кластеров. В отсутствие защиты, эти узлы обработки данных представляют собой потенциальную точку уязвимости, которая может использоваться злоумышленниками для входа в систему изнутри сети или для создания злонамеренной угрозы. И в случае, если неавторизованный пользователь или сервис получает доступ к системе, данные остаются в незащищенном виде. Всё это создаёт для организаций огромные, потенциально дорогостоящие риски.  

"Сегодня организациям приходится искать равновесие между преимуществами масштабируемости и эффективности Hadoop при работе с большими данными с одной стороны, и защитой высокоценной информации в своей инфраструктуре с другой, - говорит Сергей Кузнецов, генеральный директор SafeNet в России и СНГ. Учитывая экспоненциальный рост данных, генерируемых компаниями, и постоянное увеличение числа утечек данных, при внедрении сервисов Hadoop вопросам безопасности должно уделяться максимальное внимание. Решение ProtectFile позволяет компаниям любых размеров защитить конфиденциальные данные, хранящиеся в кластерах, без снижения производительности Hadoop, а также обеспечить соответствие требованиям стандартов и регуляторных норм, таких как PCI DSS и HIPAA, при работе с большими данными".

Продукт ProtectFile for Linux представляет собой законченное решение безопасности для платформы Hadoop и обеспечивает прозрачное комплексное шифрование конфиденциальных данных, хранящихся в кластерах Apache Hadoop. Оно лишь в незначительной степени влияет на общую производительность и не требует изменения архитектуры существующих механизмов для работы с большими данными. Решение ProtectFile включает в себя инструменты автоматизации для быстрого и удобного развертывания этого решения и стандартизированного внедрения сразу на множестве узлов обработки данных в кластере Hadoop. Подобно другим продуктам SafeNet  для шифрования и аутентификации, решение ProtectFile включает в себя механизм централизованного управления ключами и политиками безопасности, обеспечивая организациям полный контроль над своими ключами шифрования, а также возможность настройки и организации гранулированного контроля доступа для защиты системы от несанкционированного доступа.

"Как это обычно происходит с новыми быстроразвивающимися технологиями, изначально при задумке и проектировании Hadoop вопросам безопасности не уделялось должного внимания, – говорит Гарретт Беккер (Garrett Bekker), старший аналитик по вопросам безопасности в исследовательской фирме 451 Research.  – Однако по мере того, как всё больше организаций намерены перевести свои проекты в Hadoop с тестового режима в режим коммерческой эксплуатации, они всё активнее изыскивают средства защиты конфиденциальной информации, хранящейся на узлах обработки данных Hadoop, от несанкционированного доступа. Возможность шифрования хранящихся данных, которые могут быть распределены по тысячам вычислительных узлов, должна оправдать ожидания организаций, которые не только озабочены проблемами защиты своих существующих данных, но и частными и, вероятно, конфиденциальными результатами своих экспериментов с большими данными".

Помимо выпуска решения ProtectFile for Linux, компания SafeNet также объявила о доступности обновлённой версии решения ProtectFile for Windows, которое обеспечивает возможность прозрачного и автоматизированного шифрования серверных данных на уровне файловой системы в распределенном корпоративном окружении на базе Windows. 

Google Chrome не спасает от слежки даже без cookies

Эпоха, когда приватность в браузере сводилась к вопросу «включены ли cookies», окончательно ушла в прошлое. Новый технический разбор проблем конфиденциальности в Google Chrome показывает: современные методы отслеживания стали намного продуманнее.

Теперь сайтам уже не обязательно полагаться только на cookies, они могут собирать цифровой отпечаток пользователя с помощью разных трюков с хранилищами браузера и даже утечек через HTTP-заголовки.

Цифровой отпечаток — это способ собрать множество мелких технических особенностей браузера и устройства, а затем сложить их в довольно уникальный профиль.

Даже если пользователь очистит cookies, такой «отпечаток» нередко всё равно остаётся устойчивым и позволяет распознать юзера повторно.

Как отмечается в материале, исследование 2025 года показало, что canvas fingerprinting использовался на 12,7% из 20 тысяч самых популярных сайтов, попавших в выборку. Это уже вполне рабочая и распространённая практика, а не редкий эксперимент для узкого круга специалистов.

У Chrome, конечно, есть определённые попытки сократить объём пассивно собираемых данных. Например, браузер ограничил часть информации в классической строке User-Agent и перенёс больше сведений в механизм User-Agent Client Hints. Но полностью проблема от этого не исчезла. Сайты по-прежнему могут запрашивать у браузера подробные сведения через navigator.userAgentData.getHighEntropyValues().

В результате им доступны такие детали, как архитектура устройства, разрядность, версия платформы и полная версия браузера, а всё это отлично усиливает точность цифрового отпечатка.

Отдельная история — сигналы, которые приходят из графических и мультимедийных API. Самыми полезными для отслеживания остаются canvas, WebGL и audio processing. Всё дело в том, что разные устройства и системы чуть-чуть по-разному рисуют изображения и обрабатывают звук. Для обычного пользователя эти различия незаметны, но они помогают отличить один компьютер от другого.

И это ещё не всё. Угрозы для приватности скрываются не только в JavaScript API. Даже HTTP-заголовки могут выдавать лишнюю информацию или помогать отслеживать пользователя между визитами. В качестве примера в материале приводится уязвимость CVE-2025-4664 в Chrome: она была связана с обработкой заголовка Link и позволяла навязать слишком мягкую политику referrer, из-за чего в межсайтовых запросах могли утекать полные строки запросов. А это уже потенциальный путь к раскрытию токенов. Позже Google закрыла проблему в Chrome 136.

Отдельно авторы материала напоминают и о больших переменах в политике Google по cookies. Долгий план по отказу от сторонних «печенек» в Chrome фактически был свёрнут ещё в июле 2024 года, а более широкий проект Privacy Sandbox затем вообще прекратили развивать в 2025 году на фоне слабого принятия рынком и критики со стороны экосистемы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru