- Verständnis der Sicherheitsherausforderungen in Big-Data- und Data Analytics-Systemen
- Anwendung der CIA-Triade (Vertraulichkeit, Integrität, Verfügbarkeit) auf Data Analytics
- Typische Schwachstellen in Analyseplattformen erkennen und vermeiden
Datenverschlüsselung und sichere Speicherung
- Verschlüsselung sensibler Daten in Data Analytics-Prozessen - sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung
- Einsatz kryptografischer Verfahren zum Schutz von Datenmodellen und -quellen
- Sichere Speicherung für Cloud-basierte und lokale Data Analytics-Infrastrukturen
Zugriffskontrolle und Authentifizierung
- Implementierung rollenbasierter Zugriffskonzepte (RBAC) in Data Analytics-Tools
- Nutzung von Multi-Faktor-Authentifizierung für Analyseumgebungen
- Absicherung von API-Schnittstellen und Drittanbieterzugriffen in Data Analytics
Bedrohungserkennung und Incident Response
- Überwachung und Bedrohungserkennung in komplexen Data Analytics-Architekturen
- Integration von SIEM-Lösungen zur sicherheitsbezogenen Analyse von Datenströmen
- Entwicklung von Notfallplänen zur Reaktion auf Vorfälle in Data Analytics-Systemen
Compliance und gesetzliche Anforderungen
- Anwendung der DSGVO, HIPAA, CCPA und Co. auf Data Analytics
- Verankerung von Compliance-Richtlinien direkt in den Analyse-Workflow
- Aufbau dokumentierter Prüfpfade für die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben in Data Analytics
Best Practices für Sicherheit und Risikomanagement
- Identifikation und Bewertung von Sicherheitsrisiken in Data Analytics
- Absicherung von Machine-Learning-Modellen und sensiblen Analysepipelines
- Förderung sicherer Zusammenarbeit und Governance in Data Analytics-Projekten
Data Analytics erfordert eine sorgfältige Umsetzung von Zugriffskontrollen und Authentifizierung, um die Integrität der Analyseprozesse zu erhalten.