- Erkennen der Sicherheitsanforderungen bei Big-Data- und Datenanalyse-Systemen
- CIA-Dreieck (Confidentiality, Integrity, Availability) auf Datenanalyse anwenden
- Identifikation und Vermeidung typischer Schwachstellen in Analyseplattformen
Sichere Datenspeicherung und Verschlüsselung
- Verschlüsselung sensibler Daten innerhalb von Datenanalyse-Prozessen - sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung
- Kryptografische Methoden zum Schutz von Datenmodellen und Datenquellen verwenden
- Sichere Speicherung in Cloud- und lokalen Datenanalyseumgebungen
Zugriff und Authentifizierung sichern
- Implementierung von rollenbasierten Zugriffsmodellen (RBAC) innerhalb von Datenanalyse-Tools
- Multi-Faktor-Authentifizierung in Analyseumgebungen einsetzen
- Absicherung der API-Schnittstellen und Drittanbieterzugriff auf Datenanalyse
Bedrohungen erkennen und auf Vorfälle reagieren
- Überwachung und Erkennung von Bedrohungen in komplexen Datenanalyse-Architekturen
- Integration von SIEM-Tools zur Analyse sicherheitsrelevanter Datenströme
- Entwicklung von Notfallplänen für den Umgang mit Vorfällen in Datenanalyse-Systemen
Vorschriften und Compliance in der Datenanalyse
- Anwendung der DSGVO, HIPAA, CCPA und ähnlicher Vorschriften auf Datenanalyse
- Eingliederung von Compliance-Richtlinien direkt in den Analyse-Workflow
- Schaffung dokumentierter Audit-Trails zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben
Sicherheitspraktiken und Risikomanagement
- Identifikation und Bewertung von Sicherheitsrisiken in Datenanalyse
- Schutz von Machine-Learning-Modellen und sensiblen Analysepipelines
- Förderung sicherer Zusammenarbeit und Governance in Datenanalyse-Projekten