Tema 4.4 Dark Data (Datos Oscuros)

El objetivo de esta sección es:

• Presentar los retos y amenazas a la seguridad en los sistemas de bases de datos
• Proporcionar una comprensión de las tecnologías de seguridad más avanzadas y de las políticas,

1. Control de acceso
2. Modelos y mecanismos de integridad
3. Arquitecturas de bases de datos seguras de varios niveles
4. Problema de inferencia
5. Procesamiento de transacciones distribuidas
6. Recuperación y tolerancia a los fallos
7. Problemas de seguridad planteados por el almacenamiento y la extracción de datos

1. Sistemas Tradicionales de Gestión de Bases de Datos

• Centrarse en la gestión de datos empresariales
• Proporcionar capacidades uniformes independientemente de las características de los datos
• Última década: capacidades para satisfacer los nuevos requisitos de las aplicaciones, como:
1. Procesamiento de datos en flujo
2. Base de datos científica a gran escala
3. Almacenamiento de datos Big Data

2. Seguridad de Datos Tradicional

3. ¿Qué tan valioso es Dark Data?

• No lo sabemos
• Puede ser un riesgo para la seguridad
• Más datos, más que proteger
• ¿Se están convirtiendo las empresas en "acaparadores digitales"?
• Puede ser un riesgo de cumplimiento normativo
• Datos sensibles (oscuros) que violan la normativa
• No almacenar los datos también puede infringir la normativa
• ¿Cómo filtrarlos?
• Coordinar el almacenamiento en la nube con el almacenamiento en las instalaciones

Solo el 1-10% de los datos generados, recopilados, procesados y almacenados son utilizados por las

empresas.

4. Características de los Dark Data

• No estructurados
• Difícil de clasificar y analizar
• Falta de confianza en la calidad y relevancia de los datos
• Falta de herramientas para analizar los datos oscuros
• ¿Analistas humanos?
• Oportunidad (los datos pierden su valor rápidamente)