Modelo de seguridad de datos en un entorno de big data en el sector financiero

Abstract

El constante crecimiento de ataques de ciberdelincuentes sobre los activos de una organización genera como resultado que las organizaciones comiencen a invertir y preocuparse más por sus puntos de ciberseguridad y controles. Así, el manejo y gestión de datos críticos para el negocio es un punto importante para el cual se debe contemplar controles robustos de ciberseguridad. Dentro del proyecto se tiene en cuenta la identificación de brechas de seguridad sobre un repositorio analítico, un análisis de riesgos de ciberseguridad, diseño de componentes de seguridad y una evaluación de riesgos inherentes sobre los datos de alta criticidad en un repositorio analítico de una entidad regulada.

Para identificar las brechas de ciberseguridad sobre las plataformas analíticas debemos entender que Big Data genero recientes problemas que no solo están vinculados con el volumen o la variedad de los datos, sino también con la seguridad y privacidad de los datos (Julio Moreno & Manuel Serrano, 2016).

El proyecto por presentar tiene como inicio la necesidad de contar con un modelo de seguridad de datos en un entorno analítico de Big Data del sector financiero. El proyecto fue planteado frente a la situación actual de los riesgos y vulnerabilidades de ciberseguridad que existen sobre los datos sensibles y el control que necesitan las plataformas analíticas en un sector regulado como el financiero.

The increase in attacks by cybercriminals on an organization's assets results in organizations starting to invest in and care more about their cybersecurity points and controls. Therefore, the handling and management of business-critical data is an important point for which robust cybersecurity controls should be considered. The project takes into account the identification of security gaps in an analytical repository, an analysis of cybersecurity risks, design of security components and an assessment of risks inherent to highly critical data in an analytical repository of a regulated entity.

To identify cybersecurity gaps in analytical platforms, we must understand that Big Data generated new problems not only related to the volume or variety of data, but also to data security and privacy (Julio Moreno & Manuel Serrano, 2016).

The principle of this project is the need to have a data security model in a Big Data analytical environment of the financial sector. It was raised in light of the current situation of cybersecurity risks and vulnerabilities that exist on sensitive data and the control that analytical platforms need in a regulated sector such as the financial sector.