构建安全合规的云数据湖：保护存储数据的最佳实践

构建安全、合规的云数据湖指南

基于云的数据湖是存储和分析大型数据集的重要工具。然而，它也带来了独特的安全挑战，必须加以解决，以确保符合政府法规。在本指南中，我们将讨论构建安全、合规的云数据湖的最佳实践。

规划数据湖

在开始构建数据湖之前，重要的是要制定一项计划，将企业的安全性和合规性要求考虑在内。首先要创建一个符合行业标准的框架，如《通用数据保护条例》（GDPR）或《健康保险便携性和责任法案》（HIPAA）。

重要的是要选择合适的云提供商，他们在提供安全解决方案方面拥有丰富的经验，能够满足这些合规性法规的要求。最受欢迎的云提供商包括亚马逊网络服务（AWS）、微软 Azure 和谷歌云平台。

此外，**为用户、角色和权限定义明确的访问控制。这包括您的内部团队成员以及有时可能需要访问权限的外部供应商或合作伙伴。

在构建数据湖时，必须在数据向数据湖移动、数据湖内部移动以及数据湖从中移动的所有阶段**加密和访问控制。在可能的情况下，输入流程应在传输和静止期间对数据进行加密。在摄取客户端或网络协议上使用传输层安全协议等最佳实践，如安全文件传输协议（SFTP）或受管理的 Apache Kafka 服务。

从不同系统复制数据的摄取客户端或应用程序应采用基于最小权限原则的访问策略：只授予从外部源复制相关信息所需的权限。

在存储方面，选择支持静态加密或提供其他高级加密功能（如密钥管理）的平台，包括使用客户自有密钥 (CMK) 进行服务器端加密。

对数据访问的严格控制是关键，AWS Identity and Access Management 或 Azure Active Directory 等解决方案提供了在对象级和管理平面控制权限的有效手段。

对数据湖基础架构进行准确的监控，有助于发现数据湖中的安全漏洞或可疑活动。通过将数据日志存储在单独的审计帐户中，对所有与数据湖相关的活动进行记录，以防止攻击者删除或篡改。这将快速检测可疑活动，如端口扫描、DDos 攻击、暴力攻击或基于网络的攻击。

使用安全信息和事件管理 (SIEM) 解决方案，如 AWS CloudTrail 或 Azure Monitor 中包含的解决方案，集中记录日志、自动报警并执行高级分析。

此外，确保对关键组件定期打补丁**。定期更新操作系统、数据库、网络服务器或第三方库等底层系统的软件包应成为支持模式的一部分，以确保由合格的 IT 支持团队修复已知漏洞。