قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تشفير البيانات في حالة السكون
عملية تشفير تُطبق على البيانات المخزنة في أنظمة التخزين الموزعة مثل HDFS أو HBase أو Cassandra. يحمي التشفير في حالة السكون المعلومات الحساسة من الوصول غير المصرح به عندما تكون البيانات غير نشطة على الأقراص المادية أو في أنظمة التخزين السحابية.
تشفير البيانات أثناء النقل
آلية أمان تحمي البيانات أثناء نقلها بين عقد مجموعة البيانات الضخمة أو بين المجموعة والعملاء. تستخدم بشكل أساسي TLS/SSL لضمان سرية وسلامة تدفقات البيانات في الأنظمة البيئية الموزعة مثل Spark أو Hadoop أو Kafka.
أباتشي رينجر
إطار عمل للإدارة المركزية لسياسات الأمان لمنصات Hadoop والأنظمة البيئية الأخرى للبيانات الضخمة. يتيح Ranger تحديد أذونات دقيقة على مستوى قواعد البيانات والجداول والأعمدة وحتى الصفوف المحددة مع توفير إمكانيات تدقيق شاملة.
مصادقة كيربيروس
بروتوكول مصادقة شبكة قياسي يُستخدم في مجموعات Hadoop لتأمين الاتصالات بين الخدمات والمستخدمين. يعتمد على تذاكر مشفرة، ويضمن Kerberos هوية الجهات الفاعلة في بيئة موزعة ويمنع هجمات إعادة التشغيل في أنظمة البيانات الضخمة.
ترميز البيانات
تقنية استبدال البيانات الحساسة برموز غير حساسة مع الحفاظ على شكلها وهيكلها. في بيئات البيانات الضخمة، يتيح الترميز تحليل ومعالجة البيانات المجهولة الهوية دون الكشف عن المعلومات السرية الأصلية.
الأمان على مستوى العمود
آلية تحكم دقيقة في الوصول تُطبق على مستوى الأعمدة الفردية في مستودعات البيانات الموزعة. يتيح هذا النهج تقييد الوصول إلى أعمدة محددة تحتوي على معلومات حساسة مع السماح بالوصول إلى البيانات الأخرى في نفس الجدول.
بحيرة بيانات آمنة
بنية تخزين بيانات ضخمة تدمج بشكل أصيل ضوابط أمان متعددة الطبقات بما في ذلك التشفير والمصادقة وحوكمة البيانات. تضمن بحيرات البيانات الآمنة حماية البيانات الحساسة مع الحفاظ على المرونة اللازمة للتحليل الاستكشافي.
التحكم في الوصول المستند إلى السمات (ABAC)
نموذج للتحكم في الوصول يقيم الأذونات بناءً على سمات المستخدم والمورد والبيئة والإجراء. في أنظمة البيانات الضخمة، يتيح ABAC سياسات أمان ديناميكية وسياقية تتكيف مع الاحتياجات المعقدة لحوكمة البيانات الضخمة.
تشفير البيانات الشفاف (TDE)
آلية تشفير تلقائية لبيانات وقوائم سجلات قواعد البيانات دون الحاجة إلى تعديلات في التطبيقات. يحمي TDE في أنظمة البيانات الضخمة البيانات المخزنة بشفافية للمستخدمين وعمليات التحليل.
بوابة أباتشي نوكس (Apache Knox Gateway)
بوابة وصول موحدة وآمنة لمجموعات Hadoop توفر نقطة دخول واحدة ومصادق عليها لجميع خدمات REST و HTTP. يبسط Knox الأمان عن طريق مركزية المصادقة والترخيص وسياسات الأمان لأنظمة البيانات الضخمة.
أمان نسب البيانات (Data Lineage Security)
تتبع وحماية البيانات الوصفية المتعلقة بأصل البيانات وتحويلها ووجهتها في مسارات البيانات الضخمة. يضمن هذا المفهوم التتبع الآمن لتدفقات البيانات ويساعد في تحديد الانتهاكات الأمنية المحتملة طوال دورة حياة البيانات.
نظام ملفات Hadoop الموزع الآمن (Secure HDFS)
تكوين آمن لنظام ملفات Hadoop الموزع يدمج مصادقة Kerberos، والتحكم الموسع في الوصول POSIX، وتشفير كتل البيانات. يضمن Secure HDFS حماية الملفات الموزعة من الوصول غير المصرح به ويضمن سلامة البيانات المخزنة.
مصادقة SASL (SASL Authentication)
إطار عمل للمصادقة والأمان على مستوى التطبيق يُستخدم في الأنظمة الموزعة مثل Kafka و Hadoop لتأمين اتصالات العميل والخادم. يسمح SASL بدمج آليات مصادقة متعددة بما في ذلك GSSAPI/Kerberos و PLAIN.
الخصوصية التفاضلية (Differential Privacy)
نموذج لحماية الخصوصية يضمن أن نتائج التحليلات على البيانات الضخمة لا تكشف عن معلومات حول أفراد محددين. عند تطبيقها على خوارزميات البيانات الضخمة، فإنها تسمح بمقايضة رياضية بين فائدة البيانات وحماية الخصوصية الفردية.
الحوسبة الآمنة متعددة الأطراف (SMPC)
بروتوكول تشفير يسمح لأطراف متعددة بالتعاون في عملية حسابية موزعة دون الكشف عن بياناتهم الخاصة لبعضهم البعض. في سياقات البيانات الضخمة، تتيح SMPC التحليل التعاوني لمجموعات البيانات الحساسة الموزعة بين منظمات مختلفة.
إثبات المعرفة الصفرية (Zero-Knowledge Proof)
طريقة تشفير تسمح لطرف بإثبات معرفته بمعلومة دون الكشف عن المعلومة نفسها. في أنظمة البيانات الضخمة، تُستخدم للتحقق من امتثال الاستعلامات وأصالة البيانات دون الكشف عن محتواها.
التشفير المتماثل
تقنية تشفير تسمح بإجراء العمليات الحسابية مباشرة على البيانات المشفرة دون الحاجة إلى فك تشفيرها مسبقًا. يؤمن التشفير المتماثل في بيئات البيانات الضخمة المعالجات التحليلية للبيانات الحساسة المخزنة في السحابة.
التدقيق الدقيق
نظام تسجيل مفصل يلتقط الوصول إلى البيانات على مستوى دقيق من الجداول أو الأعمدة أو الصفوف المحددة في منصات البيانات الضخمة. تسمح هذه التدقيقات باكتشاف الوصول غير الطبيعي وضمان الامتثال التنظيمي في بيئات البيانات الضخمة.