Menu dostępności

Dane niestrukturalne – skąd się biorą i jak nad nimi zapanować

To, że ochrona danych w organizacji ma kluczowe znaczenie pisaliśmy już wielokrotnie (m.in. tutaj. Nie jest to proste zadanie, głównie z powodu tego, że ilość danych rośnie w zastraszającym tempie. Popularyzacja narzędzi do analizy Big Data czy systemów SIEM stworzyła tylko pragnienie generowania i udostępniania jeszcze większej ilości danych w całym przedsiębiorstwie. Kontrola nad danymi w organizacji, współdzielenie ich i zabezpieczenie dostępu to zadanie prawie niewykonalne. Głównie z uwagi na typ danych, nad którym administrator nie ma praktycznie kontroli. Chodzi o dane niestrukturalne, czyli nieuporządkowane w architekturze sieci i niemające jasno zdefiniowanego przeznaczenia oraz lokalizacji. Aby zrozumieć w pełni czym są dane niestrukturalne, najpierw musimy omówić dane strukturalne.


Najpierw o danych strukturalnych


Dane strukturalne to informacje, które są kategoryzowane i przetrzymywane na podstawie typu danych w bazach danych przeznaczonych dla konkretnych aplikacji. „Struktura” jest zapewniona dzięki mechanizmom i konfiguracji bazy, która wymusza konkretne wymagania (typ danych, rozmiar danych, dostęp) poprzez język zapytań i analizy. Dane te są następnie dostarczane do aplikacji (zazwyczaj poprzez serwisy), gdzie są formatowane, wykorzystywane lub przechowywane w celu późniejszego użycia.

Dla przykładu, jeśli kupujemy towar przez Internet, to dostarczamy poprzez stronę internetową wielu informacji (adres dostawy, numer karty kredytowej, ilość zamawianego towaru), które zapisywane są w bazie danych. Następnie wykorzystywane są one do przygotowania naszego zamówienia. To właśnie są dane strukturalne. Są uporządkowane, stworzone i przetrzymywane w konkretnym celu.


Pochodzenie danych niestrukturalnych


To, co dalej dzieje się z naszym zamówieniem internetowym pozwoli nam wyjaśnić pochodzenie i typ danych niestrukturalnych. Gdy zamówienie zostało zarejestrowane w systemie i dane trafiły do bazy danych, co najmniej kilka oddziałów zostaje zaangażowanych w dalsze kroki. Płatność, realizacja, wysyłka – procesy te mogą być obsłużone przez jedną, wspólną aplikację lub wiele aplikacji realizujących określone funkcje. Chodzi o to, że informacje dostarczone przez użytkownika z zewnątrz są kopiowane, przekazywane i eksportowane w organizacji pomiędzy działami i pracownikami, a tym samym pomiędzy systemami informatycznymi. Mail potwierdzający zamówienie, śledzenie paczki na stronie firmy kurierskiej czy wydrukowana faktura, te wszystkie elementy to pochodne danych niestrukturalnych, które organizacja wyprodukowała, aby w stu procentach zrealizować usługę.

Dodatkowo nasze zamówienie znajdzie się zapewne na miesięcznym raporcie dla zarządu oraz zostanie przetworzone przez analityków w celu optymalizacji i usprawnienia procesu zakupowego. Dane zebrane w jednej lokalizacji, będące danymi strukturalnymi, rozproszyły się po organizacji trafiając do wielu użytkowników, systemów i plików, stając się danymi niestrukturalnymi.

Wszelkie dane biznesowe przechowywane w plikach word, arkuszach kalkulacyjnych, mailach, pdfach i prezentacjach PowerPoint to dane niestrukturalne. Nadal są to te same informacje, które dostarczone były do organizacji jako dane strukturalne i powinny być tak samo chronione. Niestety, w większości organizacjach dane niestrukturalne są poza kontrolą. Znajdują się na niezabezpieczonych repozytoriach, do których dostęp mają nieuprawnione osoby. Zazwyczaj są to udziały plików, chmury współdzielone czy wspólne dyski.


Co możemy zrobić


Zarządzanie danymi niestrukturalnymi w rozległym przedsiębiorstwie to ciężki orzech do zgryzienia dla działów bezpieczeństwa. Pierwszym krokiem w uporaniu się nad tym typem danych powinno być zidentyfikowanie plików zawierających dane wrażliwe, czyli tych które należy szczególnie chronić. Istnieją narzędzia przeszukujące zasoby plikowe pod kątem zawartości wyrażeń regularnych określających strukturę danych takich jak np. pesel, adres, konto bankowe, itp. Kolejnym krokiem powinno być przeniesienie tych plików na chronione i monitorowane repozytorium z określonym dostępem. Warto również archiwizować oraz usuwać niepotrzebne dane niestrukturalne, czyli nie doprowadzać do tak zwanej redundancji.

Wszystkie powyższe praktyki pozwalają w pewnym stopniu zapanować nad chaosem danych w organizacji. Istotne jest to, aby mieć świadomość problemu danych niestrukturalnych, wiedzieć skąd się biorą oraz że nie jesteśmy w stanie uniknąć ich tworzenia i przetrzymywania w wielu różnych systemach.

Popularne

7-Zip podatny na NTFS Heap Overflow

7-Zip podatny na NTFS Heap Overflow

Jaroslav Lobačevski z GitHub Security Lab opublikował analizę nowej podatności odnalezionej w 7-Zip, oznaczonej jako GHSL-2026-140. Luka dotyczy parsera NTFS i prowadzi do uszkodzenia pamięci procesu, co w...
Krytyczna luka w Windows Search ujawnia hashe NTLMv2. Microsoft nie wydał jeszcze poprawki

Krytyczna luka w Windows Search ujawnia hashe NTLMv2. Microsoft nie wydał jeszcze poprawki

Eksperci z Huntress ujawnili nową podatność, umożliwiającą wyciek poświadczeń NTLMv2 za pośrednictwem mechanizmu Windows Search. Problem dotyczy obsługi schematu URI wykorzystywanego przez Eksplorator Windows d...
YellowKey: koniec mitu o bezpieczeństwie BitLockera? Nowy zero-day pozwala ominąć szyfrowanie przy użyciu zwykłego pendrive’a

YellowKey: koniec mitu o bezpieczeństwie BitLockera? Nowy zero-day pozwala ominąć szyfrowanie przy użyciu zwykłego pendrive’a

Jeszcze w piątek opisywaliśmy nowe podatności typu zero-day, o nazwach YellowKey oraz GreenPlasma, uderzające w mechanizmy bezpieczeństwa systemów Windows. Najnowsze informacje pokazują jednak, że spr...
19-letnia luka w jądrze Linuksa naraża systemy na dostęp root

19-letnia luka w jądrze Linuksa naraża systemy na dostęp root

Właśnie opublikowano kod exploita Proof-of-Concept (PoC) dla luki CIFSwitch, która umożliwia użytkownikom o niskich uprawnieniach uzyskanie dostępu root w podatnych systemach Linux. Luka w zabezpieczeniach jądra...
Fałszywe ChatGPT i Claude infekują komputery. Cyberprzestępcy wykorzystują boom na AI

Fałszywe ChatGPT i Claude infekują komputery. Cyberprzestępcy wykorzystują boom na AI

Popularność sztucznej inteligencji rośnie w niespotykanym tempie. Narzędzia takie jak ChatGPT czy Claude stały się codziennym wsparciem dla programistów, analityków, studentów i firm. Miliony użytkown...