فصلنامه تخصصی فناوری اطلاعات و ارتباطات

بررسی جنبه های ایمن سازی انبار داده و کلان داده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران

10.22034/apj.2023.708840
چکیده
در حال حاضر، رشد چشمگیر تعداد کاربران خدمات برخط و سیستم های توزیعی، مقدار زیادی از اطلاعات پایگاه داده ای در سطح انبارهای داده و کلان داده ها را تولید می نمایند. انبارهای داده مجموعه بزرگی از داده‌های تجاری هستند که به سازمان‌ها و کسب‌وکارها کمک می‌کند تا در تصمیم‌گیری‌های خود دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر عمل کنند. کلان داده نیز مجموعه‌ای بسیار بزرگ از داده‌ها است که از منابع متعددی جمع‌آوری می‌شود. این داده‌ها می‌توانند نتایج ارزیابی عملکرد یک سازمان یا تعاملات مخاطبان آن در شبکه‌های اجتماعی باشند. بنا به اهمیت روزافزون کارکردهای کلان داده و انبارهای داده، مسئله ای حفظ امنیت داده ها، بزرگترین تهدیدی است که این سیستم ها با آن مواجه می شوند. اساسا پرداختن به مقوله امنیت اطلاعات و ایمن‌سازی شبکه‌های اینترنتی، انبارهای داده و خدمات مبتنی بر کلان داده، مستلزم توجه ویژه سازمان به جایگاه امنیت اطلاعات و ایمن‌سازی همه جانبه این سیستم ها بوده و می‌بایست به این مقوله در سطح کلان و از بعد منافع و فواید آن نگریست. وجود ضعف امنیتی در این سیستم ها، عدم آموزش و توجیه صحیح کاربران صرف نظر از دیدگاه آنان نسبت به جایگاه و اهمیت ایمن سازی، عدم وجود دستورالعمل‌های لازم برای پیشگیری از نقایص امنیتی، عدم وجود سیاست‌های مشخص و مدون به منظور برخورد مناسب و بموقع با اشکالات امنیتی، مسائلی را به دنبال خواهد داشت که ضرر آن متوجه همه کاربران و قابلیت های عملیاتی این سیستم ها می گردد و عملاً زیرساخت اطلاعاتی سازمان ها را در معرض آسیب و تهدید جدی قرار می‌دهد. در این مقاله قصد داریم درخصوص جنبه های ایمن سازی انبارهای داده و کلان داده ها تحقیق نموده و راهکارهای موثر و منطقی این حوزه را بررسی نمائیم.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Examining Data Warehouse and Big Data Security Aspects

نویسنده English

Zahra Nasiri
Computer Engineering Department, Sharif University of Technology,Tehran,Iran
چکیده English

Currently, the significant growth of the number of users of online services and distributed systems generate a large amount of database information at the level of data warehouses and big data. Data warehouses are large collections of business data that help organizations and businesses make more accurate and intelligent decisions. Big data is also a very large collection of data collected from multiple sources. These data can be the results of evaluating the performance of an organization or the interactions of its audience in social networks. Due to the increasing importance of big data functions and data warehouses, the issue of maintaining data security is the biggest threat these systems face. Basically, dealing with the category of information security and security of internet networks, data warehouses and services based on big data, requires special attention of the organization to the position of information security and all-round security of these systems, and this category should be considered at the macro level and from the perspective of benefits and benefits. it looked The existence of security weaknesses in these systems, the lack of proper training and justification of users regardless of their point of view regarding the position and importance of security, the absence of necessary instructions to prevent security defects, the absence of specific and codified policies in order to properly and timely deal with Security flaws will lead to issues that harm all users and the operational capabilities of these systems and actually expose the information infrastructure of organizations to serious damage and threats. In this article, we are going to research the security aspects of data warehouses and big data and examine effective and logical solutions in this area.

کلیدواژه‌ها English

Security Management
Reliability
Data Warehouse
Big Data
Data Encryption
    [1]          Paul P, Aithal PS. Database security: An overview and analysis of current trend. International Journal of Management, Technology, and Social Sciences (IJMTS). 2019 Oct 30;4(2):53-8.
     [2]          Omotunde H, Ahmed M. A Comprehensive Review of Security Measures in Database Systems: Assessing Authentication, Access Control, and Beyond. Mesopotamian Journal of CyberSecurity. 2023 Aug 7;2023:115-33.
     [3]          Teimoor RA. A review of database security concepts, risks, and problems. UHD Journal of Science and Technology. 2021 Oct 10;5(2):38-46.
     [4]          Kothari H, Suwalka AK, Kumar D. Various database attacks, approaches and countermeasures to database security. International Journal of Advance Research in Computer Science and Management. 2019;5(4):357-62.
     [5]          Samaraweera GD, Chang JM. Security and privacy implications on database systems in Big Data era: A survey. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2019 Jul 18;33(1):239-58.
     [6]          Santos RJ, Bernardino J, Vieira M. A survey on data security in data warehousing: Issues, challenges and opportunities. In2011 IEEE EUROCON-International Conference on Computer as a Tool 2011 Apr 27 (pp. 1-4). IEEE.
     [7]          Pan B, Stakhanova N, Ray S. Data provenance in security and privacy. ACM Computing Surveys. 2023.
     [8]          Ray S, Mishra KN, Dutta S. Big data security issues from the perspective of IoT and cloud computing: A review. Recent Advances in Computer Science and Communications. 2020;12(1):1-22.
     [9]          Diaz C. Database Security: Problems and Solutions. Stylus Publishing, LLC; 2022 Jul 28.
  [10]          Sagiroglu S, Sinanc D. Big data: A review. In2013 international conference on collaboration technologies and systems (CTS) 2013 May 20 (pp. 42-47). IEEE.
  [11]          Kaushik M, Jain A. Challenges to big data security and privacy. International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT). 2014;5(3):3042-3.
  [12]          Krishnan K. Data warehousing in the age of big data. Newnes; 2013 May 2.
  [13]          Cardenas AA, Manadhata PK, Rajan SP. Big data analytics for security. IEEE Security & Privacy. 2013 Dec 12;11(6):74-6.
  [14]          Venkatraman S, Venkatraman R. Big data security challenges and strategies. AIMS Mathematics. 2019 Jan 1;4(3):860-79.
  [15]          Tiwari AK, Chaudhary H, Yadav S. A review on Big Data and its security. In2015 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS) 2015 Mar 19 (pp. 1-5). IEEE.
  [16]          Alguliyev R, Imamverdiyev Y. Big data: Big promises for information security. In2014 IEEE 8th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT) 2014 Oct 15 (pp. 1-4). IEEE.
  [17]          Cuzzocrea A, Bellatreche L, Song IY. Data warehousing and OLAP over big data: current challenges and future research directions. InProceedings of the sixteenth international workshop on Data warehousing and OLAP 2013 Oct 28 (pp. 67-70).
  [18]          Jain P, Gyanchandani M, Khare N. Big data privacy: a technological perspective and review. Journal of Big Data. 2016 Dec;3:1-25.
  [19]          Altıntaş B. A security comparison of Oracle, SQL Server and MySQL database management systems against SQL injection attack vulnerabilities.
  [20]          Rjaibi W, Hammoudeh M. Enhancing and simplifying data security and privacy for multitiered applications. Journal of Parallel and Distributed Computing. 2020 May 1;139:53-64.
  [21]          Gedam MN, Meshram BB. DATABASE PRIVATE SECURITY JURISPRUDENCE: A CASE STUDY USING ORACLE.
  [22]          Pamulaparty L, Kumar TP, Varma PV. A Survey: Security Perspectives of ORACLE and IBM-DB2 Databases. International Journal of Scientific and Research Publications. 2013 Jan;3(1).
  [23]          Nguyễn ĐL. Database security in the cloud: Survey and deployment of oracle database security in the Amazon cloud.
  [24]          Kaleem M, Shi W. Demystifying pythia: A survey of chainlink oracles usage on ethereum. InFinancial Cryptography and Data Security. FC 2021 International Workshops: CoDecFin, DeFi, VOTING, and WTSC, Virtual Event, March 5, 2021, Revised Selected Papers 25 2021 (pp. 115-123). Springer Berlin Heidelberg.