Apa itu data lake keamanan?

Arsitektur data lake keamanan yang terstruktur dengan baik terdiri dari beberapa fitur utama yang saling bekerja sama untuk menghasilkan pencarian, korelasi, dan penyelidikan data keamanan yang cepat:

• Penyerapan: Mengumpulkan data menggunakan API, konektor, dan agen dari berbagai sumber di lingkungan multicloud dan multiplatform, seperti firewall, platform cloud, penyedia identitas, dan alat deteksi titik akhir.
• Penyimpanan: Menyimpan data secara hemat biaya dalam lingkungan cloud-native yang scalable dengan menggunakan format terbuka seperti Delta Parquet untuk mendukung fleksibilitas schema on-read dan interoperabilitas.
• Pemrosesan: Mendukung beberapa mesin analitik, termasuk Spark, Bahasa Kueri Kusto (KQL), dan pembelajaran mesin untuk melakukan analitik real-time maupun batch pada satu salinan data.
• Akses: Menerapkan kontrol akses berbasis peran (RBAC), enkripsi, dan log audit untuk mengamankan data sensitif serta mendukung kepatuhan.
• Analitik: Menerapkan AI, analitik perilaku pengguna dan entitas (UEBA), perburuan ancaman cyber, serta dasbor kustom untuk mengungkap ancaman dan memvisualisasikan tren.
• Pertahanan agen:Memberdayakan agen AI dan automasi dengan memusatkan data yang komprehensif, historis, dan real time untuk analisis tingkat lanjut, deteksi anomali, dan respons ancaman secara otonom.

Data lake Microsoft Sentinel dirancang untuk membantu mengoptimalkan biaya, menyederhanakan manajemen data, dan mempercepat adopsi AI dalam operasi keamanan. Sebagai fondasi platform Microsoft Sentinel, data lake ini memiliki arsitektur cloud-native dan dirancang khusus untuk keamanan—menggabungkan seluruh data keamanan guna menghadirkan visibilitas yang lebih luas, analisis keamanan yang lebih mendalam, serta kesadaran kontekstual. Dengan menyediakan retensi jangka panjang yang terjangkau, data lake ini memberdayakan organisasi untuk memperkuat keamanan sekaligus mengelola anggaran mereka secara efektif.

Sistem Security Information and Event Management tradisional (SIEM) berfokus pada pemberian peringatan real time, agregasi log, dan pelaporan kepatuhan. Sistem ini efektif untuk deteksi ancaman dan respons insiden langsung, terutama di lingkungan yang sangat membutuhkan visibilitas cepat terhadap ancaman aktif. Namun, SIEM sering kali menghadapi kendala dalam hal skalabilitas, efisiensi biaya, dan retensi data jangka panjang. Seiring dengan pertumbuhan volume data keamanan—terutama di lingkungan hibrid dan multicloud—banyak platform SIEM membutuhkan biaya pemeliharaan yang tinggi dan memiliki keterbatasan dalam kemampuannya untuk mendukung penyelidikan forensik mendalam atau analitik tingkat lanjut.

Data lake keamanan menawarkan pendekatan yang lebih fleksibel dan dapat scalable. Data lake ini mendukung akses schema-on-read, format data terbuka, serta pemisahan antara komputasi dan penyimpanan. Hal ini menjadikannya ideal untuk penyimpanan dan analisis data keamanan mentah dalam jumlah sangat besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Data lake keamanan juga sangat cocok untuk analitik keamanan cyberyang didukung AI, perburuan ancaman cyber, dan kesiapan kepatuhan jangka panjang, sekaligus mengurangi biaya per gigabyte penyimpanan.

Menyadari kelebihan kedua pendekatan tersebut, banyak organisasi kini mengadopsi model hibrida yang menggabungkan kemampuan SIEM dan data lake. Dalam pengaturan ini, SIEM menangani peringatan real time dan alur kerja operasional, sementara data lake keamanan berfungsi sebagai fondasi untuk analitik mendalam, investigasi historis, dan penyimpanan data yang scalable. Strategi hibrida ini memungkinkan tim keamanan merespons ancaman dengan cepat sambil tetap mempertahankan fleksibilitas untuk mengeksplorasi dan menganalisis data dari waktu ke waktu.

Tidak semua platform data dibangun untuk tujuan keamanan. Dengan memahami perbedaan antara data lake keamanan, data lake serbaguna, dan database tradisional, Anda dapat memilih fondasi yang tepat untuk operasi keamanan Anda.

• Data lake serbaguna: Menyimpan semua jenis data bisnis—baik yang terstruktur, semi-terstruktur, maupun tidak terstruktur. Solusi penyimpanan terpusat ini umumnya digunakan untuk analitik, pelaporan, dan ilmu data. Solusi ini tidak dioptimalkan untuk kebutuhan keamanan khusus seperti deteksi ancaman atau penyelidikan forensik.
• Data lake keamanan: Dirancang khusus untuk mengumpulkan, menormalkan, dan menganalisis data yang berkaitan dengan keamanan, seperti log, peringatan, dan data telemetri dari lingkungan cloud, lokal, dan hibrida. Berbeda dengan data lake serba guna, data lake ini mendukung deteksi ancaman secara real time, penyelidikan jangka panjang, serta analitik tingkat lanjut yang didukung AI. Data lake ini juga menawarkan fleksibilitas schema-on-read, yang sangat cocok untuk kasus penggunaan keamanan yang dinamis dan terus berkembang.
• Database tradisional: Dioptimalkan untuk data terstruktur dan transaksional, serta terikat pada skema yang telah ditentukan sebelumnya. Meskipun efektif untuk aplikasi bisnis terstruktur, database tradisional tidak dirancang untuk menangani data keamanan dalam volume besar yang tidak terstruktur, atau mendukung alur kerja analitik yang kompleks yang diperlukan untuk deteksi dan penyelidikan ancaman cyber modern.

Data lake keamanan menjembatani kesenjangan antara data lake dan database dengan menawarkan infrastruktur yang scalable dan fleksibel, yang disesuaikan dengan tantangan keamanan modern—sehingga menjadikannya pilihan yang lebih tepat bagi organisasi yang perlu menganalisis berbagai sumber data dan merespons ancaman cyber dengan cepat.

Menerapkan praktik terbaik ini dapat membantu melindungi reputasi bisnis, mendukung pertumbuhan, dan mempertahankan kepatuhan saat mengelola data lake keamanan. Tindakan yang disarankan meliputi:

• Mengenkripsi data tidak aktif dan yang sedang transit menggunakan protokol standar industri. Hal ini memastikan bahwa meskipun disadap atau diakses tanpa otorisasi, data tetap tidak dapat dibaca dan aman.
• Menggunakan kontrol akses yang terperinci seperti RBAC, daftar kontrol akses (ACL), dan autentikasi multifaktor (MFA). Kontrol ini membantu menerapkan hak akses istimewa terendah dan mengurangi risiko ancaman dari dalam atau paparan tidak sengaja.
• Pemantauan terhadap pola akses yang ganjil dan perubahan yang tidak sah. Pemantauan berkelanjutan membantu mendeteksi perilaku mencurigakan sejak dini dan mendukung respons insiden yang cepat.
• Menerapkan klasifikasi dan pemberian tag pada data untuk mengidentifikasi informasi sensitif. Pelabelan yang tepat memungkinkan perlindungan yang tepat sasaran dan membantu memenuhi persyaratan peraturan terkait penanganan data pribadi atau rahasia.
• Menyediakan pencatatan kejadian audit dan kontrol versi. Fitur ini mendukung keterlacakan dan akuntabilitas, sehingga memudahkan penyelidikan insiden dan menjaga integritas data.
• Mencadangkan data secara berkala dan menguji proses pemulihan dari bencana. Pencadangan memastikan kelangsungan bisnis jika terjadi kehilangan data, sementara pengujian rencana pemulihan memastikan kesiapan dalam menghadapi situasi nyata.

Menyelaraskan dengan kerangka kerja kepatuhan. Hal ini mencakup Organisasi Internasional untuk Standardisasi (ISO) 27001, Undang-Undang Portabilitas dan Akuntabilitas Asuransi Kesehatan (HIPAA), serta Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR). Mematuhi standar yang telah ditetapkan membantu membangun kepercayaan dengan para pemangku kepentingan serta menghindari sanksi hukum atau denda finansial.

Tim keamanan sering kali kesulitan untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang aktivitas di lingkungan cloud, lokal, dan hibrida. Data lake keamanan memusatkan data dari semua sumber tersebut untuk mendapatkan visibilitas terpadu di seluruh infrastruktur. Hal ini membantu analis mengorelasikan peristiwa, mendeteksi pola, dan menyelidiki insiden dengan lebih efektif.

Menyimpan data keamanan selama berbulan-bulan atau bertahun-tahun dapat menjadi mahal dengan SIEM tradisional. Data lake keamanan menggunakan penyimpanan cloud-native dan format terbuka untuk mengurangi biaya, sehingga retensi jangka panjang menjadi lebih memungkinkan. Hal ini berguna terutama untuk penyelidikan forensik, audit kepatuhan, dan analisis tren historis.

Data lake keamanan mendukung analisis tingkat lanjut untuk mendeteksi anomali dan ancaman cyber yang mungkin terlewatkan oleh alat tradisional. Model kustom mengidentifikasi perilaku yang mencurigakan, mengotomatiskan perburuan ancaman cyber, mempercepat respons insiden, dan memperkuat postur keamanan cyber dan perlindungan data.

kerangka kerja regulasi yang aman seperti GDPR, HIPAA, dan ISO 27001, yang mewajibkan organisasi untuk menyimpan dan melindungi data keamanan. Data lake keamanan membantu memenuhi persyaratan ini dengan menyediakan penyimpanan yang aman dan dapat diaudit serta log akses yang terperinci, sehingga mendukung praktik keamanan data yang ketat dan kepatuhan.

Data lake keamanan dibangun untuk dapat diskalakan. Data lake ini menyerap dan menganalisis data dari sumber-sumber baru tanpa perlu merancang ulang solusinya. Data lake ini juga mendukung schema-on-read dan beradaptasi dengan format data serta kasus penggunaan yang terus berubah.

Saat membangun atau mengoperasikan data lake keamanan, organisasi sering kali menghadapi tantangan yang memerlukan perencanaan strategis, termasuk:

• Mengelola data mentah, terstruktur, dan tidak terstruktur dalam jumlah besar. Data lake yang aman mengumpulkan data dari puluhan sumber, yang dapat dengan cepat berkembang menjadi petabyte. Tanpa strategi siklus hidup data yang jelas, visibilitas data dapat dengan mudah hilang atau alat analitik menjadi kewalahan.
• Mengendalikan biaya penyimpanan dan komputasi cloud dari waktu ke waktu.. Menyimpan semua hal tanpa batas waktu bisa menjadi mahal. Penting untuk menyeimbangkan kebijakan retensi data dengan batasan anggaran serta mengambil keputusan yang tepat mengenai jenis data yang akan disimpan dan cara memprosesnya.
• Memastikan tata kelola yang baik, kontrol akses, dan kepatuhan terhadap peraturan. Data keamanan sering kali mencakup informasi yang sensitif. Tanpa tata kelola dan kontrol akses yang kuat, organisasi berisiko melanggar peraturan privasi seperti GDPR atau HIPAA.
• Mencegah kesalahan konfigurasi dan akses yang tidak sah. Izin atau pengaturan akses terbuka yang salah konfigurasi dapat mengekspos data penting. Audit rutin dan pemeriksaan otomatis membantu mengurangi peluang paparan yang tidak disengaja.
• Mengatasi kesenjangan keterampilan dalam mengelola lingkungan data terbuka dan bahasa kueri seperti KQL dan Spark. Tim keamanan mungkin belum memiliki pengalaman yang mendalam dalam menggunakan alat big data. Pelatihan dan dokumentasi merupakan kunci untuk memastikan analis dapat menggunakan platform tersebut secara efektif.
• Mengatasi ketergantungan pada vendor dan memastikan interoperabilitas dengan alat yang sudah ada. Beberapa platform mempersulit pemindahan data atau integrasi dengan sistem lain. Memilih format terbuka dan arsitektur modular membantu menjaga agar opsi organisasi Anda tetap terbuka.

Microsoft menawarkan pendekatan komprehensif untuk data lake keamanan dengan mengintegrasikan layanan cloud-native yang bekerja sama untuk mendukung operasi keamanan yang scalable dan cerdas. Inti dari pendekatan ini adalah Microsoft Sentinel, yang memperluas kemampuan SIEM tradisional dengan data lake keamanan terpadu yang dirancang khusus untuk visibilitas mendalam, analitik tingkat lanjut, dan operasi berkemampuan AI.

Microsoft Sentinel memberikan peringatan cepat, penyelidikan insiden, dan respons otomatis—serta menyediakan retensi data jangka panjang dan analitik tingkat lanjut. Dengan data lake keamanan bawaan, organisasi dapat menyerap dan menyimpan data keamanan dalam volume besar dalam format terbuka seperti Delta Parquet.

Tim keamanan juga dapat menjalankan berbagai bentuk analitik pada satu salinan data, sehingga menghilangkan duplikasi dan memungkinkan penerapan kasus penggunaan yang canggih seperti perburuan ancaman jangka panjang, penetapan pola dasar, dan pengayaan entitas.

Model ini memenuhi kebutuhan keamanan operasional dan strategis—dengan menggabungkan responsivitas real time dari SIEM dengan kedalaman, fleksibilitas, dan efisiensi biaya dari data lake keamanan modern.