Programme de la formation
Sécuriser les données Big Data : maîtrisez les risques numériques

• Introduction à la sécurité Big Data et aux enjeux clés

  - Définition et écosystème Big Data (Volume, Vélocité, Variété, Véracité)
  - Spécificités des défis de sécurité dans les environnements Big Data
  - Cadre réglementaire et conformité (RGPD, HIPAA, etc.)
  - Études de cas: Brèches de données Big Data et leurs impacts

• Architectures Big Data et points critiques de sécurité

  - Vue d'ensemble des architectures HDFS, Spark, NoSQL (Cassandra, MongoDB)
  - Identification des vecteurs d'attaque spécifiques à chaque composant
  - Sensibilisation aux vulnérabilités connues et aux CVE
  - Principes de modélisation des menaces pour les systèmes Big Data

• Cryptographie et anonymisation des données massives

  - Concepts fondamentaux de chiffrement symétrique et asymétrique
  - Application de la cryptographie aux données au repos et en transit (HDFS, Kafka)
  - Techniques d'anonymisation et de pseudonymisation (k-anonymat, l-diversité)
  - Gestion des clés cryptographiques dans un environnement distribué

• Gestion des identités et des accès (IAM) en Big Data

  - Authentification forte et autorisation granulaire pour les clusters Big Data
  - Intégration avec les annuaires d'entreprise (LDAP, Active Directory)
  - Contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) et les attributs (ABAC)
  - Surveillance et journalisation des accès pour l'audit et la détection

• Sécurisation des infrastructures et des réseaux Big Data
• Sécurité des données en mouvement et des flux Big Data

  - Sécurisation des pipelines de données (Kafka, Spark Streaming)
  - Chiffrement des communications inter-composants (TLS/SSL)
  - Intégrité des données via des sommes de contrôle et des mécanismes de validation
  - Détection des anomalies et des tentatives d'injection dans les flux

• Sécurité des applications et des API Big Data

  - Bonnes pratiques de développement sécurisé pour les applications Big Data
  - Protection des API RESTful utilisées pour interagir avec les données
  - Prévention des injections SQL/NoSQL et des failles d'escalade de privilèges
  - Tests de sécurité applicatifs (SAST, DAST) et audits de code

• Gouvernance des données et conformité réglementaire

  - Mise en œuvre d'une politique de gouvernance des données Big Data
  - Gestion du cycle de vie des données (rétention, suppression sécurisée)
  - Auditabilité et traçabilité des opérations sur les données sensibles
  - Réponse aux exigences de conformité (RGPD, CCPA, etc.)

• Surveillance, détection d'incidents et réponse en Big Data

  - Mise en place de systèmes de surveillance et d'alerting (SIEM, ELK)
  - Techniques de détection des activités malveillantes dans les logs Big Data
  - Élaboration d'un plan de réponse aux incidents (IRP) spécifique Big Data
  - Analyse forensique des infrastructures et données compromises

• Résilience et continuité des opérations en Big Data

  - Stratégies de backup et de récupération des données à grande échelle
  - Planification de la reprise d'activité (DRP) pour les clusters Big Data
  - Haute disponibilité et tolérance aux pannes des composants clés
  - Tests réguliers des plans de résilience et récupération

• Outils et plateformes de sécurité Big Data

  - Présentation d'outils de sécurité spécifiques (Apache Ranger, Apache Atlas)
  - Utilisation des fonctionnalités de sécurité natives des plateformes cloud (AWS, Azure)
  - Mise en œuvre de solutions de monitoring et d'audit
  - Comparaison des approches open source et propriétaires

• Bonnes pratiques et feuille de route pour la sécurité Big Data

  - Intégration de la sécurité dès la conception (Security by Design)
  - Sensibilisation et formation continue des équipes techniques
  - Évaluation des risques et développement d'une feuille de route sécurité
  - Tendances futures et défis émergents en sécurité Big Data