David G. Rosado, Julio Moreno, Luis Enrique León Sánchez, Antonio Santos Olmo, Manuel A. Serrano, Eduardo Fernandez Medina
{"title":"MARISMA-BiDa: Gestión y Control del riesgo en Big Data. Caso de Estudio","authors":"David G. Rosado, Julio Moreno, Luis Enrique León Sánchez, Antonio Santos Olmo, Manuel A. Serrano, Eduardo Fernandez Medina","doi":"10.12804/si9789587844337.03","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"— En la actualidad, se genera una gran cantidad de información debido a la amplia hiperconectividad y sensorización del mundo que nos rodea. Esta información es considerada como uno de los activos más importantes para las empresas en todos los campos. El continuo crecimiento en la importancia y el volumen de datos ha creado un nuevo problema: no puede ser manejado por las técnicas de análisis tradicionales. Este problema se resolvió, por lo tanto, mediante la creación de un nuevo paradigma: Big Data. Sin embargo, Big Data originó nuevos problemas relacionados no sólo con el volumen o la variedad de los datos, sino también con la seguridad y privacidad de los datos. Al adoptar nuevas soluciones tecnológicas como Big Data, todos los riesgos deben ser identificados y gestionados. En este artículo se presenta un caso de estudio de la aplicación de una técnica de análisis y gestión de riesgos para entornos Big Data, guiada por una metodología de gestión de la seguridad (MARISMA) y soportada por un entorno tecnológico en la nube (eMARISMA). La propuesta, denominada MARISMA-BiDa es un patrón específico para Big Data que contiene los elementos necesarios para facilitar la aplicación de la metodología de análisis y gestión de riesgos MARISMA en un entorno específico y siguiendo los principales estándares y recomendaciones internacionales relacionados con Big Data (ISO/IEC, NIST, ENISA).","PeriodicalId":130573,"journal":{"name":"Seguridad Informática. X Congreso Iberoamericano, CIBSI 2020","volume":"20 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"1900-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Seguridad Informática. X Congreso Iberoamericano, CIBSI 2020","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.12804/si9789587844337.03","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
— En la actualidad, se genera una gran cantidad de información debido a la amplia hiperconectividad y sensorización del mundo que nos rodea. Esta información es considerada como uno de los activos más importantes para las empresas en todos los campos. El continuo crecimiento en la importancia y el volumen de datos ha creado un nuevo problema: no puede ser manejado por las técnicas de análisis tradicionales. Este problema se resolvió, por lo tanto, mediante la creación de un nuevo paradigma: Big Data. Sin embargo, Big Data originó nuevos problemas relacionados no sólo con el volumen o la variedad de los datos, sino también con la seguridad y privacidad de los datos. Al adoptar nuevas soluciones tecnológicas como Big Data, todos los riesgos deben ser identificados y gestionados. En este artículo se presenta un caso de estudio de la aplicación de una técnica de análisis y gestión de riesgos para entornos Big Data, guiada por una metodología de gestión de la seguridad (MARISMA) y soportada por un entorno tecnológico en la nube (eMARISMA). La propuesta, denominada MARISMA-BiDa es un patrón específico para Big Data que contiene los elementos necesarios para facilitar la aplicación de la metodología de análisis y gestión de riesgos MARISMA en un entorno específico y siguiendo los principales estándares y recomendaciones internacionales relacionados con Big Data (ISO/IEC, NIST, ENISA).