Protection des Données en Environnement Big Data

Introduction à la Cybersécurité et Enjeux du Big Data 

• Principes fondamentaux de la cybersécurité : Confidentialité, intégrité, disponibilité (CIA).
• Panorama des cybermenaces : Ransomware, phishing, attaques ciblées.
• Transformation numérique et exposition des données : IoT, Cloud, télétravail.  Cas pratique :
  • Étude d’une attaque récente et analyse des impacts sur les systèmes d’information.

2. Sécurisation des Infrastructures Big Data et Gouvernance des Données 

• Spécificités des systèmes Big Data : Stockage distribué, gestion des accès, risques liés à l’agrégation de données.
• Sécurisation des infrastructures : Isolation des données sensibles, segmentation des accès (RBAC, ABAC, Zero Trust).
• Conformité et réglementation (RGPD, NIS2) : Principes de privacy by design et minimisation des données.
  • Exercice : Analyse d’une fuite de données massive et identification des failles exploitées.

3. Protection des Données et Gestion des Incidents 

• Mesures de protection : Chiffrement des données, contrôle des accès, SIEM et SOC.
• Identification et réponse aux cyberattaques : Modèle de la « kill chain », MITRE ATT&CK.
• Intelligence des menaces et honeypots : Surveillance proactive et détection avancée.
  • Atelier : Simulation d’une attaque et élaboration d’un plan de réponse efficace.

4. Synthèse et Stratégies de Cybersécurité

Consolider les acquis et établir des actions concrètes pour améliorer la sécurité des données.

• Bonnes pratiques pour sécuriser un environnement Big Data.
• Plan d’action et recommandations pour renforcer la cybersécurité en entreprise. Retour d’expérience et discussion sur les problématiques spécifiques des participants.

Fin de session et évalution

• Evalluation  par QCM

Intervenant :

• Data Scientist de DNDA

Autres formations disponible au catalogue  :

• Python pour test d’intrusion
• Lead Pentester
• Technique de Hacking avancées
• Test d’intrusion des systèmes industriels
• Test d’intrusion niveau avancé