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Vous pouvez même changer de modalité en cours de formation, si vous avez des contraintes : par exemple, commencer en présentiel et continuer les jours suivants à distance.
Les outils pédagogiques et l'infrastructure de travaux pratiques mis à disposition sont accessibles depuis nos locaux, ou depuis votre entreprise ou votre lieu de télétravail, à volonté
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Formation : Big Data - Sécurité des données

Durée2 jours
Prix
Code coursCB009
Inscription

Public:

Consultants sécurité et SI, Administrateurs systèmes, ...

Objectifs:

A l’issue de la formation, le stagiaire sera capable d’initier une politique de sécurisation des données par une approche technique et légale du sujet.

Connaissances préalables nécessaires:

avoir de bonnes connaissances dans la sécurité réseau et système, connaitre les plateformes Hadoop.

Objectifs pédagogiques:

  • Comprendre la qualification complexe des données
  • Identifier les principaux risques touchant les solutions de traitement des données massives
  • Maîtriser le cadre juridique (CNIL et PLA (Privacy Level Agreement))
  • Connaître les principales solutions techniques de base pour se protéger des risques
  • Savoir mettre en oeuvre une politique de sécurité pour traiter les risques, les menaces, les attaques

Programme détaillé de la formation


(logo acroreadTéléchargez le programme) :
Comprendre la qualification complexe des données
Etapes de la préparation des données.
Définitions, présentation du data munging, élagage et préanalyse.
Gouvernance des données. Qualité des données.
Ajout de méta-données.
Transformation de l'information en donnée. Qualification et enrichissement.
Flux de données et organisation dans l'entreprise. De la donnée maître à la donnée de travail. MDM.
Mise en oeuvre pratique des différentes phases : nettoyage, enrichissement, organisation des données.
Atelier : architecture de qualification
Identifier les principaux risques touchant les solutions de traitement des données massives
Sécurisation et étanchéité des lacs de données.
La granularité des audits
Maîtriser le cadre juridique (CNIL et PLA (Privacy Level Agreement))
La provenance des données
Propriété de la donnée, environnement juridique du traitement, sécurité.
Notion de loi extra-territoriales, champs d'application.
La scalabilité et la composabilité des moteurs de gestion de vie privée
Impact des choix technologiques en matière d'analyse et de stockage de données.
Connaître les principales solutions techniques de base pour se protéger des risques
Endpoint Input Validation / Filtering
Renforcement des contrôles d'accès et la sécurisation de la communication par cryptographie
La granularité des contrôles d'accès
Savoir mettre en oeuvre une politique de sécurité pour traiter les risques, les menaces, les attaques
Sécuriser les frameworks de programmation des calculs distribués
Les meilleures solutions de sécurisation des Data Stores Non-Relationnels
Sécuriser les entrepôts de données et la journalisation des logs
La supervision de la sécurité et la conformité dans les traitements en temps réel
Atelier : sécurisation d'une architecture BigData

Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées