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Big Data & sécurité des données : pratiquer la sécurisation des architectures massives
Dans le monde professionnel actuel, l'exploitation des données massives constitue un avantage compétitif majeur, mais elle démultiplie également la surface d'attaque des organisations. Face à la complexité des architectures distribuées et au volume colossal d'informations traitées, vous devez impérativement adapter vos stratégies de défense classiques à ces environnements spécifiques. Cette formation vous donne les clés pour transformer vos clusters Big Data en infrastructures résilientes, capables de protéger vos actifs informationnels stratégiques.
Au cœur de ce parcours technique, vous explorerez les vulnérabilités propres aux écosystèmes Hadoop et Spark pour en maîtriser les points de rupture potentiels. Vous développerez vos compétences sur la mise en œuvre du chiffrement des données, tant au repos qu'en transit, et sur la gestion fine des accès au sein de clusters complexes. Votre apprentissage s'articulera autour de simulations d'attaques et d'ateliers de durcissement système pour garantir l'intégrité et la confidentialité de vos environnements de traitement.
À l'issue de ces deux jours intensifs, vous disposerez d'une méthodologie rigoureuse pour intégrer la conformité réglementaire et les standards ISO au cœur de vos projets de données. Concrètement, vous serez capable de diagnostiquer les failles d'une architecture Big Data et de déployer un plan de sécurisation global et efficace. Vous repartirez avec un socle de bonnes pratiques opérationnelles pour piloter vos infrastructures massives avec un niveau de sécurité optimal.
Objectifs
À l'issue de cette formation, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- appréhender les risques spécifiques et les défis techniques liés aux environnements de données massives ;
- identifier les vecteurs d'attaque et les vulnérabilités critiques des architectures distribuées ;
- déployer des mécanismes de protection et de chiffrement adaptés aux flux de données Big Data ;
- intégrer les exigences du RGPD et les normes ISO dans la gouvernance des données ;
- élaborer une stratégie de sécurisation complète pour un projet technologique Big Data.
Programme
Module 1 : analyser les risques et les enjeux du Big Data
- L'étude des spécificités et des défis majeurs liés au traitement des données massives.
- La typologie des menaces : vols de données, compromissions internes et rançongiciels.
- L'analyse de l'impact réel d'une cyberattaque sur la continuité d'un service Big Data.
Travaux pratiques
- Analyser un scénario d'intrusion sur un cluster Hadoop pour identifier les étapes de la compromission.
Module 2 : Auditer l'architecture et les points de vulnérabilité
- L'examen des composants critiques de l'écosystème : HDFS, YARN et Spark.
- Le repérage des zones sensibles : nœuds de stockage, moteurs de traitement et flux de transmission.
- L'évaluation des risques liés à l'interconnexion des systèmes et à l'utilisation des API.
Travaux pratiques
- Réaliser une cartographie exhaustive des vulnérabilités au sein d'une architecture distribuée type.
Module 3 : mettre en œuvre la protection technique des données
- Le déploiement du chiffrement des données au repos et lors des transferts réseau.
- La gestion centralisée des clés de chiffrement et des certificats de sécurité.
- Le paramétrage des outils d'authentification forte et du contrôle d'accès granulaire.
Travaux pratiques
- Mettre en place un mécanisme de chiffrement des fichiers directement sur le système HDFS.
Module 4 : piloter la conformité réglementaire et la gouvernance
- L'application des obligations du RGPD dans le cadre des traitements de masse.
- L'utilisation des référentiels ISO 27001 et ISO 27701 pour structurer la sécurité.
- La mise en place de processus de traçabilité et de suivi de la gouvernance des données.
Étude de cas
- Analyser un incident de non-conformité au RGPD pour en déduire les mesures correctives nécessaires.
Module 5 : sécuriser et surveiller les infrastructures Big Data
- Le durcissement système des serveurs et l'isolation des nœuds de clusters.
- La surveillance active et la détection d'anomalies comportementales dans les flux.
- L'organisation de la réponse aux incidents et l'élaboration de plans de secours.
Travaux pratiques
- Simuler une attaque informatique et suivre les étapes du plan de réponse aux incidents.
Module 6 : appliquer les bonnes pratiques et l'isolation
- La segmentation des environnements et l'isolation logique des projets de données.
- La définition de politiques de sécurité pour les accès utilisateurs et applicatifs.
- L'intégration avec des solutions SIEM pour centraliser la surveillance.
Travaux pratiques
- Concevoir un plan de sécurisation global pour un projet Big Data institutionnel.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Compétences techniques : posséder des connaissances fondamentales sur les réseaux et, idéalement, avoir une première approche des outils de traitement Big Data comme Hadoop ou Spark pour faciliter la réalisation des ateliers pratiques.
Public
Cette formation s'adresse aux experts techniques et aux responsables de la donnée. Le public inclut notamment :
- les administrateurs systèmes et réseaux chargés de maintenir la disponibilité et l'étanchéité des clusters de production ;
- les ingénieurs Big Data qui doivent intégrer la sécurité nativement lors de la conception des pipelines de données ;
- les responsables sécurité (RSSI) et conformité qui souhaitent adapter leurs cadres de contrôle aux contraintes des données massives ;
- les chefs de projet IT amenés à piloter le déploiement de solutions Big Data tout en garantissant le respect des réglementations.
Points forts
- Ateliers pratiques immersifs : vous pratiquerez directement sur des composants clés comme HDFS et Hadoop pour une maîtrise opérationnelle immédiate.
- Double approche gouvernance et technique : vous apprendrez à concilier les impératifs du RGPD avec les contraintes de performance des clusters.
- Expertise proactive : vous développerez des réflexes de détection d'anomalies spécifiques aux environnements de traitement massif.
- Livrable méthodologique : vous repartirez avec un canevas de plan de sécurisation adaptable à vos propres projets de données massives.
Objectifs
À l'issue de cette formation, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- appréhender les risques spécifiques et les défis techniques liés aux environnements de données massives ;
- identifier les vecteurs d'attaque et les vulnérabilités critiques des architectures distribuées ;
- déployer des mécanismes de protection et de chiffrement adaptés aux flux de données Big Data ;
- intégrer les exigences du RGPD et les normes ISO dans la gouvernance des données ;
- élaborer une stratégie de sécurisation complète pour un projet technologique Big Data.
Programme
Module 1 : analyser les risques et les enjeux du Big Data
- L'étude des spécificités et des défis majeurs liés au traitement des données massives.
- La typologie des menaces : vols de données, compromissions internes et rançongiciels.
- L'analyse de l'impact réel d'une cyberattaque sur la continuité d'un service Big Data.
Travaux pratiques
- Analyser un scénario d'intrusion sur un cluster Hadoop pour identifier les étapes de la compromission.
Module 2 : Auditer l'architecture et les points de vulnérabilité
- L'examen des composants critiques de l'écosystème : HDFS, YARN et Spark.
- Le repérage des zones sensibles : nœuds de stockage, moteurs de traitement et flux de transmission.
- L'évaluation des risques liés à l'interconnexion des systèmes et à l'utilisation des API.
Travaux pratiques
- Réaliser une cartographie exhaustive des vulnérabilités au sein d'une architecture distribuée type.
Module 3 : mettre en œuvre la protection technique des données
- Le déploiement du chiffrement des données au repos et lors des transferts réseau.
- La gestion centralisée des clés de chiffrement et des certificats de sécurité.
- Le paramétrage des outils d'authentification forte et du contrôle d'accès granulaire.
Travaux pratiques
- Mettre en place un mécanisme de chiffrement des fichiers directement sur le système HDFS.
Module 4 : piloter la conformité réglementaire et la gouvernance
- L'application des obligations du RGPD dans le cadre des traitements de masse.
- L'utilisation des référentiels ISO 27001 et ISO 27701 pour structurer la sécurité.
- La mise en place de processus de traçabilité et de suivi de la gouvernance des données.
Étude de cas
- Analyser un incident de non-conformité au RGPD pour en déduire les mesures correctives nécessaires.
Module 5 : sécuriser et surveiller les infrastructures Big Data
- Le durcissement système des serveurs et l'isolation des nœuds de clusters.
- La surveillance active et la détection d'anomalies comportementales dans les flux.
- L'organisation de la réponse aux incidents et l'élaboration de plans de secours.
Travaux pratiques
- Simuler une attaque informatique et suivre les étapes du plan de réponse aux incidents.
Module 6 : appliquer les bonnes pratiques et l'isolation
- La segmentation des environnements et l'isolation logique des projets de données.
- La définition de politiques de sécurité pour les accès utilisateurs et applicatifs.
- L'intégration avec des solutions SIEM pour centraliser la surveillance.
Travaux pratiques
- Concevoir un plan de sécurisation global pour un projet Big Data institutionnel.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Compétences techniques : posséder des connaissances fondamentales sur les réseaux et, idéalement, avoir une première approche des outils de traitement Big Data comme Hadoop ou Spark pour faciliter la réalisation des ateliers pratiques.
Public
Cette formation s'adresse aux experts techniques et aux responsables de la donnée. Le public inclut notamment :
- les administrateurs systèmes et réseaux chargés de maintenir la disponibilité et l'étanchéité des clusters de production ;
- les ingénieurs Big Data qui doivent intégrer la sécurité nativement lors de la conception des pipelines de données ;
- les responsables sécurité (RSSI) et conformité qui souhaitent adapter leurs cadres de contrôle aux contraintes des données massives ;
- les chefs de projet IT amenés à piloter le déploiement de solutions Big Data tout en garantissant le respect des réglementations.
Points forts
- Ateliers pratiques immersifs : vous pratiquerez directement sur des composants clés comme HDFS et Hadoop pour une maîtrise opérationnelle immédiate.
- Double approche gouvernance et technique : vous apprendrez à concilier les impératifs du RGPD avec les contraintes de performance des clusters.
- Expertise proactive : vous développerez des réflexes de détection d'anomalies spécifiques aux environnements de traitement massif.
- Livrable méthodologique : vous repartirez avec un canevas de plan de sécurisation adaptable à vos propres projets de données massives.
Dernière mise à jour: 27/02/2026