黑帽大会2021：大数据栈的不安全分析

"2021年黑帽大会的议题聚焦于大数据栈的不安全性，Sheila A. Berta分享了一种攻击性的方法来分析大型复杂基础设施。" 在2021年的黑帽大会上，演讲者Sheila A. Berta，一位Dreamlab Technologies的安全研究主管，同时也是积极的安全研究员和多语言开发者，提出了对大数据栈不可思议的不安全性的关注。她的专业领域包括汇编（微控制器/x86/x64）、C/C++、Python和Go语言的开发，以及逆向工程、硬件破解和漏洞开发。Berta拥有多个认证，如DCA、CKA、CKAD和CKS，显示出她在云原生技术方面的专业知识。 大数据栈通常由五个主要层次组成： 1. 数据存储：这是大数据处理的基础，用于存储大量结构化和非结构化数据。这可能包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和其他分布式存储解决方案，如Amazon的EMR（Elastic Map Reduce）。 2. 数据摄入：这个层次涉及收集和导入数据，可能使用Flume、Kafka或Kinesis等工具，它们能够高效地处理来自各种来源的数据流。 3. 数据处理：这一层涉及对摄入的数据进行清洗、转换和分析。例如，Presto是一种用于大规模分布式查询的SQL查询引擎，常与YARN（Hadoop的资源管理器）配合使用。 4. 数据访问：提供对处理后的数据进行查询和分析的接口。这可能包括通过RESTful API或前端应用程序来访问数据。 5. 集群管理：这层管理整个大数据环境的运行，包括组件配置、监控和故障恢复。例如，Zookeeper和Ambari是常用的集群管理工具，用于协调和管理分布式系统的状态。 Berta的分析方法论涵盖了大数据架构的各个层面，从集群管理到数据访问。她深入研究了管理层的组件，如Zookeeper和Ambari，这些工具对于确保集群的稳定性和高可用性至关重要。此外，她还探讨了数据摄入组件，这些组件如何影响数据的安全性和可靠性，以及数据处理和访问过程中可能存在的漏洞。 针对大数据栈的不安全性，Berta提出了一种进攻性方法，这可能包括识别和利用这些系统的潜在弱点，以提高整体的安全防御。通过这种方式，安全研究人员可以更好地理解威胁模型，从而设计出更强大的安全措施，保护大数据环境免受恶意攻击和数据泄露。