Anne Rozinat & Christian W. Günther

Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Regel 3 von 4:

/7 Comments/in , , , , , , , /by

Dieser Artikel ist Teil 3 von 4 aus der Reihe Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining.

english-flagRead this article in English:
“Consider Anonymization – Process Mining Rule 3 of 4“

 

Anonymisierung in Betracht ziehen

Falls Ihr Datensatz vertrauliche Informationen enthält, können Sie auch Anonymisierungsmethoden anwenden. Wenn Sie einen Wertesatz anonymisieren, werden die tatsächlichen Werte (z.B. die Mitarbeiternamen “Mary Jones”, “Fred Smith” usw.) durch einen anderen Wert ersetzt (z.B. ”Ressource 1”, ”Ressource 2″, etc.).

Falls der gleiche Originalwert mehrfach im Datensatz auftaucht, wird er stets durch den gleichen Wert ersetzt (”Mary Jones” wird immer durch “Ressource 1” ersetzt). Auf diese Weise ermöglicht Ihnen die Anonymisierung, die ursprünglichen Daten zu verschleiern und gleichzeitig wesentliche Muster des Datensatzes für Ihre Analyse zu bewahren. Sie können z.B. die Arbeitsauslastung alle Mitarbeiter analysieren, ohne die tatsächlichen Namen zu sehen.

Einige Process Mining-Tools (wie Disco oder ProM) haben Anonymisierungsfunktionalität bereits eingebaut. Dies bedeutet, dass Sie Ihre Daten in das Process-Mining-Tool importieren und dort auswählen können, welche Datenfelder anonymisiert werden sollen. Sie können beispielsweise die Case-IDs, den Ressourcennamen, die Attributwerte oder die Zeitstempel anonymisieren. Anschließend können Sie den anonymisierten Datensatz exportieren und an Ihr Team für die Analyse weitergeben.

Was man tun sollte:

  • Denken Sie daran, dass trotz einer Anonymisierung bestimmte Informationen immer noch identifizierbar sein können. Vielleicht gibt es beispielsweise nur einen Patienten mit einer sehr seltenen Krankheit oder das Geburtsdatum Ihres Kunden in Kombination mit dem Geburtsort kann die Anzahl der möglichen Personen, auf die dies zutrifft, so stark einschränken, dass die Daten nicht mehr anonym sind.

Was man nicht tun sollte:

  • Anonymisieren der Daten, bevor Sie Ihre Daten bereinigt haben, da nach der Anonymisierung eine Datenreinigung oft nicht mehr möglich ist. Stellen Sie sich beispielsweise vor, dass in verschiedenen Regionen Kundenkategorien unterschiedliche benannt werden, obwohl sie dasselbe bedeuten. Sie möchten diese unterschiedlichen Namen in einem Datenreinigungsschritt zusammenführen. Nachdem Sie jedoch die Namen als “Kategorie 1”, “Kategorie 2” usw. anonymisiert haben, kann die Datenreinigung nicht mehr durchgeführt werden.
  • Anonymisierung von Feldern, die nicht anonymisiert werden müssen. Während eine Anonymisierung dabei helfen kann, die Muster Ihrer Daten zu bewahren, können Sie leicht relevante Informationen verlieren. Wenn Sie beispielsweise die Case-ID in Ihrem Incident-Management-Prozess anonymisieren, können Sie die Ticketnummer des Vorgangs im Service Desk-System nicht mehr ausfindig machen. Durch die Schaffung einer Kooperationskultur rund um Ihre Process Mining-Initiative (siehe Leitfaden Nr. 4) und durch eine verantwortungsvolle, zielorientierte Arbeitsweise, können Sie oft offen mit den ursprünglichen Daten arbeiten.
Anne Rozinat & Christian W. Günther

Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Regel 2 von 4:

/2 Comments/in , /by

Dieser Artikel ist Teil 2 von 4 aus der Reihe Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining.

english-flagRead this article in English:
“Responsible Handling of Data – Process Mining Rule 2 of 4“

 

Verantwortungsvoller Umgang mit Daten

Wie bei jeder anderen Datenanalyse-Technik müssen Sie nach Erhalt der Daten vorsichtig mit diesen umgehen. Bei vielen Projekten wird erst dann über die Datenverarbeitung nachgedacht, wenn sich die Sicherheitsabteilung eingeschaltet hat. Gehören Sie zu denjenigen, die sich über ein angemessenes Schutzniveau Gedanken machen und bereits vor der Datenextraktion einen klaren Plan bereit halten.

Was man tun sollte:

  • Lassen Sie externe Parteien eine Geheimhaltungsvereinbarung unterzeichnen, so dass die Vertraulichkeit der Daten gewährleistet ist. Dies gilt beispielsweise für Berater, die Sie für die Durchführung der Process Mining-Analyse angestellt haben oder für Forscher, die sich an Ihrem Projekt beteiligen. Wenden Sie sich hierfür an Ihre Rechtsabteilung, die Ihnen vorgefertigte Geheimhaltungsvereinbarung-Formulare zur Verfügung stellen können.
  • Stellen Sie sicher, dass die Festplatte Ihres Laptops, externe Festplatten und USB-Sticks, die Sie für die Übertragung von Daten und Analyseergebnissen verwenden, verschlüsselt sind.

Was man nicht tun sollte:

  • Datensätze an Ihre Mitarbeiter weitergeben, bevor Sie überprüft haben, um was für Daten es sich tatsächlich handelt. Es könnte beispielsweise sein, dass der Datensatz mehr Informationen enthält, als Sie angefordert haben, oder dass er sensible Daten enthält, über die Sie nicht nachgedacht haben. Zum Beispiel können die Namen von Ärzten und Krankenschwestern in einem Freitext-Notizen-Attribut erwähnt werden. Stellen Sie sicher, dass Sie alle sensiblen Daten entfernen oder anonymisieren (siehe Richtlinie Nr. 3), bevor Sie sie weitergeben.
  • Ihre Daten in ein Cloud-basiertes Process Mining-Tool hochladen, ohne zu prüfen, ob Ihre Organisation Ihnen erlaubt, diese Art von Daten hochzuladen. Verwenden Sie stattdessen lieber ein Desktop-basiertes Process-Mining-Tool (wie Disco oder ProM), um Ihre Daten lokal zu analysieren oder lassen Sie sich von dem Cloud-basierten Process-Mining-Anbieter eine On-Premise-Version ihrer Software in Ihrem Unternehmen einrichten. Dies gilt auch für Cloud-basierte Speicherdienste wie Dropbox: Speichern Sie nicht einfach Daten oder Analyseergebnisse in der Cloud, auch wenn es praktisch ist.

 

Anne Rozinat & Christian W. Günther

Datenschutz, Sicherheit und Ethik beim Process Mining – Artikelserie

/9 Comments/in , , , , , , /by

Als ich vor zwölf Jahren in die Niederlande zog und anfing, bei lokalen Supermarktketten wie Albert Heijn einzukaufen, habe ich mich zunächst gegen die Bonuskarte (Treuekarte für Rabatte) gewehrt, da ich nicht wollte, dass das Unternehmen meine Einkäufe nachverfolgen konnte. Ich verstand, dass die Verwendung dieser Informationen ihnen helfen könnte, mich zu manipulieren, indem sie Produkte anwerben oder so arrangieren würden, dass ich mehr kaufen würde, als mir lieb war. Es fühlte sich einfach falsch an.

english-flagRead this article in English:
“Privacy, Security and Ethics in Process Mining – Article Series“

Fakt ist aber, dass keine Datenanalyse-Technik intrinsisch gut oder schlecht ist. Es liegt allein in den Händen der Menschen, ob sie die Technologie so einsetzen, dass dabei etwas Produktives und Konstruktives entsteht. Während Supermärkte die Informationen ihrer Kunden aufgrund der Treue-Karten benutzen könnten, um sicherzustellen, dass sie den längsten Weg im Geschäft haben, wenn sie ihre gewöhnlichen Produkte einkaufen (und dadurch an soviel anderen Produkten wie möglich vorbeikommen), können sie auf der anderen Seite die Informationen verwenden, um den Einkauf angenehmer zu gestalten und mehr Produkte anzubieten, die wir mögen.

Die meisten Unternehmen haben mit der Anwendung von Datenanalysetechniken begonnen, mit welchen sie ihre Daten auf die eine oder andere Weise analysieren. Diese Datenanalysen können Unternehmen und ihren Kunden gewaltige Chancen einräumen, doch mit der zunehmenden Nutzung der Data-Science-Techniken drängt sich auch die Frage der Ethik und die einer verantwortungsvollen Anwendung in den Vordergrund. Initiativen, wie die Seminarreihe ‘Responsible Data Science [1]’, beschäftigen sich mit dem Thema insofern, als ein Bewusstsein geschaffen wird und die Forscher ermutigt werden, Algorithmen zu entwickeln, die sich auf Konzepte wie Fairness, Genauigkeit, Vertraulichkeit und Transparenz stützen [2].

Process Mining kann Ihnen erstaunlichen Einblicke in Ihre Prozesse verschaffen und Ihre Verbesserungsinitiativen mit Inspiration und Enthusiasmus bereichern, wenn Sie es richtig anwenden. Aber wie können Sie sicherstellen, dass Sie Process Mining verantwortungsvoll anwenden? Was sollten Sie beachten, wenn Sie Process Mining in Ihre eigene Organisation integrieren?

In dieser Artikelserie stellen wir Ihnen vier Richtlinien vor, die Sie befolgen können, um Ihre Process Minining-Analyse verantwortungsvoll vorzubereiten:

– Teil 1 von 4: Klarstellung des Analyseziels

– Teil 2 von 4: Verantwortungsvoller Umgang mit Daten

– Teil 3 von 4: Anonymisierung in Betracht ziehen

– Teil 4 von 4: Schaffung einer Kooperationskultur

Danksagung

Wir danken Frank van Geffen und Léonard Studer, der die ersten Diskussionen in der Arbeitsgruppe rund um das verantwortungsvolle Process Mining im Jahr 2015 initiiert haben. Wir danken ausserdem Moe Wynn, Felix Mannhardt und Wil van der Aalst für ihr Feedback zu früheren Versionen dieses Artikels.

 

Maximilian Oedinger

Neuronale Netzwerke zur Spam-Erkennung

/1 Comment/in , , , , , , , , , , /by

Die Funktionsweise der in immer mehr Anwendungen genutzten neuronalen Netzwerke stieß bei weniger technik-affinen Menschen bislang nur auf wenig Interesse. Geschuldet wird das sicher vor allem der eher trockenen Theorie, die hinter diesen Konstrukten steht und die sich für die meisten nicht auf Anhieb erschließt. Ein populäres Beispiel für die Fähigkeiten, die ein solches neuronales Netzwerk bereits heute hat, lieferte in jüngster Zeit Googles “Inception”, welches ohne den Anspruch auf einen praktischen Nutzen eigenständig eine spektakuläre Bilderwelt kreierte, die auch Menschen ohne großes Interesse an den dahinter steckenden Technologien ins Staunen versetzte. Ansonsten bieten sich die neuronalen Netze vor allem überall dort an, wo wenig systematisches Wissen zur Verfügung steht, wie etwa bei der Bilderkennung und der Text- bzw. Sprachanalyse.

Weniger effektheischend, als die Ergebnisse von “Inception”, dafür jedoch überaus hilfreich für den vernetzten Alltag, sind neuronale Netzwerke, die zum Aufspüren und zur Kategorisierung von Spam-Seiten entwickelt werden. In diesem Anwendungsbereich können diese ein wertvolles Werkzeug sein.

Wie bei allen selbstlernenden Netzwerken muss dafür zunächst ein Grundgerüst aufgebaut werden, welches später von Hand mit Informationen gefüttert wird, bis es schließlich in der Lage ist, sich selbstständig weiter zu entwickeln, hinzuzulernen und auf diese Weise immer genauere Ergebnisse liefert.

Die Auswahl der Kriterien

Unerwünschte Webseiten mit störenden und oft illegalen Inhalten findet man im Internet zu Hauf und meist locken sie mit dubiosen Angeboten für vermeintliche Wundermittel oder gaukeln leichtgläubigen Nutzern vor, man könne ohne großes Zutun viel Geld verdienen – meist ohne ein tatsächliches Produkt oder eine Dienstleistung dahinter. Ein entsprechend programmiertes neuronales Netzwerk spürt diese Seiten anhand von bestimmten Faktoren automatisch auf. Als Trainingsdaten werden dafür zunächst von Hand Kriterien wie die Registrierungs-IP, der Nutzername und die verwendete Sprachversion eingegeben. Da das Netzwerk nur mit den Zahlen 0 und 1 arbeiten kann, müssen diese Datensätze zuvor manuell aufbereitet werden. Indem alle gewünschten Registrierungs-IPs erst auf den jeweiligen Internetdienstanbieter abgebildet werden und der Grad ihrer jeweiligen Spammigkeit von Hand bestimmt wird, lässt sich der jeweilige Durchschnitt der “Spammigkeit” eines Internetdienstanbieters berechnen. Teilt man die Anzahl der Spammer durch die Gesamtnutzerzahl eines einzelnen Anbieters, erhält man bereits ein Ergebnis, das sich zur Eingabe in das neuronale Netzwerk eignet. Ähnlich kann z. B. bei der Kombination aus Geolocation und Sprachversion verfahren werden. Mit einer Vielzahl weiterer Faktoren kann die Effizienz des neuronalen Netzwerks verbessert werden. So lassen sich etwa große Unterschiede bei dem Herkunftsland feststellen, in dem die Spam-Seiten angesiedelt sind. Ein besonders großes Erkennungspotential bieten bestimmte Keywords und Keyword-Kombinationen, die mitunter eindeutige Rückschlüsse auf ein Spam-Angebot ziehen lassen. Befindet sich z. B. die Wortkombination “Geld verdienen” besonders häufig auf einer Seite, ist dies ein recht deutliches Kriterium für die Klassifizierung als Spam. Doch auch weniger offensichtliche Faktoren helfen dem neuronalen Netzwerk dabei, hellhörig zu werden: Ein ungewöhnliches Verhältnis zwischen Vokalen und Konsonanten oder auch Seitennamen, die vermehrt Zahlen und unübliche Zeichen beinhalten, können die Spam-Wahrscheinlichkeit steigern. Kommt die verwendete IP-Adresse aus einem anonymisierten Netzwerk oder VPN, schürt dies ebenfalls den Verdacht auf unseriöse Inhalte.

Erstellung einer Korrelationsmatrix

Da jedes der einbezogenen Kriterien zur Bestimmung der Spammigkeit einer Seite eine unterschiedlich hohe Relevanz hat, müssen die einzelnen Faktoren verschieden stark gewichtet werden. Damit das neuronale Netzwerk genau das tun kann, wird deshalb eine Korrelationsmatrix erstellt. In dieser Matrix werden alle gesammelten Kriterien in Verbindung zueinander gesetzt, um es dem Netzwerk zu ermöglichen, nicht jeden Punkt nur einzeln zu werten. So ist ein Keyword wie z. B. “100 mg” an sich vergleichsweise unverdächtig. Stammt die Seite, auf der das Wort vorkommt jedoch aus einer Gegend, in der erfahrungsgemäß viele unseriöse Arzneimittelanbieter angesiedelt sind, kann dies die Spam-Wahrscheinlichkeit erhöhen.

Libraries für die Implementierung

Ein wertvolles Tool, das sich für die Implementierung des jeweiligen neuronalen Netzwerks eignet, ist die Open Source Machine Learning Library “Tensor Flow” von Google. Diese Programmierschnittstelle der zweiten Generation verfügt über einige handfeste Vorteile gegenüber anderen Libraries und ermöglicht die Parallelisierung der Arbeit. Berechnet wird sie auf der schnellen GPU des Rechners, was in direkten Vergleichen die Rechenzeit um ein Vielfaches senken konnte. Bewährt hat sich “Tensor Flow” bereits in zahlreichen kommerziellen Diensten von Google, darunter Spracherkennungssoftware, Google Photos, und Gmail.

Für eine bessere Abstraktion des Netzwerks, können zusätzlich zu der hinteren mehrere weitere Schichten angelegt werden. Die hintere Schicht bleibt dabei oft die einzige, die von außerhalb sichtbar ist.

Die Optimierung des neuronalen Netzwerks

Es liegt in der Natur der Sache, dass ein eigenständig lernfähiges Netzwerk nicht von Anfang an durch höchste Zuverlässigkeit hinsichtlich seiner Trefferquote besticht. Zum Lernen gehört Erfahrung und die muss das Netz erst noch sammeln. Zwar gelingt es auch einem noch frisch programmierten Netzwerk bereits die Erfüllung seiner Aufgabe oft recht gut, die Fehlerquote kann jedoch im Laufe der Zeit immer weiter verbessert werden. Gerade am Anfang werden noch viele Spam-Seiten nicht erkannt und einige vermeintliche Spammer stellen sich bei der Überprüfung durch den Menschen als unbedenklich heraus. Darum ist es für die Steigerung der Effizienz praktisch unerlässlich, immer wieder von Hand einzugreifen, falsche Ergebnisse zu korrigieren und dem Netzwerk auf diese Weise zu helfen.

Georgios Gkekas

Eine Hadoop Architektur mit Enterprise Sicherheitsniveau

/2 Comments/in , , , , , , , , , , /by

Dies ist Teil 3 von 3 der Artikelserie zum Thema Eine Hadoop-Architektur mit Enterprise Sicherheitsniveau.

Die ideale Lösung

Man denkt, dass die Integration einer sehr alten Technologie, wie ActiveDirectory oder LDAP zusammen mit einem etablierten und ausgereiften Framework wie Hadoop reibungslos funktionieren würde. Leider sind solche Annahmen in der IT Welt zu gut um wahr zu sein. Zum Glück gibt es bereits erste Erfahrungsberichte  von  Unternehmen, die ihre Hadoop Infrastruktur an ein zentrales IMS gekoppelt haben.

Da die meisten Unternehmen  Active Directory als IMS benutzen, werden die im Folgenden  dargestellte Bilder und Architekturen dies ebenfalls tun.  Die vorgeschlagene Architektur ist jedoch derartig flexibel und technologieunabhängig, dass man das Active Directory auf den Bildern problemlos gegen LDAP austauschen könnte. Vielmehr ist die Integration eines Hadoop Clusters mit LDAP einfacher, da beide Technologien nativ zu Linux sind.

Schritt Eins – Integration von Hadoop mit Active Directory

Der erste Schritt, um Hadoop in dasActive Directory zu integrieren, ist ein sogenannter One-Way Trust von der Linux Welt hin zur Windows Welt . Dabei ist das Vertrauen des Authentisierungsmechanismuses von Hadoop zum Active Directory gemeint. Alle Identity Management Systeme bieten diese Funktionalität an, um sich gegenseitig vertrauen zu können und User aus anderen Domänen (Realms) zu akzeptieren. Das ermöglicht z.B. globalen Firmen mit vielen Standorten und unterschiedlichen IT Infrastrukturen und Identity Management Systemen diese zu verwalten und miteinander kommunizieren zu lassen.

Das Key Distribution Center (KDC) von Kerberos ist das Herz des Kerberos Systems im Hadoop. Hier  werden die User und ihre Passwörter oder Keytabs geschützt und verwaltet. Dabei brauchen wir lediglich den One Way Trust von KDC zu Active Directory. Allerdings gibt es eine vielversprechendere Technologie, die FreeIPA. Diese hat laut Wikipedia das Ziel, ein einfach zu verwaltendes Identity,-Policy-and-Audit-System (IPA) zur Verfügung zu stellen. Seit der Version 3.0.0 kann sich FreeIPA in das Active Directory integrieren. Die aussagekräftigen Vorteile von FreeIPA sind folgende:

  1. Reibungslose Integration mit Active Directory
  2. Es wird zusammen mit der Technologie SSSD geliefert, die das temporäre Speichern von Rechten und Passwörtern erlaubt. Das erlaubt auch offline den Zugriff auf  Fähigkeiten und Unabhängigkeit vom zentralen IPA, dem unterliegenden System.
  3. Integrierte Kerberos und Single Sign On (SSO) Funktionalitäten.

Wir lassen dann FreeIPA die Verwaltung von Kerberos und die primäre Authentisierung unseres Clusters übernehmen. Sowohl das Active Directory, als auch FreeIPA erlauben eine kinderleichte Umsetzung des One Way Trusts mithilfe von Web Tools. Im Prinzip muss man beim One Way Trust lediglich die öffentlichen Zertifikate jedes Tools mit denen der anderen bekannt machen.

Schritt Zwei – Synchronisation der Rechte & Rollen von Active Directory

Jetzt sind alle User, die sich im Active Directory befinden, unserem Hadoop Cluster bekannt. Ein User kann sich mithilfe des kinit Kommandos und nach Eingabe seines Usernames und Passwortes einloggen. Aber man braucht auch die im Active Directory definierten Rollen und Gruppen, um eine Autorisierung mithilfe von Ranger oder Sentry zu ermöglichen. Ohne die Provisionierung der Rollen haben wir bei der Autorisierung ein ähnliches Problem, wie es bei der Authentisierung aufgetreten ist.  Man müsste die Rollen selber verwalten, was nicht ideal ist.

Zum Glück gibt es verschiedene Ansätze um eine regelforme Synchronisierung der Gruppen von Active Directory in Ranger oder Sentry zu implementieren. Ranger kommt mit einem LDAP Plugin namens uxugsync, das sowohl mit LDAP als auch mit dem Active Directory kommunizieren kann. Leider hat die aktuelle Version dieses Plugins einige Nachteile:

  1. Leistungsprobleme, weil es defaultsmäßig versucht, den ganzen Hierarchiebaum von Active Directory zu synchronisieren. Das kann zu einem großen Problem für große Firmen werden, die mehrere tausend User haben. Außerdem müssen nicht alle User Zugriff auf Hadoop haben.
  2. Man kann bestimmte User syncen lassen, indem man ihren Gruppename im Gruppenfeld vom Plugin einträgt. Nachteil dabei ist, dass diese Abfrage nicht rekursiv funktioniert und alle Gruppe die im Ranger sein sollen einzeln abgefragt werden müssen, Das wiederum skaliert nicht sonderlich gut.
  3. Massive und regelmäßige Abfragen des Plugins können sogar zu einem DDoS Angriff auf den zentralen Active Directory führen.

Eine bessere Lösung wäre es, wenn wir die schönen Features des SSSD Deamons (der wie oben beschrieben zusammen mit FreeIPA kommt) ausnutzen könnten. Mithilfe von SSSD werden alle User und ihre entsprechenden Gruppen dem unterliegenden Linux Betriebssystem bekannt gemacht. Das bedeutet, dass man ein einfaches Script schreiben könnte, das die User und ihre Gruppen vom System direkt abfragt und zu Ranger oder Sentry über ihre entsprechende REST APIs überträgt. Dabei schont man sowohl das Active Directory vor regelmäßigen und aufwändigen Abfragen und schafft sogar ein schnelleres Mapping der Rollen zwischen Hadoop und Betriebssystem, auch wenn Active Directory nicht erreichbar ist. Es gibt derzeit Pläne, ein solches Plugin in den nächsten Versionen von Ranger mitzuliefern.

Schritt Drei – Anlegen und Verwaltung von technischen Usern

Unser System hat jedoch neben personalisierten Usern, die echten Personen in einem Unternehmen entsprechen, auch  technische User. Die technischen Users (Nicht Personalisierte Accounts – NPA), sind die Linux User mit denen die Hadoop Dienste gestartet werden. Dabei hat HDFS, Ambari usw. jeweils seinen eigenen User mit demselben Namen. Rein theoretisch könnten diese User auch im Active Directory einen Platz finden.

Meiner Meinung nach gehören diese User aber nicht dorthin. Erstens, weil sie keine echten User sind und zweitens, weil die Verwaltung solcher User nach Upgrades oder Neuinstallation des Clusters schwierig sein kann. Außerdem müssen solche User nicht den gleichen Sicherheitspolicies unterliegen, wie die normalen User. Am besten sollten sie kein Passwort besetzen, sondern lediglich ein Kerberos Keytab, das sich nach jedem Upgrade oder Neuinstallierung des Clusters neu generiert und in FreeIPA angelegt ist. Deswegen neige ich eher dazu, die NPAs in IPA anzulegen und zu verwalten.

High Level Architektur

Das folgende Bild fasst die Architektur zusammen. Hadoop Dienste, die üblicherweise in einer explorativen Umgebung benutzt werden, wie Hive und HBase, werden mit dargestellt. Es ist wichtig zu beachten, dass jegliche Technologie, die ein Ausführungsengine für YARN anbietet, wie Spark oder Storm, von dieser Architektur ebenfalls profitiert. Da solche Technologien nicht direkt mit den unterliegenden Daten interagieren, sondern diese immer über YARN und die entsprechenden Datanodes erhalten, benötigen sie auch keine besondere Darstellung oder Behandlung. Der Datenzugriff aus diesen 3rd Party Technologien respektiert die im Ranger definierten ACLs und Rollen des jeweiligen Users, der sie angestoßen hat.

hadoop-integration-active-directory-ipa-domain

Architektur in einer Mehrclusterumgebung

Wir haben schon das Argument untermauert, warum  unsere technischen User direkt im IPA liegen sollten. Das kann jedoch insofern Probleme verursachen, wenn man mit mehreren Clustern arbeitet, die alle die gleichen Namen für ihre technischen User haben. Man merkt sofort, dass es sich hier um eine Namenskollision handelt. Es gibt zwei Lösungsansätze hierfür:

  1. Man fügt den Namen Präfixen, die als kurze Beschreibungen der jeweiligen Umgebung dienen, wie z.B. ada, proj1, proj2 hinzu. Dadurch haben die User unterschiedliche Namen, wie proj1_hdfs für die proj1 Umgebung und ada_hdfs für die ada Umgebung. Man kann diese Lösung auch bei Kerberos KDCs benutzen, die in jeder Umgebung dediziert sind und die technischen User der jeweiligen Umgebung beibehalten.
  2. Man benutzt einen separaten Realm für jede Umgebung und damit auch eine separate IPA Instanz. Hier gibt es wiederum zwei verschiedene Ansätze. Ich muss jedoch zugeben, dass ich die Zweite nie ausprobiert habe und daher für ihre Durchführbarkeit nicht garantieren kann:
    1. Man bindet jede Umgebung einzeln über ihre FreeIPA per One Way Trust an das zentrale Active Directory. Das hat natürlich den Nachteil einer uneinheitlichen User Management Infrastruktur für alle Umgebungen, da Jede ihre eigene IPA Infrastruktur verwaltet und wartet.
    2. Man baut einen Hierarchiebaum von unterschiedlichen IPA Instanzen, so wie man es bei Forests von Active Directory Instanzen macht.

Das folgende Bild stellt den letzten Ansatz dar. Im Prinzip haben wir hier einen hierarchischen IPA Cluster mit mehreren One Way Trusts von den lokalen IPA Instanzen zu der zentralen IPA.

hadoop-local-identity-management-domain-ipa-netzwerk

Zusammenfassung

Wie Sie vielleicht von der gesamten Diskussion her abgeleitet haben, ist die Umsetzung einer unternehmerisch-konformen und personenbasierten Sicherheitsarchitektur innerhalb von Hadoop  keine einfache Sache. Man muss mit unterschiedlichen Architekturen und Ansätzen spielen, bevor man einen relativ vernünftigen oder sogar idealen Zustand erreicht hat. Die Berücksichtigung der jeweiligen IT Architektur spielt dabei eine sehr große Rolle. Ich hoffe, ich konnte die wichtigsten Merkmalen einer solchen Architektur und die Punkte, die ein Architekt besonders beachten muss, klar darstellen.

Als Zusammenfassung habe ich Ihnen am Ende eine Art Shoppingliste aller Komponenten zusammengestellt, die wichtig für den personalisierten Zugriff im Hadoop sind:

  1. Kerberos – Authentisierung
  2. FreeIPA – Authentisierung, Integration mit Active Directory
  3. Active Directory oder LDAP
  4. Ranger oder Sentry
    1. Plugin für Rollen/Gruppen Mapping zwischen AD und dem Betriebssystem
  5. Optional SSSD für schnellere Abfrage der Gruppen und Rollen des Betriebssystems

Zurück zu Teil 2 von 3 – Sicherheitstechnologie in Hadoop

Georgios Gkekas

Eine Hadoop Architektur mit Enterprise Sicherheitsniveau

/5 Comments/in , , , , , , , , , , , , , , , /by

Dies ist Teil 2 von 3 der Artikelserie zum Thema Eine Hadoop-Architektur mit Enterprise Sicherheitsniveau.

Der aktuelle Stand der Technologie

Zum Glück ist Hadoop heutzutage ein bisschen reifer, als es noch vor zehn Jahren war. Es gibt viele Tools, einige davon OpenSource und einige lizenziert, die den Sicherheitsmangel im Hadoop zu lösen versuchen. Die Tabelle unten zeigt eine Auswahl der am meisten genutzten Sicherheitstools. Da jedes Tool von einer anderen Hadoop Distribution bevorzugt wird, habe ich diese Parameter mit berücksichtigt.

Es ist zu beachten, dass die zwei populärsten Hadoop Distributions (Hortonworks und Cloudera) kaum Unterschiede aufweisen, wenn man sie auf funktionaler Ebene vergleicht. Der größte Unterschied  besteht darin, dass Hortonworks ein Open Source und Cloudera ein kommerzielles Produkt ist. Abgesehen davon hat jeder Vendor den einen oder anderen Vorteil, ein ausführlicher Vergleich würde jedoch den Rahmen dieses Artikels sprengen.

sicherheitsmerkmale-hadoop-hortenworks-cloudera-other

Hadoop kommt von der Stange ohne aktivierte Authentisierung. Die Hadoop Dienste vertrauen jedem User, egal als was er oder sie sich ausgibt. Das sieht  folgendermaßen aus:

Angenommen Mike arbeitet an einer Maschine, die ihm Zugriff auf den Hadoop Cluster erlaubt und Sudo-Rechte gibt. Aber Mike hat das Passwort für den hdfs Superuser nicht. Er kann sich jetzt einfach als der hdfs User ausgeben, indem er die folgenden Kommandos ausführt. Dabei bekommt er fatalerweise alle Rechten des hdfs Superusers und ist in der Lage das gesamte HDFS Filesystem zu löschen. Es würde sogar bereits der Environment variabel USER ausreichen, um einen anderen User umzuwandeln.

hadoop-linux-useradd-hdfs

Kerberos ist im Moment der einzige Weg um Authentisierung im Hadoop zu gewährleisten. Kein Weg führt daran vorbei, es sei denn, man ist verrückt genug, um ein hochkompliziertes System auf Linux basierter ACLs auf jeder Maschine zu installieren und zu verwalten, um User daran zu hindern sich falsch zu authentifizieren. Es ist zudem wichtig zu beachten, dass Kerberos als einziges Sicherheitsmerkmal zur Authentifizierung dient, aber ohne richtige Authentisierung gibt es auch keine richtige Autorisierung. Wenn User jetzt selbst in der Lage sind, sich beliebig als jemand anderes auszugeben, können sie so selbst zu den sensibelsten Daten unbefugten Zugriff erlangen.

Apache Ranger oder Sentry erlauben die Definition und Verwaltung von Access Control Lists (ACLs). Diese Listen legen fest, welche User Zugriff auf welchen Bereich des HDFS Filesystems haben Der gleiche Effekt kann auch ohne diese Tools, durch einfache  Hadoop ACLs erreicht werden, die den normalen Linux ACLs ähneln. Es empfiehlt sich jedoch die neuesten Tools zu benutzen, wegen a) ihrer Benutzerfreundlichkeit, b) ihrer ausgearbeiteten APIs, die einem Administrator erlauben die Listen ohne GUI zu verwalten und beim Programmieren sogar zu automatisieren, und c) wegen ihrer Auditingfähigkeiten, die das Nachverfolgen von Zugriffen und Aktionen ermöglichen.

Anbei ist das Bild einer Ranger Policy, die der Gruppe der User rekursiv Lese- und Ausführungsrechte auf das Verzeichnis /projects/autonomous_driving gibt.

Alle einzelne Stücke des Puzzles kommen zusammen

Nachdem wir ermittelt haben, welche Technologien es gibt, die uns zu einem sicheren Cluster verhelfen, müssen diese im nächsten Schritt zusammengesetzt werden. Zum Glück hat jeder Vendor seine eigene Technologie, um Tools aus dem  Hadoop Ecosystem zu integrieren und zu verwalten. Cloudera beispielsweise bietet den sehr wirksamen Cloudera Manager und Hortonworks das Apache Ambari an. Die beiden Tools kümmern sich um das Anlegung der technischen Hadoop User (hdfs, hadoop, hive, ranger, e.t.c.) und der entsprechenden Kerberos Keytabs, die den technischen Usern erlauben, sich gegenüber Hadoop zu authentisieren. Am Ende der Installation hat man sämtliche Konfigurationen zentral platziert und kann neue personalisierte Accounts anlegen. Man kann sich dann im Ranger oder Sentry Web UI anmelden und ACLs für die User und Gruppen definieren.

Das ist allerdings nicht der Idealzustand. Jedes Unternehmen verwaltet ihre User bereits in bestimmten Verwaltungssystemen, die sich innerhalb der IT Infrastruktur befinden. Diese Systeme (oder auch Identity Management Systems) sind ein wichtiges vertikales, abteilungsübergreifendes Element der unternehmerischen IT Architektur. Jedes EDS Tool im Unternehmen ist an ein Identity Management System, wie Active Directory oder LDAP, gekoppelt und muss damit die User nicht selbst verwalten.

Der Stellenwert solcher Tools wird sofort erkennbar, wenn man die strengen Sicherheitsregeln eines modernen Unternehmens betrachtet: Passwörter müssen bestimmte Kriterien erfüllen und alle 30 Tagen gewechselt werden. Außerdem darf niemand eins seiner letzten zehn Passwörter benutzen.

Eine IT Architektur, die die Implementierung solcher unternehmensbreiten  Anforderungen in jeder einzelne Applikation fördert ist der Alptraum jedes Applikationsentwicklers und zeigt das Versagen des IT-Architekten.

Aber lassen Sie uns zurück zu unserem Hauptthema kommen. Wie können wir ein System wie Active Directory oder LDAP in Hadoop integrieren?  Der nächste Abschnitt gibt die Antwort auf diese Frage.

Weiter zu  Teil 3 von 3 – Eine Einterprise Hadoop Architektur für beste Sicherheit

Zurück zu Teil 1 von 3 – Motivation und Anforderungen einer Data Science Plattform

Georgios Gkekas

Eine Hadoop Architektur mit Enterprise Sicherheitsniveau

/2 Comments/in , , , , , , , , /by

Die Motivation für eine unternehmenskonforme Sicherheitsarchitektur für Hadoop

Hadoop und die damit einhergehenden Technologien und Applikationen (Hadoop Ecosystem) stellen keine neue Idee mehr dar. Zugegebenermaßen hat man jedoch das Gefühl, dass Hadoop noch lange nicht reif genug für dessen Integration an die IT Infrastruktur und an die Prozesse eines Unternehmens ist. Bei fast jeder Hadoop Distribution mangelt es an bestimmten nicht-funktionalen Aspekten. Die Hadoop Community hat sich sehr lange um die Erfüllung der funktionalen Anforderungen gekümmert und dabei Aspekte wie Sicherheit, Monitoring, Data Governance und Auditing vernachlässigt.

Eine berechtigte Frage wäre nun: Warum ist das so?

Zum besseren Verständnis der Leser werde ich zunächst auf diese Frage und die Geschichte von Hadoop eingehen, bevor ich mich mit dem Aufbau einer sicheren Hadoop Infrastruktur beschäftige.
Hadoop hat eine, für IT Verhältnisse, relativ lange Geschichte hinter sich. Das erste Release fand im Februar 2006 statt, wobei Yahoo bereits von Beginn an Interesse an der Mitwirkung und Benutzung bekundete. Am Anfang waren alle Applikationen, die für Hadoop geschrieben wurden, Backend Data-Crunching Jobs. Diese führten eine Art von Datenanalyse, basierend auf großen Datenmengen,  durch, die sonst, ohne die Verwendung der von Hadoops verteilter Architektur und Prozessframework, viel länger gedauert hätte. Dabei haben die Entwickler mithilfe der MapReduce Ausführungsengine Aggregierungen und  anderen SQL-ähnliche Abfragen von Datenbeständen geschrieben. Sämtliche Applikationen waren von ihrer Natur her Batchjobs, die regelmäßig auf dem Cluster angestoßen wurden, um Resultate zu berechnen und diese weiter an standardisierte Visualisierungstools zu leiten. Normale User brauchten daher keinen direkten Zugriff auf den Cluster selbst, sondern nur auf die Tools, die die Resultate der Hadoop Jobs sammelten. Das hat die Arbeit der ITler stark vereinfacht, da sie  den Hadoop Cluster, der viele sensible Daten über ihr Unternehmen beherbergt , komplett von der restlichen IT Infrastruktur abtrennen und durch Firewalls sichern konnten. Die Kommunikationskanäle zwischen Hadoop und anderen Tools waren dabei auf das absolut Notwendigste –   sprich Daten rein, Resultate raus –  begrenzt. Durch diese Limitierung fiel das zeitaufwendige Installieren und Verwalten von Usern und das Schreiben von Autorisierungspolicies weg.
Mit dem Zuwachs der Datenmenge in modernen Unternehmen und der wachsenden Popularität des Hadoop Ecosystems kamen weitere Use Cases und mehrere Tools hinzu. Hadoop2 hat in diesem Zuge eine komplett neue Architektur veröffentlicht, in der man nicht mehr vom MapReduce abhängig ist. Andere Ausführungsengines sind aufgetaucht, die auf bestimmte Use Cases abzielen und sich in diesen Fällen durch bessere Leistung als das MapReduce Framework auszeichnen. Mehr und mehr Business- und Daten-Analysten wurden daraufhin auf Hadoop aufmerksam und wollten die Technik für sich nutzen.. Insbesondere Banken und Finanzdienstleister erkannten das gewaltige Potenzial dieser Technologie und wollten sie nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen.
Das war der Moment, in dem Unternehmen weltweit den Druck empfanden, eine ernste Sicherheitsarchitektur für Hadoop zu entwickeln. Dabei stießen ihre Ingenieure jedoch auf erste Probleme:
Wie gewährleistet man nutzerbasierten Zugriff auf Tools, die sich normalerweise innerhalb eines Hadoop Clusters befinden? Und noch wichtiger: Wie beschützt man sensible Daten vor unbefugtem Zugriff? Welcher Nutzer darf auf welche Daten zugreifen?
All diese Fragen, die sich mit dem Thema „Personalisierter Zugriff“  befassten, brauchten umgehend eine Antwort.

Die Sicherheitsanforderungen einer Data Science Plattform

Den Bedarf an höheren Sicherheitsvorkehrungen haben insbesondere die Hadoop Plattformen, die ihren Usern interaktive und adhoc Jobs/Abfragen ermöglichen möchten. Solche Plattformen sind in der BigData Welt als interaktive oder explorative (abgeleitet vom englischen Wort Exploration) Umgebungen bekannt. Ihr Hauptziel ist es, eine BigData Umgebung anzubieten, die den Usern erlaubt, neue Techniken und maschinelles Lernen auf Datensätze anzuwenden, um versteckte Muster zu erkennen.

Hier sind einige der wichtigsten Ziele, die ein sicheres Hadoop Umfeld erfüllen muss:

  1. Jeder User muss in der Lage sein, selber Abfragen oder Machine Learning Algorithmen auf große Datenmengen anzustoßen.
  2. User müssen sogar in der Lage sein, selber Daten einzufügen und zwar in einer kontrollierten Art und Weise.
  3. Resultate müssen direkt auf dem Cluster abrufbar sein, damit die neuesten BigData Visualisierungstechnologien genutzt werden können
  4. Unbefugter Zugriff auf Datensätze einer dritten Abteilung durcheinzelne Personen oder Gruppen muss verhindert werden.
  5. Jeder Datenzugriff muss kontrolliert und auditiert werden können.

Dieser Artikel ist der Start der drei-teiligen Serie zum Thema Sicherheit auf Enterprise-Niveau für Hadoop. 

Weiter zu Teil 2 von 3 – Sicherheitstechnologie in Hadoop

IBM Deutschland

Mobilgeräte-Sicherheit

/0 Comments/in , , , , , , , , /by

Safety first! Testen Sie Ihr Wissen rund um Mobile Device Management!

Mobile Device Management (MDM) unterstützt nicht nur der Verwaltung von mobilen Endgeräten und die Software- und Datenverteilung. Es ermöglicht vor allem, die nötige Sicherheit, Transparenz und Kontrolle beim Einsatz von Smartphones und Tablets zu schaffen.

Sicherheit ist das A und O bei der unternehmensinternen Nutzung von Mobilgeräten. Neben der klassischen Geräteverwaltung bilden deshalb Security-Funktionen wie Datenverschlüsselung, Remote-Recovery, App Blacklists und ein Malware-Schutz die Hauptpfeiler von MDM-Lösungen.

Zuverlässige Schutzfunktionen sollen vor allem verhindern, dass interne Daten unkontrolliert das Unternehmen verlassen. Zu diesem Zweck sorgt ein MDM-Client auf dem mobilen Device für die Einhaltung der Corporate-Regeln. Solche Regeln könnten beispielsweise die Nutzung von Kamera oder Bluetooth verbieten oder die Installation bestimmter Apps und Browser. Auch Jailbreak und Rooten stehen oft auf der Verbotsliste.

Neben Unterlassungen lassen sich auch Gebote vorschreiben, etwa, dass die Geräte beim Einschalten durch eine PIN-Eingabe entsperrt werden müssen, dass Daten auf den Devices per Backup vor Verlusten geschützt und gestohlene oder verlorene Geräte bereinigt werden müssen.

Solche Policy-Vorgaben werden per Echtzeitüberwachung kontrolliert – gerade beim Arbeiten mit kritischen Datensätzen wie personenbezogenen Daten, Kontodaten und anderen vertraulichen Informationen eine absolute Notwendigkeit. Verstößt ein Nutzer gegen eine oder mehrere dieser Regeln wird der Zugriff auf die geschäftskritischen Ressourcen blockiert. Als letzte Konsequenz und bei Verlust oder Diebstahl kann das Smartphone oder Tablet auch gesperrt oder dessen Inhalte kontrolliert gelöscht werden. Die Lokalisierung, das Sperren und Löschen der mobilen Devices sollte deshalb auch über die Luftschnittstelle möglich sein.

Herausforderung BYOD

Eine weitere Sicherheitshürde ist zu bewältigen, wenn das Unternehmen seinen Mitarbeitern die berufliche Nutzung ihrer privaten Geräte erlaubt: In solchen BYOD-Szenarien (BYOD = Bring Your Own Device) ist die strikte Trennung privater und geschäftlicher Daten ein Muss. Während Unternehmen stets im Auge behalten müssen, welche geschäftskritischen Daten ihre Mitarbeiter erheben, verarbeiten und nutzen, müssen deren private Daten privat bleiben. Hier haben sich Container-Lösungen etabliert. Diese stellen sicher, dass die Anwendungen und ihre Daten in einem abgeschotteten Umfeld (Container) – sauber getrennt voneinander – laufen.

Mit einer Container-Lösung lässt sich beispielsweise verhindern, dass Firmeninformationen per Copy & Paste auf Facebook oder Twitter landen. Ein Zugriff aus dem Firmenkontext auf die private Facebook- oder Twitter-App wäre damit schlichtweg nicht möglich. Durch Container lassen sich somit viele Schwachstellen eliminieren.

Für einen absolut sicheren, rollenbasierten Datenaustausch hochsensibler Dokumente empfiehlt sich die Einrichtung eines Secure Data Rooms. Dieser ist vollständig isoliert und durch multiple Sicherheitsstandards vor unbefugten Zugriffen gesichert. Dem Secure Data Room sind Rollenrechte hinterlegt, so dass nur bestimmte, authentifizierte Nutzergruppen auf diesen Raum zugreifen können. So lässt sich zum Beispiel für die Vorstandsebene ein Secure Data Room anlegen, in dem Geschäftsberichte und Verträge abgelegt und – je nach erlaubten Bearbeitungsstufen – eingesehen oder auch bearbeitet werden können.

In Zusammenarbeit mit IBM

 

Cisco Deutschland

Hyperkonvergenz: Mehr Intelligenz für das Rechenzentrum

/in , , , , , , , , /by

Wer heute dafür verantwortlich ist, die IT-Infrastruktur seines Unternehmens oder einer Organisation zu steuern, der steht vor einer ganzen Reihe Herausforderungen: Skalierbar, beliebig flexibel und mit möglichst kurzer „time-to-market“ für neue Services – so sollte es sein. Die Anforderungen an Kapazität und Rechenpower können sich schnell ändern. Mit steigenden Nutzerzahlen oder neuen Anwendungen, die geliefert werden sollen. Weder Kunden noch Management haben Zeit oder Verständnis dafür, dass neue Dienste wegen neuer Hardwareanforderungen nur langsam oder mit langem Vorlauf ausgerollt werden können.

Unternehmen wollen deshalb schnell und flexibel auf neue Anforderungen und Produkterweiterungen reagieren können. Dabei kommt in der Praxis häufig sehr heterogene Infrastruktur zum Einsatz: On-Premise-Systeme vor Ort, externe Data Center und Cloud-Lösungen müssen zuverlässig, nahtlos und insbesondere auch sicher die Services bereit stellen, die Kunden oder Mitarbeiter nutzen. Wichtig dabei: die Storage- und Computing-Kapazität sollte flexibel skalierbar sein und sich auch kurzfristig geänderten Anforderungen und Prioritäten anpassen können. Zum Beispiel: Innerhalb von kurzer Zeit deutlich mehr virtuelle Desktopsysteme für User bereit stellen.

Smarte Software für Rechenzentren

Der beste Weg für den CIO und die IT-Abteilung, diese neuen Herausforderungen zu lösen, sind „Hyperkonvergenz“-Systeme. Dabei handelt es sich um kombinierte Knoten für Storage und Computing-Leistung im Rechenzentrum, die dank smarter Software beliebig erweitert oder ausgetauscht werden können. Hierbei handelt es sich um SDS-Systeme („Software defined Storage“) – die Speicherkapazität und Rechenleistung der einzelnen Systeme wird von der Software smart abstrahiert und gebündelt.

Das Unternehmen Cisco zeigt, wie die Zukunft im Rechenzentrum aussehen wird: die neue Plattform HyperFlex setzt genau hier an. Wie der Name andeutet, bietet HyperFlex eine Hyperkonvergenz-Plattform für das Rechenzentrum auf Basis von Intel® Xeon® Prozessoren*. Der Kern ist hier die Software, die auf dem eigenen Filesystem „HX Data Platform“ aufsetzt. Damit erweitern Kunden ihr bestehendes System schnell und einfach. Diese Hyperkonvergenz-Lösung ist darauf ausgelegt, nicht als Silo parallel zu bereits bestehender Infrastruktur zu stehen, sondern zu einem Teil der bestehenden Hard- und Software zu werden.

Denn die Verwaltung von HyperFlex-Knoten ist in Ciscos bestehendem UCS Management integriert. So dauert es nur wenige Minuten, bis neue Nodes zu einem System hinzugefügt sind. Nach wenigen Klicks sind die zusätzlichen Knoten installiert, konfiguriert, provisioniert und somit live in Betrieb. Besonders hilfreich für dynamische Unternehmen: HyperFlex macht es sehr einfach möglich, im Betrieb selektiv Storage-, RAM-c oder Computing-Kapazität zu erweitern – unabhängig voneinander.  Sollten Knoten ausfallen, verkraftet das System dies ohne Ausfall oder Datenverlust.

Weiterführende Informationen zu den Cisco HyperFlex Systemen finden Sie mit einem Klick hier.

Dieser Sponsored Post entstand in Zusammenarbeit mit Cisco & Intel.

*Intel, the Intel logo, Xeon, and Xeon Inside are trademarks or registered trademarks of Intel Corporation in the U.S. and/or other countries.

Benjamin Aunkofer

Intelligence Gathering

/0 Comments/in , , , , , , , , , , /by

Beispiele für Data Science stehen häufig im Kontext von innovativen Internet-StartUps, die mit entsprechenden Methoden individuelle Kundenbedürfnisse in Erfahrung bringen. Es gibt jedoch auch eine Dunkle Seite der Macht, auf die ich nachfolgend über ein Brainstorming eingehen möchte.

Was ist Intelligence Gathering?

Unter Intelligence Gathering wird jegliche legale und illegale Beschaffung von wettbewerbsentscheidenden Informationen verstanden, von traditioneller Marktforschung bis hin zur Wirtschaftsspionage. Unter Intelligence Gathering fallen die Informationsbeschaffung und die Auswertung, wobei nicht zwangsläufig elektronische Beschaffungs- und Auswertungsszenarien gemeint sind, auch wenn diese den Großteil der relevanten Informationsbeschaffung ausmachen dürften.

Welche Data Science Methoden kommen zum Einsatz?

Alle. Unter dem Oberbegriff von Intelligence Gathering fallen die vielfältigsten Motive der Informationsgewinnung um Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Genutzt werden statistische Datenanalysen, Process Mining, Predictive Analytics bis hin zu Deep Learning Netzen. Viele Einsatzzwecke bedingen ein gutes Data Engineering vorab, da Daten erstmal gesammelt, häufig in großen Mengen gespeichert und verknüpft werden müssen. Data Scraping, das Absammeln von Daten aus Dokumenten und von Internetseiten, kommt dabei häufig zum Einsatz. Dabei werden manchmal auch Grenzen nationaler Gesetze überschritten, wenn z. B. über die Umgehung von Sicherheitsmaßnahmen (z. B. IP-Sperren, CAPTCHA, bis hin zum Passwortschutz) unberechtigte Zugriffe auf Daten erfolgen.

Welche Daten werden beispielsweise analysiert?

  • Social-Media-Daten
  • Freie und kommerzielle Kontaktdatenbanken
  • Internationale Finanzdaten (Stichwort: SWIFT)
  • Import-Export-Daten (Stichworte: PIERS, AMS)
  • Daten über Telefonie und Internetverkehr (Sitchwort: Vorratsdatenspeicherung)
  • Positionsdaten (z. B. via GPS, IPs, Funkzellen, WLAN-Mapping)
  • Daten über den weltweiten Reiseverkehr (Stichworte: CRS, GDS, PNR, APIS)

Das volle Potenzial der Daten entfaltet sich – wie jeder Data Scientist weiß – erst durch sinnvolle Verknüpfung.

Welche Insights sind beispielsweise üblich? Und welche darüber hinaus möglich?

Übliche Einblicke sind beispielsweise die Beziehungsnetze eines Unternehmens, aus denen sich wiederum alle wichtigen Kunden, Lieferanten, Mitarbeiter und sonstigen Stakeholder ableiten lassen. Es können tatsächliche Verkaufs- und Einkaufskonditionen der fremden Unternehmen ermittelt werden. Im Sinne von Wissen ist Macht können solche Informationen für eigene Verhandlungen mit Kunden, Lieferanten oder Investoren zum Vorteil genutzt werden. Häufiges Erkenntnisziel ist ferner, welche Mitarbeiter im Unternehmen tatsächliche Entscheider sind, welche beruflichen und persönlichen Vorlieben diese haben. Dies ist auch für das gezielte Abwerben von Technologieexperten möglich.

Darüber hinaus können dolose Handlungen wie etwa Bestechung oder Unterschlagung identifiziert werden. Beispielsweise gab es mehrere öffentlich bekannt gewordene Aufdeckungen von Bestechungsfällen bei der Vergabe von Großprojekten, die US-amerikanische Nachrichtendienste auf anderen Kontinenten aufgedeckt haben (z. B. der Thomson-Alcatel-Konzern Korruptionsfall in Brasilien). Die US-Politik konnte dadurch eine Neuvergabe der Projekte an US-amerikanische Unternehmen erreichen.

Welche Akteure nutzen diese Methoden der Informationsgewinnung?

Die Spitzenakteure sind Nachrichtendienste wie beispielsweise der BND (Deutschland), die CIA (USA) und die NSA (USA).  In öffentlichen Diskussionen und Skandalen ebenfalls im Rampenlicht stehende Geheimdienste sind solche aus Frankreich, Großbritanien, Russland und China. Diese und andere nationale Nachrichtendienste analysieren Daten aus öffentlich zugänglichen Systemen, infiltrieren aber auch gezielt oder ungezielt fremde Computernetzwerke. Die Nachrichtendienste analysieren Daten in unterschiedlichsten Formen, neben Metadaten von z. B. Telefonaten und E-Mails auch umfangreiche Textinformationen, Bild-/Videomaterial sowie IT-Netzwerkverkehr. Der weltweit eingeschlagene Weg zur vernetzten Welt (Internet of Things) wird Intelligence Gathering weiter beflügeln.

[box]Anmerkung: Open Data Analytics

Eine Informationsquelle, die selbst von Experten häufig unterschätzt wird, ist die Möglichkeit der Gewinnung von Erkenntnissen über Märkte, Branchen und Unternehmen durch die Auswertung von öffentlich zugänglichen Informationen, die in gedruckter oder elektronischer Form in frei zugänglichen Open-Data-Datenbanken und Internetplattformen verfügbar gemacht werden, aber beispielsweise auch über Radio, Zeitungen, Journalen oder über teilweise frei zugängliche kommerzielle Datenbanken.[/box]

Die Nachrichtendienste analysieren Daten, um nationale Gefahren möglichst frühzeitig erkennen zu können. Längst ist jedoch bekannt, dass alle Nachrichtendienste zumindest auf internationaler Ebene auch der Wirtschaftsspionage dienen, ja sogar von Regierungen und Konzernen direkt dazu beauftragt werden.

Internet-Giganten wie Google, Baidu, Microsoft (Bing.com) oder Facebook haben Intelligence Gathering, häufig aber einfach als Big Data oder als Datenkrake bezeichnet, zu einem Hauptgeschäftszweck gemacht und sind nicht weit von der Mächtigkeit der Nachrichtendienste entfernt, in einigen Bereichen diesen vermutlich sogar deutlich überlegen (und zur Kooperation mit diesen gezwungen).

Finanzdienstleister wie Versicherungen und Investmentbanker nutzen Intelligence Gathering zur Reduzierung ihrer Geschäftsrisiken. Weitere Akteure sind traditionelle Industrieunternehmen, die auf einen Wettbewerbsvorteil durch Intelligence Methoden abzielen.

Nachfolgend beschränke ich mich weitgehend auf Intelligence Gathering für traditionelle Industrieunternehmen:

competitive-intelligence-wirtschaftsspionage

Industrielle Marktforschung

Die Industrielle Marktforschung ist eine auf bestimmte Branchen, Produkt- oder Kundengruppen spezialisierte Marktforschung die vor allem auf die Analyse des Kundenverhaltens abzielt. Diese kann auf vielen Wegen, beispielsweise durch gezielte Marktbeobachtung oder statistische Analyse der durch Kundenbefragung erhobenen Daten erfolgen. Customer Analytics und Procurement Analytics sind zwei Anwendungsgebiete für Data Science in der industriellen Marktforschung.

Business Intelligence und Competitive Intelligence

Der Begriff Business Intelligence ist aus der modernen Geschäftswelt nicht mehr wegzudenken. Business Intelligence bezeichnet die Analyse von unternehmensinternen und auch -externen Daten, um das eigene Unternehmen benchmarken zu können, eine Transparenz über die Prozesse und die Leistungsfähigkeit des Unternehmens zu erreichen. Das Unternehmen reflektiert sich mit Business Intelligence selbst.

Competitive Intelligence nutzt sehr ähnliche, in den überwiegenden Fällen genau dieselben Methoden, jedoch nicht mit dem Ziel, ein Abbild des eigenen, sondern ein Abbild von anderen Unternehmen zu erstellen, nämlich von direkten Konkurrenten des eigenen Unternehmens oder auch von strategischen Lieferanten oder Zielkunden.

Motivationen für Competitive Intelligence

Die Motivationen für die genaue Analyse von Konkurrenzunternehmen können sehr vielfältig sein, beispielsweise:

  • Ermittlung der eigenen Wettbewerbsposition für ein Benchmarking oder zur Wettbewerberprofilierung
  • (Strategische) Frühwarnung/-aufklärung
  • Due Diligence bei Unternehmenskauf oder Bewertung von Marktzugangschancen
  • Chancen-/Risikoanalyse für neue Angebote/Absatzregionen
  • Issues Monitoring (für das eigene Unternehmen relevante Themen)
  • Analyse von Kundenanforderungen
  • Satisfaction Surveys (eigene und Wettbewerberkunden bzw. -zulieferer)
  • Bewertung von Zulieferern (Loyalität, Preisgestaltung, Überlebensfähigkeit)

Viele dieser Anwendungsszenarien sind nicht weit weg von aktuellen Business Intelligence bzw. Data Science Projekten, die öffentlich kommuniziert werden. Beispielsweise arbeiten Data Scientists mit aller Selbstverständlichkeit im Rahmen von Procurement Analytics daran, Lieferantennetzwerke hinsichtlich der Ausfallrisiken zu analysieren oder auch in Abhängigkeit von Marktdaten ideale Bestellzeitpunkte zu berechnen. Im Customer Analytics ist es bereits Normalität, Kundenausfallrisiken zu berechnen, Kundenbedürfnisse und Kundenverhalten vorherzusagen. Die viel diskutierte Churn Prediction, also die Vorhersage der Loyalität des Kunden gegenüber dem Unternehmen, grenzt an Competetitve Intelligence mindestens an.

Wirtschaftsspionage

Während Competititve Intelligence noch mit grundsätzlich legalen Methoden der Datenbeschaffung und -auswertung auskommt, ist die Wirtschaftsspionage eine Form der Wirtschaftskriminalität, also eine illegale Handlung darstellt, die strafrechtliche Konsequenzen haben kann. Zur Wirtschaftsspionage steigern sich die Handlungen dann, wenn beispielsweise auch interne Dokumente oder der Datenverkehr ohne Genehmigung der Eigentümer abgegriffen werden.

Beispiele für Wirtschaftsspionage mit Unterstützung durch Data Science Methoden ist die Analyse von internen Finanztransaktionsdaten, des Datenverkehrs (über Leitungen oder Funknetze) oder des E-Mail-Verkehrs. Neue Methoden aus den Bereichen Machine Learning / Deep Learning werden auch die Möglichkeiten der Wirtschaftsspionage weiter beflügeln, beispielsweise durch Einsatz von gezielter Schrift-/Spracherkennung in Abhör-Szenarien.

Strafrechtliche Bewertung und Verfolgung

Die strafrechtliche Verfolgung von datengetriebener Wirtschaftsspionage ist in der Regel schwierig bis praktisch unmöglich. Zu Bedenken gilt zudem, dass Datenabgriffe und -analysen mit Leichtigkeit in anderen Nationen außerhalb der lokalen Gesetzgebung durchgeführt werden können.

Nicht zu vergessen: Data Science ist stets wertfrei zu betrachten, denn diese angewandte Wissenschaft kann zur Wirtschaftsspionage dienen, jedoch genauso gut auch bei der Aufdeckung von Wirtschaftsspionage helfen.

Literaturempfehlungen

Folgende Bücher sind Quellen für einen tieferen Einblick in Intelligence Gathering und die Möglichkeiten von Data Science zur Informationsbeschaffung.


Wirtschaftsspionage und Intelligence Gathering: Neue Trends der wirtschaftlichen Vorteilsbeschaffung

Data Mining and Predictive Analysis: Intelligence Gathering and Crime Analysis