该PPT为2021年黑帽大会上关于大数据技术栈的专业演讲材料，涵盖了数据采集、存储、处理和安全防护等领域的最新技术和趋势。
在2021年的黑帽大会上，Sheila A. Berta 发表了关于《大数据栈的不可思议的不安全性：一种进攻性的分析方法》的主题演讲，探讨了如何从攻击者的角度剖析并利用大数据基础设施的漏洞。这篇报告主要关注大数据架构中的五个关键层次：数据存储、数据摄入、数据处理、数据访问和集群管理。
**数据存储层**是大数据系统的基础，它包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和其他基于HDFS的存储解决方案。安全研究人员分析了这些组件，寻找可能的安全漏洞，因为任何对存储层的攻击都可能导致数据丢失或被篡改。
**数据摄入层**负责将原始数据引入系统，常见的组件有Flume、Kafka、Kinesis和Sqoop等。攻击者可能会通过这些通道注入恶意数据或利用组件自身的漏洞来影响整个数据流。
**数据处理层**涉及对摄入的数据进行计算和转换，如Spark、Storm和Flink等框架。这些组件的复杂性和动态性为攻击者提供了广阔的攻击面，他们可能通过操纵数据处理逻辑或利用框架的漏洞来破坏数据的完整性。
**数据访问层**是用户与大数据堆栈交互的主要接口，包括Impala、Presto和Druid等查询引擎。攻击者可能会针对这些组件进行SQL注入攻击，或者利用权限管理漏洞获取未经授权的数据访问。
**集群管理层**如Zookeeper和Ambari，是保持整个大数据生态系统运行的关键。Sheila Berta指出，Zookeeper的架构和端口是攻击的入口，攻击者可以利用Zookeeper客户端连接到服务器，浏览和修改ZNode（数据节点），甚至删除它们。Ambari作为集群管理工具也存在安全风险。
**Hadoop RPCIPC**是Hadoop架构的核心通信机制，包括ResourceManager、NodeManager、NameNode和DataNode。由于RPC的开放性和灵活性，攻击者可能通过滥用这些接口来发起远程代码执行攻击，从而影响整个Hadoop集群的稳定性。
大数据栈的安全性是一个多层面的问题，需要全面而深入的分析。通过理解这些层次的工作原理和潜在弱点，防御者可以采取措施加固系统，而攻击者则可能利用这些弱点来实施攻击。在黑帽大会这样的平台上分享这些研究成果有助于提高整个行业的安全意识和防护能力。
5星
