Dynamisches Datenmaskieren in Greenplum

Greenplum ist ein leistungsfähiges Datenbankmanagementsystem, das von vielen Organisationen zur Handhabung großer Datenmengen verwendet wird. Da Unternehmen mehr sensible Informationen speichern, wird der Schutz dieser Daten entscheidend. Dynamisches Datenmaskieren in Greenplum schützt sensible Informationen und ermöglicht autorisierten Benutzern gleichzeitig den Zugriff darauf. Dieser Artikel erläutert das Konzept des dynamischen Datenmaskierens in Greenplum, seine Vorteile und wie es effektiv implementiert wird.

Was bedeutet dynamisches Datenmaskieren?

Dynamisches Datenmaskieren ist eine Sicherheitsmaßnahme, die vertrauliche Informationen sofort verschleiert. Es funktioniert, indem die Originalwerte durch maskierte Versionen ersetzt werden, wenn unbefugte Benutzer die Datenbank abfragen. Die tatsächlichen Daten bleiben in der Datenbank unverändert, aber Benutzer ohne die entsprechenden Berechtigungen sehen nur die maskierten Informationen. Dieser Ansatz unterscheidet sich vom statischen Datenmaskieren, bei dem die Daten dauerhaft verändert werden.

Das dynamische Datenmaskieren in Greenplum bietet Organisationen mehrere Vorteile. Es verbessert die Sicherheit durch den Schutz sensibler Informationen vor unbefugtem Zugriff und verringert das Risiko von Datenverletzungen. Es hilft, regulatorische Anforderungen wie GDPR, HIPAA und CCPA zu erfüllen.

Administratoren können Maskierungsregeln leicht anpassen, ohne die zugrunde liegenden Daten zu ändern. Es sind keine Änderungen an bestehenden Anwendungen oder Datenbankstrukturen erforderlich. Dynamisches Maskieren hat nur minimale Auswirkungen auf die Abfrageleistung.

Das dynamische Datenmaskieren in Greenplum erfolgt auf Abfrageebene. Wenn ein Benutzer eine Abfrage sendet, überprüft die Datenbank-Engine seine Berechtigungen. Hat der Benutzer nicht die erforderlichen Rechte, wendet die Engine die Maskierungsregeln auf die sensiblen Spalten an, bevor sie die Ergebnisse zurückgibt. Dieser Prozess erfolgt transparent, ohne dass der Benutzer davon Kenntnis hat.

Implementierung des dynamischen Datenmaskierens in Greenplum

Um das dynamische Datenmaskieren in Greenplum einzurichten, folgen Sie diesen Schritten:

Zuerst identifizieren Sie die Spalten, die sensible Informationen enthalten. Häufige Beispiele sind Sozialversicherungsnummern, Kreditkartennummern, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und Adressen.

Erstellen Sie anschließend benutzerdefinierte Funktionen, um verschiedene Datentypen zu maskieren. Hier ist ein Beispiel für eine Funktion zum Maskieren von E-Mail-Adressen:

CREATE OR REPLACE FUNCTION mask_email(email text) 
RETURNS text AS $$ 
BEGIN 
        RETURN LEFT(email, 1) || '***@' || SPLIT_PART(email, '@', 2); 
END; 
$$ LANGUAGE plpgsql;

Diese Funktion behält das erste Zeichen der E-Mail bei, ersetzt den Rest durch Sternchen und bewahrt die Domain.

Nach dem Erstellen der Maskierungsfunktionen wenden Sie diese auf die relevanten Spalten an. Verwenden Sie Ansichten oder Sicherheitsrichtlinien zur Implementierung der Maskierung:

CREATE VIEW masked_customers AS SELECT 
        id, 
        name, 
        mask_email(email) AS email, 
        mask_phone(phone) AS phone 
FROM customers;

Gewähren Sie den Benutzern und Rollen die entsprechenden Berechtigungen. Stellen Sie sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf die Originaldaten zugreifen können:

GRANT SELECT ON masked_customers TO analyst_role; 
GRANT SELECT ON customers TO admin_role;

Testen Sie abschließend die Maskierungsumsetzung, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktioniert:

-- Als Analyst 
SELECT * FROM masked_customers LIMIT 5; 
-- Als Admin 
SELECT * FROM customers LIMIT 5;

Überprüfen Sie, dass Analysten maskierte Daten sehen, während Administratoren die originalen Informationen einsehen können.

Implementierung über DataSunrise

Greenplum bietet dynamisches Maskieren, aber einige Benutzer finden es für große Datenbanken zu komplex. In diesen Fällen wird die Nutzung von Drittanbieterlösungen empfohlen. Um dies mit DataSunrise durchzuführen, sind mehrere Schritte erforderlich.

Zunächst müssen Sie eine Instanz der Zieldatenbank erstellen. Durch die Instanz kann ein Benutzer über Sicherheitsregeln und Maskierungsaufgaben mit der Zieldatenbank interagieren. Erstellung einer Instanz:

Alles, was noch übrig bleibt, ist eine Maskierungsregel zu erstellen und diese zu aktivieren. Wählen Sie die Datenbank, das Schema, die Tabelle und die Spalten sowie die Methoden der Maskierung aus. In diesem Beispiel maskieren wir die ‘city’-Tabelle der ‘test2’-Datenbank.

Das Ergebnis ist wie folgt:

Best Practices und Herausforderungen

Um die Effektivität des dynamischen Datenmaskierens in Greenplum zu maximieren, sollten Sie diese Best Practices berücksichtigen:

Wenden Sie konsistente Maskierungsregeln auf alle Instanzen sensibler Daten an. Dieser Ansatz bewahrt die Datenintegrität und verhindert Verwirrung.

Führen Sie regelmäßige Überprüfungen Ihrer Maskierungsrichtlinien durch. Stellen Sie sicher, dass sie mit den aktuellen Sicherheitsanforderungen und -vorschriften übereinstimmen.

Überwachen Sie die Leistungsauswirkungen des dynamischen Maskierens. Optimieren Sie Maskierungsfunktionen und -richtlinien bei Bedarf, um den Abfrageaufwand zu minimieren.

Schulen Sie die Benutzer über dynamisches Datenmaskieren. Helfen Sie ihnen zu verstehen, warum sie möglicherweise maskierte Daten sehen und wie sie gegebenenfalls Zugang anfordern können.

Obwohl das dynamische Datenmaskieren in Greenplum erhebliche Vorteile bietet, ist es wichtig, mögliche Hindernisse zu erkennen. Das Maskieren kann bestimmte Abfragen, insbesondere solche mit komplexen Verknüpfungen oder Aggregationen, komplizieren. Das Aufrechterhalten von Datenbeziehungen zwischen maskierten und nicht maskierten Tabellen erfordert sorgfältige Planung.

Dynamisches Maskieren sollte nicht die einzige Sicherheitsmaßnahme sein. Es funktioniert am besten als Teil einer umfassenden Strategie zum Schutz von Daten.

Zukunft des dynamischen Datenmaskierens in Greenplum

Da die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes zunehmen, können wir weitere Fortschritte im Bereich des dynamischen Datenmaskierens in Greenplum erwarten. Zukünftige Versionen könnten noch effizientere Maskierungstechniken bieten.

Wir könnten raffiniertere Maskierungsoptionen wie formatbewahrende Verschlüsselung sehen. Eine bessere Integration mit anderen Greenplum-Sicherheitsfunktionen und Drittanbieter-Tools ist wahrscheinlich. Tools zur automatischen Anpassung der Maskierungsregeln basierend auf sich ändernden Vorschriften könnten entstehen.

Fazit

Das dynamische Datenmaskieren in Greenplum bietet eine leistungsstarke Möglichkeit, sensible Informationen zu schützen, ohne die Datenbankfunktionalität zu beeinträchtigen. Durch die Implementierung dieser Funktion können Organisationen ihre Datensicherheit verbessern, Vorschriften einhalten und das Vertrauen der Benutzer aufrechterhalten. Wenn Sie das dynamische Datenmaskieren in Greenplum erkunden, denken Sie daran, dass es nur ein Teil einer umfassenden Strategie zum Schutz von Daten ist. Kombinieren Sie es mit anderen Sicherheitsmaßnahmen, um eine robuste Verteidigung gegen Datenverletzungen und unbefugten Zugriff zu schaffen.