GDPR-Datenerkennung

Einführung

In der heutigen datengetriebenen Welt verarbeiten Organisationen enorme Mengen an persönlichen Informationen. Die GDPR in der EU verlangt, dass Unternehmen proaktiv in Bezug auf Datenkonformität sind. Ein wesentlicher Bestandteil der Einhaltung der GDPR-Vorschriften ist das Finden von sensiblen Daten in den Systemen eines Unternehmens, bekannt als Datenerkennung. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen der GDPR-Datenerkennung erkunden, die Arten von sensiblen Daten, die spezifisch für die GDPR sind, besprechen und Open-Source-Tools vorstellen, die diesen Prozess unterstützen können.

Was ist GDPR-Datenerkennung?

GDPR Datenerkennung ist der Prozess der Identifizierung, Klassifizierung und Kartierung persönlicher Daten in der gesamten IT-Infrastruktur einer Organisation. Es geht darum, sensible Informationen zu lokalisieren, die in Datenbanken, Dateisystemen, Cloud-Speicher und anderen Datenspeichern gespeichert sind. Die Datenerkennung zielt darauf ab, den Standort persönlicher Daten zu verstehen und zu identifizieren, wer darauf zugreifen kann.

Effektive Datenerkennung ist entscheidend für die Einhaltung der GDPR, da sie es Organisationen ermöglicht:

Persönliche Daten zu identifizieren und zu katalogisieren
Potenzielle Risiken und Schwachstellen zu bewerten
Geeignete Sicherheitsmaßnahmen umzusetzen
Auf Anfragen von betroffenen Personen (DSARs) zu reagieren
Die Einhaltung gegenüber Regulierungsbehörden nachzuweisen

Sensible Daten, die spezifisch für die GDPR sind

GDPR definiert persönliche Daten als alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen. Einige Kategorien persönlicher Daten sind jedoch besonders sensibel und erfordern zusätzlichen Schutz. Diese speziellen Kategorien sensibler Daten umfassen:

Rassische oder ethnische Herkunft
Politische Meinungen
Religiöse oder philosophische Überzeugungen
Gewerkschaftszugehörigkeit
Genetische Daten
Biometrische Daten (zur eindeutigen Identifizierung einer Person)
Gesundheitsdaten
Daten über das Sexualleben oder die sexuelle Orientierung einer Person

Organisationen müssen besondere Vorsichtsmaßnahmen treffen, wenn sie diese Arten sensibler Daten verarbeiten, z.B. die ausdrückliche Zustimmung der betroffenen Personen einholen und strenge Zugriffskontrollen implementieren.

Wo man sensible Daten findet

Sie können sensible Daten in verschiedenen Systemen innerhalb einer Organisation finden, was es schwierig macht, sie zu lokalisieren und zu verwalten. Häufige Orte, an denen sich sensible Daten befinden können, sind:

Strukturierte Datenbanken (z.B. MySQL, PostgreSQL)
Unstrukturierte Datenquellen (z.B. E-Mails, Dokumente)
Cloud-Speicherplattformen (z.B. AWS S3, Google Cloud Storage)
Backup-Dateien und Archive
Applikationsprotokolle und Audit-Trails

Um sensible Daten effektiv zu entdecken, müssen Organisationen eine gründliche Inventur ihrer Datenbestände durchführen und den Fluss persönlicher Informationen in ihren Systemen kartieren.

Open-Source-Tools zur GDPR-Datenerkennung

Mehrere Open-Source-Tools können Organisationen bei ihren GDPR-Datenerkennungsbemühungen unterstützen. Diese Tools bieten Funktionen wie Datenklassifizierung, Musterabgleich und Metadaten-Extraktion. Einige beliebte Open-Source-Tools zur Datenerkennung sind:

Apache Ranger: Apache Ranger ist ein Framework zur Ermöglichung, Überwachung und Verwaltung umfassender Datensicherheit über die Hadoop-Plattform hinweg. Es bietet eine zentrale Plattform zur Definition und Durchsetzung feingranularer Zugriffskontrollrichtlinien.
ElasticSearch: ElasticSearch ist eine verteilte Such- und Analyse-Engine für Log-Analyse, Volltextsuche und Datenerkennung. Seine leistungsstarke Abfragesprache ermöglicht es Organisationen, große Datenmengen schnell zu durchsuchen und zu analysieren.
Talend Open Studio for Data Quality: Talend Open Studio (eingestellt am 31. Januar 2024) für Data Quality ist ein Open-Source-Tool zur Datenprofilierung und -bereinigung. Es bietet Funktionen zur Datenerkennung, Datenabgleich und Datenstandardisierung und hilft Organisationen, die Qualität und Konsistenz ihrer Daten sicherzustellen.

Bei der Verwendung dieser Tools ist es wichtig, sie gemäß den spezifischen Bedürfnissen und der Datenlandschaft Ihrer Organisation zu konfigurieren. Zum Beispiel müssen Sie möglicherweise benutzerdefinierte Muster oder reguläre Ausdrücke definieren, um sensible Daten zu identifizieren, die für Ihre Branche einzigartig sind, oder spezielle Regeln zur Datenqualität erstellen, um Ihre Daten zu validieren und zu standardisieren.

Beispiel: Erkennen sensibler Daten in einem Hadoop-Cluster

Betrachten wir ein Beispielsszenario, in dem eine Organisation Apache Ranger verwenden möchte, um sensible Daten in einem Hadoop-Cluster zu erkennen und zu schützen. Zunächst müssten sie Apache Ranger einrichten und in ihre Hadoop-Umgebung integrieren.

Sobald Apache Ranger installiert und konfiguriert ist, kann die Organisation Richtlinien definieren, um sensible Daten zu klassifizieren und zu kennzeichnen. Zum Beispiel könnten sie eine Richtlinie erstellen, die Spalten, die Kreditkartennummern enthalten, als “PCI Sensitive” kennzeichnet. Hier ist ein Beispiel für eine Richtliniendefinition in Apache Ranger:

jsonCopy code{
  "policyName": "Kreditkartenrichtlinie",
  "resources": {
    "database": {
      "values": ["finance"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    },
    "table": {
      "values": ["transactions"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    },
    "column": {
      "values": ["credit_card_number"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    }
  },
  "policyLabels": ["PCI Sensitive"],
  "description": "Richtlinie zur Klassifizierung von Kreditkartennummern als sensibel"
}

In dieser Richtlinie ist Apache Ranger so konfiguriert, dass die Spalte “credit_card_number” in der Tabelle “transactions” der Datenbank “finance” als “PCI Sensitive” gekennzeichnet wird. Diese Klassifizierung hilft, sensible Daten zu identifizieren und ermöglicht es der Organisation, geeignete Zugriffskontrollen und Sicherheitsmaßnahmen anzuwenden.

Mit der Richtlinie im Einsatz wird Apache Ranger kontinuierlich den Zugriff auf die angegebenen Ressourcen überwachen und die definierten Richtlinien durchsetzen. Es kann Berichte und Audit-Trails generieren, die Einblick in die Zugriffe auf sensible Daten und die Einhaltung der GDPR-Anforderungen geben.

Zusammenfassung und Fazit

GDPR-Datenerkennung ist ein entscheidender Prozess für Organisationen, die Datenkonformität anstreben. Durch die Identifizierung und Lokalisierung sensibler Daten in ihren Systemen können Unternehmen die notwendigen Schritte unternehmen, um persönliche Informationen zu schützen und GDPR-Anforderungen zu erfüllen.

Wir haben die Bedeutung der Datenerkennung, die Arten sensibler Daten, die spezifisch für die GDPR sind, und wo diese Daten typischerweise zu finden sind, diskutiert. Wir haben kostenlose Tools vorgestellt, die bei der Datenerkennung helfen können. Diese Tools sind Apache Ranger, ElasticSearch und Talend Open Studio for Data Quality.

Denken Sie daran, dass Datenerkennung ein fortlaufender Prozess ist, der regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen erfordert, da sich die Datenlandschaft einer Organisation weiterentwickelt. Organisationen können ihre Datenverwaltung verbessern, indem sie gute Praktiken der Datenerkennung und die richtigen Tools verwenden. Dies kann dazu beitragen, Risiken zu reduzieren und das Vertrauen der Kunden zu stärken. Gute Praktiken der Datenerkennung und die richtigen Tools sind der Schlüssel, um diese Vorteile zu erreichen.

DataSunrise: Benutzerfreundliche und flexible Tools für Datenerkennung und Compliance

Open-Source-Sicherheitstools bieten im Vergleich zu kommerziellen Lösungen möglicherweise keine regelmäßigen Updates, umfassende Unterstützung und umfangreiche Dokumentation. Sie erfordern oft mehr technisches Fachwissen, um effektiv konfiguriert und gewartet zu werden, was für Organisationen mit begrenzten Ressourcen oder technischen Fähigkeiten herausfordernd sein kann.

DataSunrise bietet eine umfassende Suite von Tools für Datenbanksicherheit, Datenerkennung (einschließlich OCR) und Compliance. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und flexiblen Konfigurationsoptionen ermöglicht DataSunrise Organisationen, ihre sensiblen Daten effektiv zu entdecken, zu schützen und zu verwalten.

Um zu erfahren, wie DataSunrise Ihrer Organisation bei der Einhaltung der GDPR-Vorschriften und der Verbesserung der Datensicherheit helfen kann, laden wir Sie ein, sich für unsere Online-Demo anzumelden. Unsere Experten zeigen Ihnen gerne die leistungsstarken Funktionen von DataSunrise und demonstrieren, wie sie auf Ihre speziellen Bedürfnisse zugeschnitten werden können.