DataSecOps

En el mundo de hoy impulsado por los datos, las organizaciones están procesando y almacenando enormes cantidades de información sensible. Asegurar la seguridad y el cumplimiento de estos datos a lo largo de su ciclo de vida se ha convertido en una prioridad crítica. Este es el punto donde DataSecOps se vuelve relevante.

DataSecOps combina los principios de DevOps con las mejores prácticas de seguridad de datos para ayudar a las organizaciones a entregar canalizaciones de procesamiento de datos seguras y conformes. Esta pieza discutirá DataSecOps y su conexión con DevOps. El curso cubrirá herramientas de código abierto y cómo ayudan a las empresas a seguir las leyes de protección de datos.

Entendiendo DataSecOps

DataSecOps combina la seguridad de datos con DevOps para mantener los datos seguros durante todas las etapas del procesamiento. Esto incluye recolectar, almacenar, analizar y presentar datos. DataSecOps es una metodología que combina la seguridad de datos con las prácticas de DevOps para crear un entorno más seguro y eficiente para las organizaciones.

DataSecOps utiliza cifrado, controles de acceso y herramientas de monitoreo. Estas herramientas ayudan a encontrar y reducir riesgos de seguridad. Actúa sobre esto antes de que personas malintencionadas puedan explotarlas.

La automatización en DataSecOps juega un papel clave al simplificar los procesos de seguridad y asegurar que se apliquen medidas de seguridad consistentemente a través de todos los sistemas y aplicaciones. Esto ayuda a prevenir errores y permite a las organizaciones reaccionar rápidamente a problemas de seguridad.

DataSecOps ayuda a las organizaciones a prevenir brechas de datos siendo proactivos sobre la seguridad y adelantándose a posibles amenazas. Esto mantiene la información importante segura y genera confianza para la organización. En general, DataSecOps es esencial para asegurar que los datos permanezcan seguros a lo largo de todo su ciclo de vida.

DataSecOps es crucial en la gestión de gobernanza de datos y en asegurar la seguridad de los flujos de datos.

Cómo DataSecOps se Relaciona con DevOps

DevOps combina el desarrollo de software y las operaciones de TI para acelerar el proceso de desarrollo y entregar mejor software rápidamente. DataSecOps se construye sobre los principios de DevOps de colaboración, automatización y entrega continua añadiendo una capa de seguridad a la canalización de procesamiento de datos.

Une a los ingenieros de datos, profesionales de seguridad y expertos en cumplimiento para integrar la seguridad de datos en cada etapa del proceso de desarrollo. Fomentando la colaboración y automatizando los procesos de seguridad, DataSecOps permite a las organizaciones entregar canalizaciones de procesamiento de datos seguras y conformes a la velocidad de DevOps.

Componentes Clave de DataSecOps

Descubrimiento y Clasificación de Datos: DataSecOps empieza con la identificación y clasificación de datos sensibles a lo largo de la organización. Esto significa utilizar herramientas para buscar información privada en bases de datos, archivos y almacenamiento en la nube. La información puede incluir nombres, registros de salud y datos financieros.

El equipo clasifica los datos por cuan sensibles son y qué reglas de seguridad y cumplimiento aplican a ellos. Una tienda en línea usa una herramienta para buscar en su base de datos de clientes. La herramienta encuentra información sensible como números de tarjetas de crédito y direcciones de correo electrónico. La herramienta clasifica automáticamente estos datos como PII y aplica los controles de seguridad adecuados.

Control de Acceso y Cifrado: DataSecOps se enfoca en otorgar a los usuarios solo los permisos que necesitan para hacer su trabajo. Usamos controles de acceso para asegurar que solo los usuarios aprobados puedan acceder a datos sensibles durante cada paso del procesamiento de datos.

Además, ciframos datos tanto en reposo como en tránsito para protegerlos del acceso no autorizado.

Ejemplo: Una organización de salud usa RBAC para asegurar que solo profesionales de salud autorizados puedan acceder a registros de pacientes. La organización también cifra los datos de los pacientes usando cifrado AES-256 para protegerlos del acceso no autorizado.

Monitoreo Continuo y Auditoría: DataSecOps implica monitorear continuamente la canalización de procesamiento de datos para problemas de seguridad y cumplimiento. Esto incluye monitorear la actividad del usuario, detectar anomalías e identificar posibles amenazas de seguridad. Las organizaciones usan herramientas de auditoría automatizadas para rastrear el acceso a los datos y asegurar que todas las actividades sean registradas para revisión de cumplimiento.

Ejemplo: Una empresa de servicios financieros usa una herramienta de gestión de información y eventos de seguridad (SIEM) para monitorear su canalización de procesamiento de datos en busca de actividad sospechosa. La herramienta envía alertas inmediatas cuando detecta posibles amenazas de seguridad. Esto permite al equipo de seguridad investigar y resolver el problema de manera rápida.

Herramientas de Código Abierto para DataSecOps

Hay varias herramientas de código abierto disponibles que pueden ayudar a las organizaciones a implementar DataSecOps. Aquí hay algunos ejemplos:

1. Apache Ranger: Apache Ranger es un marco para habilitar, monitorear y gestionar la seguridad integral de datos en la plataforma Hadoop. Crea un lugar central para establecer y hacer cumplir reglas sobre quién puede acceder a partes de Hadoop como HDFS, Hive y HBase.
2. Apache Sentry: Apache Sentry (retirado) es un sistema que controla el acceso a datos y metadatos en Apache Hadoop. Las organizaciones pueden controlar el acceso a los datos de Hadoop estableciendo reglas para diferentes niveles como base de datos, tabla y columna.
3. Apache Knox: Apache Knox es una puerta de enlace API REST para interactuar con clústeres de Apache Hadoop. Proporciona un único punto de autenticación y acceso para los servicios de Apache Hadoop. Esto permite que las organizaciones hagan cumplir políticas de seguridad y controlen el acceso a los recursos de Hadoop.
4. OpenPolicyAgent: OpenPolicyAgent es un motor de políticas de propósito general que permite la aplicación unificada de políticas a lo largo de todo el stack. Ayuda a hacer cumplir reglas de seguridad en varios sistemas como Kubernetes, Terraform y canalizaciones de CI/CD.

Ejemplo: Una empresa de análisis de datos usa Apache Ranger para definir y hacer cumplir políticas de control de acceso para su clúster Hadoop. La empresa crea políticas que otorgan a usuarios específicos acceso a bases de datos y tablas específicas según sus roles laborales. Apache Ranger asegura que solo los usuarios autorizados puedan acceder a los datos que necesitan para realizar sus funciones laborales.

Cumpliendo con las Regulaciones de Seguridad de Datos

DataSecOps ayuda a las organizaciones a cumplir con varias regulaciones de seguridad de datos como GDPR, HIPAA y PCI-DSS. Al integrar controles de seguridad y automatizar procesos de seguridad a lo largo de la canalización de procesamiento de datos, DataSecOps asegura que los datos permanezcan seguros y conformes en cada etapa. Aquí algunos ejemplos de cómo DataSecOps ayuda con el cumplimiento:

1. Protección de Datos por Diseño y por Defecto: DataSecOps asegura que la seguridad de los datos sea una prioridad desde el comienzo. Este es un requisito clave del GDPR. DataSecOps asegura que la protección de datos se incluya en cada paso del proceso de desarrollo. Esto empieza justo al comienzo de la canalización de procesamiento de datos.
2. Control de Acceso y Auditoría: DataSecOps se enfoca en el control de acceso y la auditoría para cumplir con los requisitos de HIPAA y PCI-DSS. Al implementar estrictos controles de acceso y registrar todas las actividades de acceso a datos, DataSecOps ayuda a las organizaciones a demostrar cumplimiento con estas regulaciones.
3. Monitoreo Continuo y Respuesta a Incidentes: DataSecOps implica monitorear continuamente la canalización de procesamiento de datos en busca de problemas de seguridad y cumplimiento. Esto ayuda a las organizaciones a encontrar rápidamente y abordar posibles problemas de seguridad, lo cual es importante para seguir las reglas de seguridad de datos.

Ejemplo: Una organización de salud implementa DataSecOps para asegurar el cumplimiento con HIPAA. La organización usa herramientas para encontrar y categorizar datos sensibles de pacientes. Controlan el acceso basado en roles para permitir solo a profesionales de salud autorizados acceder a los datos.

También revisan regularmente los problemas de seguridad en la canalización de procesamiento de datos. Al hacerlo, la organización demuestra cumplimiento con los requisitos de privacidad y seguridad de datos de HIPAA.

Conclusión

DataSecOps es un método poderoso que ayuda a las organizaciones a crear rápidamente canalizaciones de procesamiento de datos seguras y conformes. DataSecOps integra la seguridad de los datos a lo largo del desarrollo para identificar y reducir riesgos de seguridad, prevenir brechas de datos y cumplir con las regulaciones de seguridad.

Las empresas pueden usar DataSecOps para maximizar el potencial de sus datos y asegurar su seguridad y cumplimiento. Esto se logra utilizando herramientas y procedimientos adecuados. DataSecOps permite a las empresas gestionar y proteger eficazmente sus datos. También les ayuda a adherirse a las regulaciones y directrices.

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