Descubrimiento de Datos GDPR

Introducción

En el mundo impulsado por datos de hoy, las organizaciones manejan grandes cantidades de información personal. El GDPR en la UE requiere que las empresas sean proactivas en lo referente al cumplimiento de los datos. Una parte clave del cumplimiento de las normas del GDPR es encontrar datos sensibles en los sistemas de una empresa, conocido como descubrimiento de datos. En este artículo, exploraremos los conceptos básicos del descubrimiento de datos GDPR, discutiremos los tipos de datos sensibles específicos del GDPR e introduciremos herramientas de código abierto que pueden ayudar en este proceso.

¿Qué es el Descubrimiento de Datos GDPR?

El descubrimiento de datos GDPR es el proceso de identificar, clasificar y mapear datos personales en toda la infraestructura de TI de una organización. Involucra localizar información sensible almacenada en bases de datos, sistemas de archivos, almacenamiento en la nube y otros repositorios de datos. El descubrimiento de datos tiene como objetivo entender la ubicación de los datos personales e identificar quién puede acceder a ellos.

El descubrimiento de datos efectivo es esencial para el cumplimiento del GDPR ya que permite a las organizaciones:

• Identificar y catalogar datos personales
• Evaluar riesgos y vulnerabilidades potenciales
• Implementar medidas de seguridad apropiadas
• Responder a solicitudes de acceso de los sujetos de datos (DSARs)
• Demostrar cumplimiento a las autoridades reguladoras

Datos Sensibles Específicos del GDPR

El GDPR define los datos personales como cualquier información relacionada con una persona física identificada o identificable. Sin embargo, algunas categorías de datos personales son particularmente sensibles y requieren protección adicional. Estas categorías especiales de datos sensibles incluyen:

• Origen racial o étnico
• Opiniones políticas
• Crenencias religiosas o filosóficas
• Afiliación sindical
• Datos genéticos
• Datos biométricos (para identificar de manera única a una persona)
• Datos de salud
• Datos relacionados con la vida sexual u orientación sexual de una persona

Las organizaciones deben tomar precauciones adicionales al procesar estos tipos de datos sensibles, como obtener el consentimiento explícito de los individuos e implementar controles de acceso estrictos.

Dónde Encontrar Datos Sensibles

Puedes encontrar datos sensibles en diversos sistemas dentro de una organización, lo que hace que sea un desafío localizarlos y gestionarlos. Lugares comunes donde pueden residir datos sensibles incluyen:

• Bases de datos estructuradas (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL)
• Fuentes de datos no estructurados (por ejemplo, correos electrónicos, documentos)
• Plataformas de almacenamiento en la nube (por ejemplo, AWS S3, Google Cloud Storage)
• Archivos de respaldo y archivos
• Registro de aplicaciones y auditorías

Para descubrir datos sensibles de manera efectiva, las organizaciones necesitan realizar un inventario exhaustivo de sus activos de datos y mapear el flujo de información personal a través de sus sistemas.

Herramientas de Código Abierto para el Descubrimiento de Datos GDPR

Varias herramientas de código abierto pueden ayudar a las organizaciones en sus esfuerzos de descubrimiento de datos GDPR. Estas herramientas ofrecen capacidades como la clasificación de datos, coincidencia de patrones y extracción de metadatos. Algunas herramientas populares de código abierto para el descubrimiento de datos incluyen:

1. Apache Ranger: Apache Ranger es un marco para habilitar, monitorear y gestionar la seguridad integral de datos en la plataforma Hadoop. Proporciona una plataforma centralizada para definir y aplicar políticas de control de acceso detalladas.
2. ElasticSearch: ElasticSearch es un motor distribuidor de búsqueda y análisis para el análisis de registros, búsqueda de texto completo y descubrimiento de datos. Su poderoso lenguaje de consulta permite a las organizaciones buscar y analizar grandes volúmenes de datos rápidamente.
3. Talend Open Studio for Data Quality: Talend Open Studio (retirado el 31 de enero de 2024) para la Calidad de los Datos es una herramienta de código abierto para el perfilado y la limpieza de datos. Ofrece funciones para el descubrimiento de datos, coincidencia de datos y estandarización de datos, ayudando a las organizaciones a asegurar la calidad y coherencia de sus datos.

Al usar estas herramientas, es importante configurarlas según las necesidades específicas de tu organización y el panorama de datos. Por ejemplo, puede ser necesario definir patrones personalizados o expresiones regulares para identificar datos sensibles únicos de tu industria o crear reglas específicas de calidad de datos para validar y estandarizar tus datos.

Ejemplo: Descubriendo Datos Sensibles en un Cluster de Hadoop

Consideremos un escenario de ejemplo donde una organización quiere usar Apache Ranger para descubrir y proteger datos sensibles almacenados en un cluster de Hadoop. Para comenzar, necesitarían configurar Apache Ranger e integrarlo con su entorno Hadoop.

Una vez que Apache Ranger esté instalado y configurado, la organización puede definir políticas para clasificar y etiquetar datos sensibles. Por ejemplo, pueden crear una política que etiquete columnas que contienen números de tarjetas de crédito como “PCI Sensitivo”. Aquí hay un ejemplo de definición de política en Apache Ranger:

json
{
  "policyName": "Política de Tarjeta de Crédito",
  "resources": {
    "database": {
      "values": ["finanzas"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    },
    "table": {
      "values": ["transacciones"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    },
    "column": {
      "values": ["número_tarjeta_crédito"],
      "isExcludes": false,
      "isRecursive": false
    }
  },
  "policyLabels": ["PCI Sensitivo"],
  "description": "Política para clasificar números de tarjetas de crédito como datos sensibles"
}

En esta política, Apache Ranger está configurado para etiquetar la columna “número_tarjeta_crédito” en la tabla “transacciones” de la base de datos “finanzas” como “PCI Sensitivo”. Esta clasificación ayuda a identificar datos sensibles y permite a la organización aplicar controles de acceso y medidas de seguridad adecuados.

Con la política en su lugar, Apache Ranger monitoreará continuamente el acceso a los recursos especificados y hará cumplir las políticas definidas. Puede generar informes y registros de auditoría, proporcionando visibilidad sobre quién está accediendo a los datos sensibles y ayudando a demostrar el cumplimiento de los requisitos del GDPR.

Resumen y Conclusión

El descubrimiento de datos GDPR es un proceso crítico para las organizaciones que buscan lograr el cumplimiento de datos. Al identificar y localizar datos sensibles dentro de sus sistemas, las empresas pueden tomar las medidas necesarias para proteger la información personal y cumplir con los requisitos del GDPR.

Discutimos la importancia del descubrimiento de datos, los tipos de datos sensibles específicos del GDPR y dónde se puede encontrar típicamente estos datos. Incluimos herramientas gratuitas para ayudar con el descubrimiento de datos. Estas herramientas son Apache Ranger, ElasticSearch y Talend Open Studio for Data Quality.

Recuerda, el descubrimiento de datos es un proceso continuo que requiere revisiones y actualizaciones regulares a medida que evoluciona el panorama de datos de una organización. Las organizaciones pueden mejorar su gobernanza de datos utilizando buenas prácticas de descubrimiento de datos y las herramientas adecuadas. Esto puede ayudar a reducir riesgos y a construir confianza con los clientes. Buenas prácticas de descubrimiento de datos y las herramientas adecuadas son clave para lograr estos beneficios.

DataSunrise: Herramientas Amigables y Flexibles para el Descubrimiento de Datos y Cumplimiento

Las herramientas de seguridad de código abierto pueden carecer de actualizaciones regulares, soporte integral y documentación extensa en comparación con las soluciones comerciales. A menudo requieren más conocimientos técnicos para configurarse y mantenerse de manera efectiva, lo que puede ser un desafío para organizaciones con recursos o habilidades técnicas limitadas.

DataSunrise ofrece una suite completa de herramientas para la seguridad de bases de datos, descubrimiento de datos (incluyendo OCR) y cumplimiento. Con su interfaz amigable y opciones de configuración flexibles, DataSunrise potencia a las organizaciones para descubrir, proteger y gobernar eficazmente sus datos sensibles.

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