DataSunrise Descubrimiento de Datos Sensibles para Amazon Aurora
Herramienta de Descubrimiento de Datos para Amazon Aurora mitiga el riesgo de exposición de datos confidenciales al escanear la base de datos y detectar información sensible. Identifique las fuentes de datos sensibles en la base de datos de Amazon Aurora y aplique reglas de seguridad, auditoría o enmascaramiento para los datos sensibles y regulados detectados.
La herramienta de descubrimiento de datos sensibles para bases de datos Aurora es una solución útil que mitiga los riesgos de exposición de datos confidenciales. Las herramientas de descubrimiento de datos sensibles asisten en la detección de datos regulados por GDPR, SOX, HIPAA, PCI DSS.
La búsqueda se realiza en los nombres de las columnas y los contenidos de las columnas utilizando un algoritmo que detecta coincidencias con patrones de expresiones regulares. Los patrones son escalables. Por lo tanto, puede buscar cualquier tipo de dato específico y mitigar el riesgo de fugas de datos sensibles.
Puede buscar en una determinada base de datos, esquema, tabla o en todas las bases de datos. DataSunrise escanea los nombres de las columnas y los contenidos de las columnas. Contiene patrones de expresiones regulares para los siguientes tipos de datos:
- Fechas
- Direcciones de correo electrónico
- Financieros (contraseñas, números de tarjetas de crédito, salario, impuestos)
- Geográficos (dirección, ciudad, país, código postal, estado, código ZIP)
- Información médica
- Nombres
- Números de seguridad social
- Números de teléfono
- Información web/red (direcciones IP, URL)
Después de obtener los resultados de la búsqueda, puede usar fácilmente las columnas detectadas en las reglas de seguridad, auditoría o enmascaramiento.
- Agregue una regla de seguridad para restringir el acceso a datos sensibles.
- Agregue una regla de auditoría para monitorear constantemente las operaciones con los datos de las columnas seleccionadas.
- Agregue una regla de enmascaramiento para obfuscar o enmascarar información confidencial.
