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Mascheramento dei Dati per Amazon Redshift

Mascheramento dei Dati per Amazon Redshift

Introduzione

Con l’uso crescente di data warehouse sul cloud come Amazon Redshift, le organizzazioni affrontano nuove sfide nella protezione dei loro dati preziosi. Gli attori interni sono responsabili di quasi la metà (49%) delle violazioni dei dati in Europa, Medio Oriente e Africa, indicando frequenti occorrenze di minacce interne come l’abuso dei privilegi e gli errori non intenzionali dei dipendenti. Questa statistica allarmante evidenzia l’importanza di implementare misure di sicurezza robuste, come il mascheramento dei dati, per proteggere le informazioni sensibili e garantire la conformità normativa.

Comprendere il Mascheramento dei Dati per Amazon Redshift

Il mascheramento dei dati è una tecnica potente utilizzata per proteggere i dati sensibili in Redshift sostituendoli con informazioni fittizie ma realistiche. Quando applicato ad Amazon Redshift, aiuta le organizzazioni a mantenere la privacy dei dati consentendo allo stesso tempo agli utenti autorizzati di accedere e analizzare le informazioni di cui hanno bisogno.

Perché il Mascheramento dei Dati è Importante?

Protegge i dati sensibili dall’accesso non autorizzato
Garantisce la conformità con regolamenti come GDPR e HIPAA
Riduce il rischio di violazioni dei dati e minacce interne
Permette l’uso sicuro dei dati di produzione in ambienti non di produzione

Capacità di Mascheramento dei Dati Native di Amazon Redshift

Amazon Redshift offre funzioni di mascheramento dei dati integrate che possono aiutare a proteggere le informazioni sensibili. Queste funzioni permettono di mascherare i dati direttamente nelle vostre query o viste.

Funzioni di Mascheramento dei Dati Chiave di Redshift

Utilizziamo la seguente tabella con i dati sintetici di mockaroo.com:

create table MOCK_DATA (
id INT,
first_name VARCHAR(50),
last_name VARCHAR(50),
email VARCHAR(50)
);
insert into MOCK_DATA (id, first_name, last_name, email) values (1, 'Garvey', 'Dummer', '[email protected]');
insert into MOCK_DATA (id, first_name, last_name, email) values (2, 'Sena', 'Trevna', '[email protected]');
…

Utilizzando le funzioni di mascheramento native, è possibile impiegare costruzioni come:

SELECT RIGHT(email, 4) AS masked_email
FROM mock_data;

SELECT '[email protected]' AS masked_email
FROM mock_data;

CREATE VIEW masked_users AS
SELECT 
  id,
  LEFT(email, 1) || '****' || SUBSTRING(email FROM POSITION('@' IN email)) AS masked_email,
  LEFT(first_name, 1) || REPEAT('*', LENGTH(first_name) - 1) AS masked_first_name
FROM mock_data;
SELECT * FROM masked_users;

SELECT REGEXP_REPLACE(email, '.', '*') AS masked_email
FROM mock_data;

Il risultato per l’esempio di sostituzione con REGEXP_REPLACE è mostrato di seguito:

Un approccio più complesso può coinvolgere le funzioni Python integrate di Redshift.

-- Mask Email --
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_mask_email(email VARCHAR(255))
RETURNS VARCHAR(255)
STABLE
AS $$
    import re
    def mask_part(part):
        return re.sub(r'[a-zA-Z0-9]', '*', part)
    if '@' not in email:
        return email
    local, domain = email.split('@', 1)
    masked_local = mask_part(local)
    domain_parts = domain.split('.')
    masked_domain_parts = [mask_part(part) for part in domain_parts[:-1]] + [domain_parts[-1]]
    masked_domain = '.'.join(masked_domain_parts)
    return "{0}@{1}".format(masked_local, masked_domain)
$$ LANGUAGE plpythonu;

SELECT email, f_mask_email(email) AS masked_email
FROM MOCK_DATA;

Mascheramento Dinamico vs. Mascheramento Statico dei Dati

Quando si implementa il mascheramento dei dati per Amazon Redshift, è essenziale comprendere la differenza tra mascheramento dinamico e statico.

Mascheramento Dinamico dei Dati

Il mascheramento dinamico applica le regole di mascheramento in tempo reale quando i dati vengono interrogati. Questo approccio offre flessibilità e non modifica i dati originali.

Vantaggi del mascheramento dinamico:

Nessuna modifica ai dati di origine
Le regole di mascheramento possono essere aggiornate facilmente
Utenti diversi possono vedere diversi livelli di dati mascherati

Mascheramento Statico dei Dati

Il mascheramento statico altera permanentemente i dati nel database. Questo metodo è tipicamente utilizzato quando si creano copie dei dati di produzione per scopi di test o sviluppo.

Vantaggi del mascheramento statico:

Mascheramento coerente in tutti gli ambienti
Impatto ridotto delle prestazioni sulle query
Adatto per la creazione di set di dati sanitizzati

Creare un’Istanza di DataSunrise per il Mascheramento Dinamico dei Dati

Per implementare il mascheramento dinamico avanzato dei dati per Amazon Redshift, è possibile utilizzare soluzioni di terze parti come DataSunrise. Ecco come iniziare con DataSunrise:

Accedi alla tua dashboard di DataSunrise
Vai alla sezione “Istanze”
Fai clic su “Aggiungi Istanza” e seleziona “Amazon Redshift”
Inserisci i dettagli della tua connessione Redshift

L’immagine qui sotto mostra l’istanza appena creata, che appare alla fine della lista.

Configura le regole di mascheramento per le colonne sensibili
Salva e applica la configurazione

Una volta impostato, è possibile visualizzare i dati mascherati dinamicamente interrogando la propria istanza Redshift tramite il proxy di DataSunrise.

Notate che la colonna dell’email è mascherata. Questo dimostra una regola di mascheramento dinamico in azione. I dati vengono offuscati in tempo reale mentre la query viene eseguita, proteggendo le informazioni sensibili senza alterare i dati sottostanti.

Migliori Pratiche per il Mascheramento dei Dati in Amazon Redshift

Per garantire una protezione efficace dei dati, segui queste migliori pratiche:

Identificare e classificare i dati sensibili
Utilizzare una combinazione di tecniche di mascheramento
Rivedere e aggiornare regolarmente le regole di mascheramento
Monitorare l’accesso ai dati mascherati
Formare i dipendenti sulle politiche di privacy dei dati

Garantire la Conformità Normativa con il Mascheramento dei Dati

Il mascheramento dei dati svolge un ruolo cruciale nel soddisfare i requisiti normativi. Implementando strategie di mascheramento robuste, le organizzazioni possono:

Proteggere le informazioni di identificazione personale (PII)
Assicurare i principi di minimizzazione dei dati
Mantenere l’integrità dei dati preservando la privacy
Dimostrare la dovuta diligenza negli sforzi di protezione dei dati

Sfide e Considerazioni

Sebbene il mascheramento dei dati offra vantaggi significativi, è importante essere consapevoli delle potenziali sfide:

Impatto delle prestazioni sulle query
Mantenere la coerenza dei dati tra sistemi
Bilanciare la sicurezza con l’usabilità dei dati
Gestire relazioni complesse tra dati

Tendenze Future nel Mascheramento dei Dati per i Data Warehouse sul Cloud

Man mano che l’adozione del cloud continua a crescere, ci aspettiamo di vedere progressi nelle tecnologie di mascheramento dei dati:

Algoritmi di mascheramento basati su AI
Integrazione con piattaforme di governance dei dati
Compatibilità migliorata tra cloud
Reportistica di conformità automatizzata

DataSunrise ha già implementato tutte le tendenze descritte qui, rendendo il nostro prodotto la soluzione leader per ambienti multi-storage.

Conclusione

Il mascheramento dei dati per Amazon Redshift è una componente essenziale di una strategia di protezione dei dati completa. Implementando tecniche di mascheramento efficaci, le organizzazioni possono proteggere le informazioni sensibili, garantire la conformità normativa e mitigare i rischi associati alle violazioni dei dati. Con l’evolversi dello scenario delle minacce, è cruciale rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e migliori pratiche di mascheramento dei dati.

Per chi cerca soluzioni avanzate di protezione dei dati, DataSunrise offre strumenti all’avanguardia e di ultima generazione per la sicurezza nel database, incluse funzionalità di audit e scoperta dei dati. Per sperimentare la potenza della suite di protezione dei dati completa di DataSunrise, visita il nostro sito web per una demo online e fai il primo passo verso la sicurezza dei tuoi preziosi asset di dati.