Mascheramento Statico dei Dati per Amazon DynamoDB
Introduzione
Nel 2022, le soluzioni basate su cloud rappresentavano il 53% del mercato globale dei software DLP, con una crescita del mercato complessivo che ha mostrato un’espansione non lineare. Amazon DynamoDB, un popolare servizio di database NoSQL, memorizza grandi quantità di dati, inclusi potenziali informazioni sensibili. Il mascheramento statico dei dati offre una potente soluzione per proteggere questi dati. Esploriamo come il mascheramento statico dei dati può essere implementato per Amazon DynamoDB, concentrandosi su tecniche e strumenti pratici.
I principali fornitori di DLP stanno dando la priorità allo sviluppo di soluzioni native per il cloud e compatibili con il cloud per rispondere alla crescente domanda. In DataSunrise, siamo in sintonia con queste tendenze del settore e offriamo soluzioni all’avanguardia progettate per proteggere efficacemente le infrastrutture dati basate su cloud.
Comprendere il Mascheramento Statico dei Dati
Il mascheramento statico dei dati è una tecnica di sicurezza che sostituisce i dati sensibili con informazioni realistiche ma fittizie. A differenza del mascheramento dinamico, che avviene in tempo reale, il mascheramento statico altera permanentemente i dati a riposo. Questo approccio è ideale per creare ambienti sicuri e non produttivi per il test e lo sviluppo.
Vantaggi del Mascheramento Statico dei Dati
- Maggiore sicurezza dei dati
- Conformità con le normative sulla protezione dei dati
- Rischio ridotto di violazioni dei dati
- Ambiente sicuro per lo sviluppo e il test
Capacità Nativa di Mascheramento in Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB offre capacità native di mascheramento, che abbiamo trattato nei nostri articoli precedenti sul mascheramento e mascheramento dinamico per DynamoDB. Queste funzionalità consentono il post-elaborazione dei risultati delle query dopo aver recuperato i dati utilizzando l’API Python o CLI.
Implementare il Mascheramento Statico dei Dati con Python e Boto3
Esploriamo un esempio pratico di mascheramento statico dei dati utilizzando Python e la libreria Boto3. Ci collegheremo al database, creeremo una copia dei dati (tabella MaskedDanielArticleTable) e maschereremo informazioni sensibili come indirizzi email e IP.
import boto3
from boto3.dynamodb.conditions import Key
import time
# Connettersi a DynamoDB
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
source_table = dynamodb.Table('danielArticleTable')
# Creare la tabella mascherata
try:
masked_table = dynamodb.create_table(
TableName='MaskedDanielArticleTable',
KeySchema=[
{'AttributeName': 'id', 'KeyType': 'HASH'},
],
AttributeDefinitions=[
{'AttributeName': 'id', 'AttributeType': 'S'},
],
ProvisionedThroughput={
'ReadCapacityUnits': 5,
'WriteCapacityUnits': 5
}
)
print("Creazione della tabella mascherata...")
masked_table.meta.client.get_waiter('table_exists').wait(TableName='MaskedDanielArticleTable')
print("Tabella mascherata creata con successo")
except dynamodb.meta.client.exceptions.ResourceInUseException:
print("La tabella mascherata esiste già")
masked_table = dynamodb.Table('MaskedDanielArticleTable')
# Funzione per mascherare l'email
def mask_email(email):
username, domain = email.split('@')
masked_username = username[:2] + '*' * (len(username) - 2)
return f"{masked_username}@{domain}"
# Funzione per mascherare l'indirizzo IP
def mask_ip(ip):
octets = ip.split('.')
masked_octets = octets[:2] + ['***', '***']
return '.'.join(masked_octets)
# Scansionare la tabella originale
response = source_table.scan()
items = response['Items']
# Mascherare e copiare i dati
for item in items:
masked_item = item.copy()
if 'email' in masked_item:
masked_item['email'] = mask_email(masked_item['email'])
if 'ip_address' in masked_item:
masked_item['ip_address'] = mask_ip(masked_item['ip_address'])
# Inserire l'elemento mascherato nella nuova tabella
masked_table.put_item(Item=masked_item)
print("Mascheramento statico dei dati completato.")L’output (eseguito in Jupyter Notebook) è il seguente:
Questo script dimostra un approccio di base al mascheramento statico dei dati. Crea una nuova tabella con dati mascherati, garantendo che le informazioni sensibili originali rimangano protette.
Prima di procedere, è importante affrontare alcuni punti chiave relativi al codice fornito. La natura dello schema flessibile di DynamoDB presenta sfide uniche per il mascheramento automatico dei dati statici. Esaminiamo queste complessità:
- Diversi elementi nella stessa tabella possono avere attributi differenti.
- Nuovi attributi possono essere aggiunti agli elementi in qualsiasi momento senza necessità di modificare la struttura della tabella.
Per affrontare queste sfide:
- Implementare regole di mascheramento flessibili che possano adattarsi a strutture dati variabili.
- Utilizzare tecniche di pattern matching o di machine learning per identificare potenziali dati sensibili.
- Mantenere un catalogo completo di modelli sensibili e posizioni di dati.
- Impiegare tecniche di campionamento per gestire grandi set di dati in modo efficiente.
Mascheramento Statico dei Dati con DataSunrise
La versione attuale di DataSunrise (10.0) offre funzionalità di mascheramento dinamico completo per DynamoDB, ma non supporta il mascheramento statico per questo database. Per una panoramica completa dei database supportati e delle funzionalità, consultare il capitolo 1.2, ‘Database Supportati e Funzionalità,’ nella nostra documentazione. Di conseguenza, le istanze DynamoDB non sono disponibili per la selezione nelle liste di database di origine e destinazione quando si imposta un’attività di mascheramento statico.
Best Practices per il Mascheramento Statico dei Dati in DynamoDB
Per massimizzare l’efficacia dei vostri sforzi di mascheramento statico dei dati:
- Identificare tutti gli attributi di dati sensibili
- Utilizzare tecniche di mascheramento realistiche per mantenere l’usabilità dei dati
- Aggiornare regolarmente le regole di mascheramento per affrontare nuovi tipi di dati
- Implementare controlli di accesso per i dati mascherati
- Verificare i processi di mascheramento per garantirne l’efficacia
Sfide e Considerazioni
Sebbene il mascheramento statico dei dati offra significativi vantaggi, è importante considerare le potenziali sfide:
- Impatto sulle prestazioni durante il processo di mascheramento
- Mantenimento dell’integrità referenziale nei dataset mascherati
- Assicurarsi che i dati mascherati rimangano utili per il test e lo sviluppo
- Mantenere aggiornate le regole e le attività di mascheramento con le strutture di dati in cambiamento
Conclusione
Il mascheramento statico dei dati per Amazon DynamoDB fornisce uno strumento potente per proteggere le informazioni sensibili. Implementando tecniche di mascheramento robuste, le organizzazioni possono ridurre significativamente il rischio di violazioni dei dati e garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati.
Che si usino le funzionalità native di DynamoDB, script Python personalizzati o strumenti specializzati, il mascheramento statico dei dati offre un approccio flessibile ed efficace per proteggere i vostri preziosi asset dati.
DataSunrise offre una gamma completa di strumenti di sicurezza per database, includendo funzionalità di audit e conformità avanzate. Le nostre soluzioni all’avanguardia offrono opzioni flessibili e potenti per proteggere i vostri dati sensibili su varie piattaforme di database. Visitate il nostro sito web per programmare una demo online e per esplorare come DataSunrise può migliorare la vostra strategia di sicurezza dei dati.
