Scoperta dei Dati GDPR
Introduzione
Nel mondo odierno orientato ai dati, le organizzazioni gestiscono grandi quantità di informazioni personali. Il GDPR nell’UE richiede alle aziende di essere proattive riguardo alla conformità dei dati. Una parte chiave del rispetto delle norme GDPR è trovare i dati sensibili nei sistemi di una azienda, conosciuta come scoperta dei dati. In questo articolo esploreremo le basi della scoperta dei dati GDPR, discuteremo i tipi di dati sensibili specifici del GDPR e introdurremo strumenti open-source che possono aiutare in questo processo.
Che Cos’è la Scoperta dei Dati GDPR?
La scoperta dei dati GDPR è il processo di identificazione, classificazione e mappatura dei dati personali nell’infrastruttura IT di un’organizzazione. Questo processo comporta il rilevamento di informazioni sensibili memorizzate in database, sistemi di file, archiviazione cloud e altri repository di dati. La scoperta dei dati mira a comprendere dove si trovano i dati personali e a identificare chi può accedervi.
Una scoperta dei dati efficace è essenziale per la conformità GDPR poiché consente alle organizzazioni di:
- Identificare e catalogare i dati personali
- Valutare i rischi e le vulnerabilità potenziali
- Implementare misure di sicurezza appropriate
- Rispondere a richieste di accesso ai dati (DSARs)
- Dimostrare la conformità alle autorità regolatorie
Dati Sensibili Specifici del GDPR
Il GDPR definisce i dati personali come qualsiasi informazione relativa a una persona identificata o identificabile. Tuttavia, alcune categorie di dati personali sono particolarmente sensibili e richiedono una protezione aggiuntiva. Queste categorie speciali di dati sensibili includono:
- Origine razziale o etnica
- Opinioni politiche
- Credenze religiose o filosofiche
- Appartenenza sindacale
- Dati genetici
- Dati biometrici (per identificare univocamente una persona)
- Dati sanitari
- Dati relativi alla vita sessuale o all’orientamento sessuale di una persona
Le organizzazioni devono prendere precauzioni extra durante il trattamento di questi tipi di dati sensibili, come ottenere il consenso esplicito dagli individui e implementare controlli di accesso rigorosi.
Dove Trovare i Dati Sensibili
È possibile trovare dati sensibili in vari sistemi all’interno di un’organizzazione, rendendo difficile localizzarli e gestirli. I luoghi comuni in cui possono risiedere dati sensibili includono:
- Database strutturati (es. MySQL, PostgreSQL)
- Fonti di dati non strutturati (es. email, documenti)
- Piattaforme di archiviazione cloud (es. AWS S3, Google Cloud Storage)
- File di backup e archivi
- Log delle applicazioni e tracce di audit
Per scoprire efficacemente i dati sensibili, le organizzazioni devono eseguire un inventario completo dei loro asset di dati e mappare il flusso delle informazioni personali attraverso i loro sistemi.
Strumenti Open-Source per la Scoperta dei Dati GDPR
Diversi strumenti open-source possono aiutare le organizzazioni nei loro sforzi di scoperta dei dati GDPR. Questi strumenti offrono funzionalità come la classificazione dei dati, la corrispondenza di modelli e l’estrazione di metadati. Alcuni strumenti open-source popolari per la scoperta dei dati includono:
- Apache Ranger: Apache Ranger è un framework per abilitare, monitorare e gestire la sicurezza dei dati in modo completo sulla piattaforma Hadoop. Fornisce una piattaforma centralizzata per definire e applicare politiche di controllo degli accessi di gran finezza.
- ElasticSearch: ElasticSearch è un motore di ricerca e analisi distribuito per l’analisi dei log, la ricerca full-text e la scoperta dei dati. Il suo potente linguaggio di query consente alle organizzazioni di cercare e analizzare rapidamente grandi volumi di dati.
- Talend Open Studio for Data Quality: Talend Open Studio (ritirato il 31 gennaio 2024) per la Qualità dei Dati è uno strumento open-source per la profilazione e la pulizia dei dati. Fornisce funzionalità per la scoperta dei dati, l’abbinamento dei dati e la standardizzazione dei dati, aiutando le organizzazioni a garantire la qualità e la coerenza dei loro dati.
Quando si utilizzano questi strumenti, è importante configurarli in base alle esigenze specifiche e al panorama dei dati dell’organizzazione. Ad esempio, potrebbe essere necessario definire modelli personalizzati o espressioni regolari per identificare i dati sensibili unici per il proprio settore o creare regole specifiche di qualità dei dati per convalidare e standardizzare i dati.
Esempio: Scoperta dei Dati Sensibili in un Cluster Hadoop
Consideriamo uno scenario in cui un’organizzazione desidera utilizzare Apache Ranger per scoprire e proteggere i dati sensibili memorizzati in un cluster Hadoop. Per iniziare, dovrebbero configurare Apache Ranger e integrarlo con il loro ambiente Hadoop.
Una volta che Apache Ranger è installato e configurato, l’organizzazione può definire politiche per classificare e taggare i dati sensibili. Ad esempio, possono creare una politica che etichetta le colonne contenenti numeri di carte di credito come “PCI Sensibile.” Ecco un esempio di definizione di politica in Apache Ranger:
{
"policyName": "Credit Card Policy",
"resources": {
"database": {
"values": ["finance"],
"isExcludes": false,
"isRecursive": false
},
"table": {
"values": ["transactions"],
"isExcludes": false,
"isRecursive": false
},
"column": {
"values": ["credit_card_number"],
"isExcludes": false,
"isRecursive": false
}
},
"policyLabels": ["PCI Sensitive"],
"description": "Policy to classify credit card numbers as sensitive"
}
In questa politica, Apache Ranger è configurato per etichettare la colonna “credit_card_number” nella tabella “transactions” del database “finance” come “PCI Sensibile.” Questa classificazione aiuta a identificare i dati sensibili e consente all’organizzazione di applicare controlli di accesso e misure di sicurezza appropriate.
Con la politica in vigore, Apache Ranger monitorerà continuamente l’accesso alle risorse specificate e applicherà le politiche definite. Potrà generare report e tracce di audit, fornendo visibilità su chi accede ai dati sensibili e aiutando a dimostrare la conformità ai requisiti del GDPR.
Sommario e Conclusione
La scoperta dei dati GDPR è un processo critico per le organizzazioni che desiderano raggiungere la conformità dei dati. Identificando e localizzando i dati sensibili nei loro sistemi, le aziende possono adottare le misure necessarie per proteggere le informazioni personali e rispettare i requisiti del GDPR.
Abbiamo discusso l’importanza della scoperta dei dati, i tipi di dati sensibili specifici del GDPR e dove questi dati possono essere tipicamente trovati. Abbiamo anche introdotto strumenti gratuiti per aiutare nella scoperta dei dati. Questi strumenti includono Apache Ranger, ElasticSearch e Talend Open Studio for Data Quality.
Ricorda, la scoperta dei dati è un processo continuo che richiede revisioni e aggiornamenti regolari man mano che il panorama dei dati di un’organizzazione evolve. Le organizzazioni possono migliorare la propria governance dei dati utilizzando buone pratiche di scoperta dei dati e gli strumenti giusti. Questo può aiutare a ridurre i rischi e costruire la fiducia dei clienti. Buone pratiche di scoperta dei dati e gli strumenti giusti sono fondamentali per ottenere questi benefici.
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