GDPR-Datenentdeckung

Einführung

In der heutigen datengesteuerten Welt verarbeiten Organisationen enorme Mengen an persönlichen Informationen. Die GDPR in der EU fordert Unternehmen dazu auf, proaktiv in Bezug auf die Daten-Compliance zu handeln. Ein wesentlicher Bestandteil der Einhaltung der GDPR-Vorschriften besteht darin, sensible Daten in den Systemen eines Unternehmens zu finden, ein Vorgang, der als Datenentdeckung bekannt ist. In diesem Artikel werden wir die Grundlagen der GDPR-Datenentdeckung untersuchen, die für die GDPR spezifischen Arten sensibler Daten diskutieren und Open-Source-Tools vorstellen, die diesen Prozess unterstützen können.

Was ist GDPR-Datenentdeckung?

Die GDPR-Datenentdeckung ist der Prozess der Identifizierung, Klassifizierung und Abbildung personenbezogener Daten in der IT-Infrastruktur einer Organisation. Dabei geht es darum, sensible Informationen, die in Datenbanken, Dateisystemen, Cloud-Speicherdiensten und anderen Datenspeichern abgelegt sind, zu lokalisieren. Ziel der Datenentdeckung ist es, den Standort personenbezogener Daten zu ermitteln und festzustellen, wer darauf zugreifen kann.

Eine effektive Datenentdeckung ist für die Einhaltung der GDPR unerlässlich, da sie es Organisationen ermöglicht:

Personenbezogene Daten zu identifizieren und zu katalogisieren
Mögliche Risiken und Schwachstellen zu bewerten
Entsprechende Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren
Auf Auskunftsanfragen von betroffenen Personen (DSARs) zu reagieren
Die Einhaltung gegenüber den Aufsichtsbehörden nachzuweisen

Für die GDPR spezifische sensible Daten

Die GDPR definiert personenbezogene Daten als alle Informationen, die sich auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen. Einige Kategorien personenbezogener Daten sind jedoch besonders sensibel und bedürfen eines zusätzlichen Schutzes. Diese besonderen Kategorien sensibler Daten umfassen:

Rassische oder ethnische Herkunft
Politische Meinungen
Religiöse oder philosophische Überzeugungen
Gewerkschaftszugehörigkeit
Genetische Daten
Biometrische Daten (zur eindeutigen Identifizierung einer Person)
Gesundheitsdaten
Daten über das Sexualleben oder die sexuelle Orientierung einer Person

Organisationen müssen bei der Verarbeitung dieser Arten von sensiblen Daten besondere Vorsichtsmaßnahmen treffen, wie z. B. die Einholung einer ausdrücklichen Zustimmung der betroffenen Personen und die Implementierung strenger Zugriffskontrollen.

Wo sensible Daten zu finden sind

Sensible Daten können in verschiedenen Systemen innerhalb einer Organisation gespeichert sein, was es schwierig macht, sie zu lokalisieren und zu verwalten. Übliche Orte, an denen sensible Daten zu finden sein können, umfassen:

Strukturierte Datenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL)
Unstrukturierte Datenquellen (z. B. E-Mails, Dokumente)
Cloud-Speicherplattformen (z. B. AWS S3, Google Cloud Storage)
Sicherungsdateien und Archive
Anwendungsprotokolle und Audit-Trails

Um sensible Daten effektiv zu entdecken, müssen Organisationen eine gründliche Bestandsaufnahme ihrer Datenbestände durchführen und den Fluss personenbezogener Informationen über ihre Systeme kartieren.

Open-Source-Tools für die GDPR-Datenentdeckung

Mehrere Open-Source-Tools können Organisationen bei ihren Bemühungen um die GDPR-Datenentdeckung unterstützen. Diese Tools bieten Funktionen wie Datenklassifizierung, Mustererkennung und Metadatenextraktion. Einige beliebte Open-Source-Tools zur Datenentdeckung umfassen:

Apache Ranger: Apache Ranger ist ein Framework zur Aktivierung, Überwachung und Verwaltung umfassender Datensicherheit über die Hadoop-Plattform. Es bietet eine zentrale Plattform zur Definition und Durchsetzung feingranularer Zugriffskontrollrichtlinien.
ElasticSearch: ElasticSearch ist eine verteilte Such- und Analyse-Engine für die Log-Analyse, Volltextsuche und Datenentdeckung. Seine leistungsstarke Abfragesprache ermöglicht es Organisationen, große Datenmengen schnell zu durchsuchen und zu analysieren.
Talend Open Studio for Data Quality: Talend Open Studio (eingestellt am 31. Januar 2024) für Datenqualität ist ein Open-Source-Tool zur Datenprofilierung und -bereinigung. Es bietet Funktionen zur Datenentdeckung, zum Datenabgleich und zur Datenstandardisierung und hilft Organisationen, die Qualität und Konsistenz ihrer Daten zu gewährleisten.

Beim Einsatz dieser Tools ist es wichtig, diese entsprechend den spezifischen Bedürfnissen und der Datenlandschaft Ihrer Organisation zu konfigurieren. Beispielsweise müssen möglicherweise benutzerdefinierte Muster oder reguläre Ausdrücke definiert werden, um branchenspezifische sensible Daten zu identifizieren, oder es müssen spezifische Regeln zur Datenqualität erstellt werden, um Ihre Daten zu validieren und zu standardisieren.

Beispiel: Entdeckung sensibler Daten in einem Hadoop-Cluster

Betrachten wir ein Beispiel, in dem eine Organisation Apache Ranger einsetzen möchte, um sensible Daten in einem Hadoop-Cluster zu entdecken und zu schützen. Zunächst müsste Apache Ranger eingerichtet und in die Hadoop-Umgebung integriert werden.

Sobald Apache Ranger installiert und konfiguriert ist, kann die Organisation Richtlinien definieren, um sensible Daten zu klassifizieren und zu kennzeichnen. Beispielsweise kann eine Richtlinie erstellt werden, die Spalten, die Kreditkartennummern enthalten, als “PCI Sensitive” kennzeichnet. Hier ein Beispiel für eine Richtliniendefinition in Apache Ranger:

jsonCopy code{
  "policyName": "Kreditkartenrichtlinie",
  "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": "Richtlinie zur Klassifizierung von Kreditkartennummern als sensibel"
}

In dieser Richtlinie wird Apache Ranger so konfiguriert, dass die Spalte “credit_card_number” in der Tabelle “transactions” der Datenbank “finance” als “PCI Sensitive” gekennzeichnet wird. Diese Klassifizierung hilft, sensible Daten zu identifizieren und ermöglicht es der Organisation, entsprechende Zugriffskontrollen und Sicherheitsmaßnahmen anzuwenden.

Mit der implementierten Richtlinie überwacht Apache Ranger kontinuierlich den Zugriff auf die angegebenen Ressourcen und erzwingt die definierten Richtlinien. Es kann Berichte und Audit-Trails erstellen, wodurch nachvollziehbar wird, wer auf sensible Daten zugreift, und es trägt dazu bei, die Einhaltung der GDPR-Anforderungen nachzuweisen.

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Die GDPR-Datenentdeckung ist ein kritischer Prozess für Organisationen, die eine Daten-Compliance erreichen wollen. Indem Unternehmen sensible Daten innerhalb ihrer Systeme identifizieren und lokalisieren, können sie die notwendigen Schritte zum Schutz personenbezogener Informationen unternehmen und die GDPR-Anforderungen erfüllen.

Wir haben die Bedeutung der Datenentdeckung, die Arten von sensiblen Daten, die für die GDPR spezifisch sind, und die typischen Orte, an denen diese Daten zu finden sind, erörtert. Es wurden kostenlose Tools zur Unterstützung der Datenentdeckung vorgestellt. Zu diesen Tools gehören Apache Ranger, ElasticSearch und Talend Open Studio for Data Quality.

Denken Sie daran, dass die Datenentdeckung ein fortlaufender Prozess ist, der regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen erfordert, da sich die Datenlandschaft einer Organisation ständig weiterentwickelt. Organisationen können ihre Daten-Governance verbessern, indem sie bewährte Datenentdeckungspraktiken und die richtigen Tools einsetzen. Dies kann dazu beitragen, Risiken zu minimieren und das Vertrauen der Kunden zu stärken. Gute Datenentdeckungspraktiken und die passenden Tools sind der Schlüssel zur Erreichung dieser Vorteile.

DataSunrise: Intuitive, skalierbare Tools für die Datenentdeckung und Compliance

Open-Source-Sicherheitstools gehen oft mit Kompromissen einher – begrenzter Support, spärliche Dokumentation und seltene Updates. Zudem erfordern sie in der Regel ein erhebliches technisches Know-how für Einrichtung und Wartung, was für Teams mit begrenzten zeitlichen oder personellen Ressourcen eine Hürde darstellen kann.

DataSunrise bietet eine robuste, benutzerfreundliche Plattform für Datenbanksicherheit, die Entdeckung sensibler Daten (einschließlich OCR-Funktionen) und regulatorische Compliance. Die flexible Architektur und die intuitive Benutzeroberfläche erleichtern die Umsetzung fortgeschrittener Daten-Governance-Richtlinien in unterschiedlichen Umgebungen.

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