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Automatisieren Sie die Datenkonformität für Amazon Athena mit Echtzeitprüfung & Maskierung

Automatisieren Sie die Datenkonformität für Amazon Athena mit Echtzeitprüfung & Maskierung

Organisationen, die Amazon Athena zur Durchführung serverloser Analysen umfangreicher Datensätze verwenden, müssen eine entscheidende Frage beantworten: Wie man die Datenkonformität für Amazon Athena automatisiert – und das effektiv, ohne Geschwindigkeit oder Flexibilität zu opfern. Dieser Leitfaden erklärt, wie dies mit nativen AWS-Tools und berührungsloser Automatisierung mithilfe von DataSunrise erreicht werden kann, wobei der Schwerpunkt auf Echtzeitprüfung, dynamischer Datenmaskierung und fortschrittlicher Entdeckung in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen liegt.

Native Sicherheits- und Konformitätsfunktionen in Amazon Athena

Echtzeitprüfung mit AWS CloudTrail und Athena

Amazon Athena integriert sich mit AWS CloudTrail, um Organisationen dabei zu helfen, Aktivitäten über verschiedene Dienste hinweg zu verfolgen. Durch die Konfiguration von Logs in S3 und deren Abfrage mit Athena können Unternehmen forensische Prüfpfade für GDPR, HIPAA und PCI DSS erstellen.

Um spezifische Aktionen wie Abfrageausführungen zu erkennen:

Dieser Ansatz wird ausführlicher im Artikel von AWS über die Überprüfung der Athena-Nutzung beschrieben.

Entdeckung sensitiver Daten mit Amazon Macie

Macie identifiziert automatisch PII, PHI und Finanzdaten in S3-Buckets, die mit Athena verbunden sind. Es verwendet maschinelles Lernen, um sensible Daten zu kennzeichnen und so die Durchsetzung nachgelagerter Richtlinien zu verbessern.

Sobald Macie die Daten durchsucht hat, können Sie die Ergebnisse in Athena analysieren, um die Entdeckung zu validieren oder Warnmeldungen auszulösen. Dies wird im Macie-Athena-Integrationsleitfaden erläutert.

Macie- und Athena-Dashboard, das sensible Datenergebnisse nach Konto, Typ und im Zeitverlauf visualisiert

Zugriffskontrollen und Maskierung über AWS Lake Formation

Mit Lake Formation können Sie spaltenbasierte Berechtigungen für Tabellen, die Athena abfragt, durchsetzen. Dadurch können Sie bestimmte Felder für unbefugte Benutzer maskieren.

So können beispielsweise Richtlinien konfiguriert werden, um Felder wie ssn oder card_number für Analysten zu verbergen, während Prüfern der Zugriff gestattet wird – wodurch die Konformität über native Mechanismen durchgesetzt wird, wie sie in der Sicherheitsdokumentation von AWS beschrieben sind.

Berührungslose Konformität mit DataSunrise für Amazon Athena

Amazon Athena setzt DataSunrise ein, um Wie man die Datenkonformität automatisiert mit einer berührungslosen Implementierung zu realisieren. Durch Auto-Discovery & Mask, No-Code Policy Automation und Flexible Deployment Modes beseitigt DataSunrise die Komplexität der Konformität und verkürzt die Zeit bis zur Einhaltung.

Echtzeit-Regulierungsanpassung mit ML-Audit-Regeln

Mithilfe von ML-gestützten Audit-Richtlinien bietet DataSunrise Autonome Compliance-Orchestrierung, die sich an sich verändernde Bedrohungen und Konformitätsrahmen wie GDPR, CCPA, SOX und HIPAA anpasst. Diese Regeln erkennen verdächtiges Verhalten und lösen in Echtzeit entsprechende Aktionen aus.

Dies gewährleistet eine kontinuierliche regulatorische Kalibrierung, reduziert den manuellen Überwachungsaufwand und unterstützt eine vollständige Prüfbereitschaft.

Audit-Regel-Konfigurationsbildschirm in DataSunrise mit Filtern für Sitzungsevents, Abfragelänge und Ausführungszeit

Berührungslose Datenmaskierung und rollenbasierter Zugriff

DataSunrise’s dynamische Maskierung ermöglicht eine präzise Maskierung in hybriden Umgebungen. Sie integriert sich direkt in Athena-Datensätze und maskiert Daten on-the-fly basierend auf Identität, Rolle und Abfragekontext.

Maskierungsrichtlinien können über No-Code Policy Automation implementiert werden, was Sicherheitsabläufe beschleunigt.

Entdeckung sensitiver Daten mittels NLP und OCR

DataSunrise nutzt NLP-basierte Datenerkennung, um strukturierte und unstrukturierte Athena-Daten zu scannen. OCR-basierte Erkennung erweitert diesen Ansatz auf in Protokollen oder Datensätzen eingebettete Bilder und stellt eine umfassende Erkennung sensitiver Daten in Ihrer Analyse-Infrastruktur sicher.

DataSunrise NLP-Entdeckungseinstellungen, die Datentypen zeigen, die den Standards GDPR, SOX, HIPAA und ISO zugeordnet sind

Reibungslose Integration über Cloud- und Hybrid-Setups

DataSunrise unterstützt die native Cloud-Bereitstellung für AWS, Azure und GCP und ermöglicht so eine rasche Integration in hybride oder On-Premise-Umgebungen. Das einheitliche Sicherheitsframework bietet plattformübergreifende Governance, ohne dass bestehende Workloads neu konfiguriert werden müssen.

Im Gegensatz zu grundlegenden Tools, die ständiges Tuning erfordern, ermöglicht DataSunrise autonome Compliance durch eine benutzerfreundliche Oberfläche und granulare Richtlinienkontrolle, wie sie Sicherheitsabteilungen verlangen.

Geschäftsauswirkungen und Handlungsaufforderung

Die Implementierung von Wie man die Datenkonformität für Amazon Athena automatisiert durch diesen zweischichtigen Ansatz – native AWS-Tools plus DataSunrise – bietet Organisationen sowohl Tiefe als auch Agilität. Unternehmen profitieren von:

Minimierten Compliance-Lücken durch ML-gestützte Prüfungen und Maskierung
Vereinfachten Compliance-Workflows durch Richtlinienautomatisierung und einheitliche Governance

Für prüfungsbereite Sicherheit, NLP-basierte Datenerkennung und berührungslose Maskierung in Athena, vereinbaren Sie eine DataSunrise-Demo, um berührungslose Compliance in Aktion zu erleben.