Wie man Data Governance für MongoDB anwendet

MongoDB hat sich zu einer führenden Wahl im Umgang mit semi-strukturierten und unstrukturierten Daten entwickelt. Allerdings bringt die gleiche Flexibilität, die es so populär macht, auch Herausforderungen mit sich, wenn es darum geht, Kontrolle, Transparenz und Compliance aufrechtzuerhalten. Organisationen, die mit sensiblen Daten arbeiten, müssen starke Data Governance-Strategien anwenden, um Integrität, Sicherheit und Verantwortlichkeit zu gewährleisten.

Aktuelle Forschungen im Bereich der Cybersicherheit heben die steigenden Kosten von Sicherheitsverletzungen hervor, insbesondere in Umgebungen, in denen die Data Governance schwach ist. Für MongoDB geht die Implementierung von Governance über reine Zugangskontrollen hinaus – es erfordert detaillierte Überwachung, Audit-Regeln, Policy-Automatisierung und die Angleichung an regulatorische Rahmenbedingungen.

Dieser Artikel stellt native MongoDB-Governance-Funktionen vor und zeigt, wie DataSunrise diese Fähigkeiten durch zentralisierte Richtlinien, Automatisierung und Echtzeitschutz erweitert.

Was ist Data Governance?

Data Governance bezieht sich auf den Rahmen von Regeln, Prozessen und Technologien, der sicherstellt, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus verantwortungsvoll verwaltet werden. Es vereint Zugangskontrollen, Maßnahmen zur Datenqualität und Compliance-Überwachung, um Transparenz und Verantwortlichkeit zu gewährleisten.

Für MongoDB-Umgebungen bedeutet Data Governance:

• Festlegung, wer auf bestimmte Kollektionen und Felder zugreifen darf.
• Sicherstellung, dass sensible Informationen identifiziert und geschützt werden.
• Aufrechterhaltung von Prüfprotokollen für Abfragen, Schemaänderungen und Benutzeraktionen.
• Anpassung der Datenbankoperationen an regulatorische Standards wie ISO/IEC 27001, DSGVO, HIPAA und PCI DSS.

Durch die Anwendung von Governance-Richtlinien sichern Organisationen nicht nur ihre Daten, sondern verbessern auch das Vertrauen und die operationelle Effizienz.

Native MongoDB-Governance-Funktionen

MongoDB bietet mehrere integrierte Tools, die das Fundament der Datensicherheit bilden:

Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC)

MongoDB bietet eine detaillierte rollenbasierte Zugriffskontrolle. Administratoren können Benutzern und Anwendungen bestimmte Rollen mit spezifischen Privilegien zuweisen, wodurch das Risiko unbefugten Datenzugriffs reduziert wird.

use admin
db.createUser({
    user: "auditUser",
    pwd: "SecurePass123",
    roles: [
        { role: "readWrite", db: "customerDB" },
        { role: "clusterMonitor", db: "admin" }
    ]
})

Diese Konfiguration stellt sicher, dass der auditUser nur eingeschränkten Zugriff auf die Kundendatenbank sowie Überwachungsrechte ohne administrative Kontrolle hat.

Datenbank-Auditierung

MongoDB Enterprise umfasst Audit-Funktionen, die es Administratoren ermöglichen, Zugriffe, Konfigurationsänderungen und Schemaänderungen zu protokollieren. Diese Audit-Protokolle bieten Verantwortlichkeit und unterstützen die Compliance-Berichterstattung.

setParameter:
    auditAuthorizationSuccess: true
auditLog:
    destination: file
    format: BSON
    path: /var/log/mongodb/auditLog.bson

Verschlüsselung und Sicherheit

MongoDB unterstützt Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung. Durch das Aktivieren von TLS/SSL und Datenbankverschlüsselung können Organisationen sensible Daten vor Abfangen oder Diebstahl schützen.

net:
    ssl:
        mode: requireSSL
        PEMKeyFile: /etc/ssl/mongodb.pem

Obwohl diese Funktionen eine Basis bieten, erfordern Unternehmen häufig fortschrittlichere Governance-Fähigkeiten für Multi-Datenbank-Umgebungen.

Anwendung von Data Governance mit DataSunrise

DataSunrise erweitert die MongoDB-Governance durch Automatisierung, granulare Richtlinien und zentralisierte Überwachung über mehr als 40 Datenbankplattformen hinweg.

Erkennung sensibler Daten

DataSunrise identifiziert und klassifiziert automatisch sensible Informationen, einschließlich personenbezogener Daten (PII) und geschützter Gesundheitsinformationen (PHI). Im Gegensatz zu manuellen Prüfungen erfolgt die Erkennung kontinuierlich und adaptiv, indem sowohl strukturierte als auch semi-strukturierte MongoDB-Kollektionen durchsucht werden. Das System verwendet Data Discovery-Techniken, NLP-Modelle und vordefinierte Vorlagen, um sensible Elemente zu lokalisieren, die in JSON-Dokumenten oder verschachtelten Feldern verborgen sind.

Wichtige Funktionen umfassen:

• Erkennung von regulierten Informationen wie Kreditkartennummern, Gesundheitsdaten oder nationalen Ausweisen.
• OCR-basierte Erkennung sensibler Daten, die in Bildern oder unstrukturierten Dokumenten eingebettet sind.
• Automatisches Tagging klassifizierter Daten, das die Compliance-Berichterstattung vereinfacht und die Einhaltung von DSGVO, HIPAA und PCI DSS gewährleistet.

Dynamisches Datenmaskieren

Mit dynamischem Datenmaskieren können MongoDB-Abfragen in Echtzeit verschleierte Werte an unberechtigte Benutzer zurückgeben. Anstatt doppelte Datensätze zu erstellen oder Anwendungen umzustrukturieren, wendet DataSunrise rollenbasierte Regeln direkt auf die Abfrageergebnisse an.

Zum Beispiel:

• Analysten sehen möglicherweise maskierte Telefonnummern wie XXX-XXX-7890.
• Mitarbeiter im Kundenservice könnten teilweise enthüllte Adressen einsehen.
• Administratoren behalten uneingeschränkten Zugriff ohne Einschränkungen.

Dies stellt sicher, dass sensible Informationen geschützt werden, ohne die betrieblichen Abläufe zu stören. Die Flexibilität der Maskierungsrichtlinien ermöglicht es, mehrere Vorschriften gleichzeitig einzuhalten und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit der Datenbanken zu erhalten.

Zentralisierte Überwachung

Anstatt die Governance für jede MongoDB-Instanz separat zu konfigurieren, konsolidiert DataSunrise die Überwachung der Datenbankaktivitäten über alle Einsätze hinweg. Dieser einheitliche Ansatz ermöglicht es den Sicherheitsteams:

• Logs und Aktivitätsprotokolle für MongoDB zusammen mit anderen Datenbanken einzusehen.
• Konsistente Governance-Richtlinien in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen anzuwenden.
• Verdächtige Abfragen in Echtzeit mittels Verhaltensanalysen zu erkennen.
• Echtzeit-Benachrichtigungen zu Vorfällen per Slack, Teams oder E-Mail zu versenden, um eine sofortige Reaktion zu ermöglichen.

Die zentralisierte Überwachung stellt sicher, dass die MongoDB-Governance nicht isoliert ist, sondern in die breitere Daten-Compliance-Strategie integriert wird.

Compliance-Autopilot

Der Compliance-Autopilot passt MongoDB-Umgebungen kontinuierlich an sich entwickelnde Rahmenwerke wie SOX, DSGVO und HIPAA an. Er geht über statische Vorlagen hinaus, indem er:

• Vordefinierte Richtlinienvorlagen: Vorgefertigte Regeln für DSGVO, HIPAA, PCI DSS und SOX.
• Abweichungserkennung: Automatische Benachrichtigungen, wenn Änderungen an MongoDB-Rollen, Kollektionen oder Schemata Compliance-Lücken verursachen.
• Selbstanpassende Richtlinien: Das System erzwingt aktualisierte Kontrollen, sobald neue Benutzer, Rollen oder Kollektionen erstellt werden.
• Audit-Bereit-Berichte: Berichte mit einem Klick für Regulierungsbehörden oder Prüfer, die erheblich Vorbereitungszeit sparen.

Diese Automatisierung reduziert den manuellen Aufwand und stellt sicher, dass MongoDB jederzeit prüfungsbereit ist.

Vergleichstabelle: Native MongoDB vs. DataSunrise

Fazit

Native MongoDB-Tools schaffen ein Governance-Grundgerüst mit RBAC, Auditierung und Verschlüsselung. Dennoch benötigen Unternehmen häufig umfassendere, automatisierte Lösungen, um Compliance und Sicherheit in verteilten Umgebungen zu gewährleisten.

DataSunrise bietet dies durch zentralisierte Governance, Erkennung sensibler Daten, dynamisches Maskieren und Compliance-Automatisierung. Durch die Integration von DataSunrise mit MongoDB können Organisationen die Datensicherheit stärken, Compliance-Kosten senken und die vollständige Kontrolle über sensible Daten bewahren.