Découverte des Données RGPD

Introduction

Dans le monde axé sur les données d’aujourd’hui, les organisations gèrent d’énormes quantités d’informations personnelles. Le RGPD dans l’UE oblige les entreprises à adopter une approche proactive en matière de conformité des données. Un élément clé pour respecter les règles du RGPD consiste à localiser les données sensibles dans les systèmes d’une entreprise, processus connu sous le nom de découverte de données. Dans cet article, nous explorerons les bases de la découverte des données RGPD, discuterons des types de données sensibles spécifiques au RGPD et présenterons des outils open source pouvant aider dans ce processus.

Qu’est-ce que la Découverte des Données RGPD ?

La découverte de données dans le cadre du RGPD est le processus d’identification, de classification et de cartographie des données personnelles dans l’infrastructure informatique d’une organisation. Cela implique de localiser les informations sensibles stockées dans les bases de données, systèmes de fichiers, stockages en nuage et autres référentiels de données. L’objectif de la découverte de données est de comprendre l’emplacement des données personnelles et d’identifier qui peut y accéder.

Une découverte efficace des données est essentielle pour la conformité au RGPD, car elle permet aux organisations de :

Identifier et cataloguer les données personnelles
Évaluer les risques et vulnérabilités potentiels
Mettre en œuvre des mesures de sécurité appropriées
Répondre aux demandes d’accès des personnes concernées (DSARs)
Faire preuve de conformité auprès des autorités de régulation

Données Sensibles Spécifiques au RGPD

Le RGPD définit les données personnelles comme toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable. Cependant, certaines catégories de données personnelles sont particulièrement sensibles et nécessitent une protection accrue. Ces catégories spéciales de données sensibles incluent :

L’origine raciale ou ethnique
Les opinions politiques
Les croyances religieuses ou philosophiques
L’appartenance syndicale
Les données génétiques
Les données biométriques (pour identifier de manière unique une personne)
Les données relatives à la santé
Les données concernant la vie sexuelle ou l’orientation sexuelle d’une personne

Les organisations doivent prendre des précautions supplémentaires lors du traitement de ces types de données sensibles, notamment en obtenant le consentement explicite des personnes et en mettant en place des contrôles d’accès stricts.

Où Trouver les Données Sensibles

Les données sensibles peuvent se trouver dans divers systèmes au sein d’une organisation, ce qui rend leur identification et gestion complexe. Les emplacements courants où ces données peuvent résider incluent :

Les bases de données structurées (par exemple, MySQL, PostgreSQL)
Les sources de données non structurées (par exemple, les courriels, documents)
Les plateformes de stockage en nuage (par exemple, AWS S3, Google Cloud Storage)
Les fichiers de sauvegarde et archives
Les journaux d’application et pistes d’audit

Pour découvrir efficacement les données sensibles, les organisations doivent effectuer un inventaire complet de leurs actifs de données et cartographier le flux des informations personnelles dans leurs systèmes.

Outils Open Source pour la Découverte des Données RGPD

Plusieurs outils open source peuvent aider les organisations dans leurs efforts de découverte des données RGPD. Ces outils offrent des fonctionnalités telles que la classification des données, la reconnaissance de motifs et l’extraction de métadonnées. Parmi les outils open source populaires pour la découverte des données, on peut citer :

Apache Ranger : Apache Ranger est un cadre permettant d’activer, de surveiller et de gérer une sécurité complète des données sur la plateforme Hadoop. Il offre une plateforme centralisée pour définir et appliquer des politiques de contrôle d’accès granulaires.
ElasticSearch : ElasticSearch est un moteur de recherche et d’analyse distribué pour l’analyse des journaux, la recherche en texte intégral et la découverte de données. Son puissant langage de requête permet aux organisations de rechercher et d’analyser rapidement de gros volumes de données.
Talend Open Studio for Data Quality : Talend Open Studio (retiré le 31 janvier 2024) pour la qualité des données est un outil open source de profilage et de nettoyage des données. Il offre des fonctionnalités pour la découverte des données, l’appariement des données et la standardisation des données, aidant ainsi les organisations à garantir la qualité et la cohérence de leurs données.

Lors de l’utilisation de ces outils, il est important de les configurer en fonction des besoins spécifiques de l’organisation et de son paysage de données. Par exemple, il peut être nécessaire de définir des motifs personnalisés ou des expressions régulières pour identifier des données sensibles propres à votre secteur, ou de créer des règles spécifiques de qualité des données pour valider et standardiser vos données.

Exemple : Découverte de Données Sensibles dans un Cluster Hadoop

Prenons l’exemple d’un scénario où une organisation souhaite utiliser Apache Ranger pour découvrir et protéger les données sensibles stockées dans un cluster Hadoop. Pour commencer, elle devra installer Apache Ranger et l’intégrer à son environnement Hadoop.

Une fois Apache Ranger installé et configuré, l’organisation peut définir des politiques pour classifier et étiqueter les données sensibles. Par exemple, elle peut créer une politique qui étiquette les colonnes contenant des numéros de carte de crédit comme « PCI Sensitive ». Voici un exemple de définition de politique dans Apache Ranger :

jsonCopy code{
  "policyName": "Politique Carte de Crédit",
  "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": "Politique pour classer les numéros de carte de crédit comme sensibles"
}

Dans cette politique, Apache Ranger est configuré pour étiqueter la colonne « credit_card_number » dans la table « transactions » de la base de données « finance » comme « PCI Sensitive ». Cette classification aide à identifier les données sensibles et permet à l’organisation d’appliquer des contrôles d’accès et des mesures de sécurité appropriés.

Une fois la politique en place, Apache Ranger surveillera en continu l’accès aux ressources spécifiées et appliquera les politiques définies. Il peut générer des rapports et des pistes d’audit, offrant ainsi une visibilité sur les accès aux données sensibles et aidant à démontrer la conformité aux exigences du RGPD.

Résumé et Conclusion

La découverte des données RGPD est un processus essentiel pour les organisations qui s’efforcent d’atteindre la conformité des données. En identifiant et en localisant les données sensibles au sein de leurs systèmes, les entreprises peuvent prendre les mesures nécessaires pour protéger les informations personnelles et répondre aux exigences du RGPD.

Nous avons abordé l’importance de la découverte des données, les types de données sensibles spécifiques au RGPD et les emplacements typiques où ces données peuvent se trouver. Nous avons présenté des outils gratuits pour aider à la découverte de ces données, à savoir Apache Ranger, ElasticSearch et Talend Open Studio for Data Quality.

N’oubliez pas que la découverte des données est un processus continu qui nécessite des révisions et mises à jour régulières à mesure que le paysage de données d’une organisation évolue. En adoptant de bonnes pratiques de gouvernance des données et les outils appropriés, les organisations peuvent réduire les risques et renforcer la confiance des clients. De bonnes pratiques de découverte des données et les bons outils sont essentiels pour obtenir ces bénéfices.

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