Come Garantire la Conformità per IBM Netezza
Assicurare la conformità in IBM Netezza comporta l’utilizzo sia delle capacità native sia di soluzioni avanzate come DataSunrise Compliance Manager. Gli standard normativi, quali GDPR, HIPAA e PCI DSS, richiedono misure rigorose per la protezione dei dati. Ecco una guida completa sull’implementazione della conformità utilizzando le funzionalità integrate in IBM Netezza e le funzionalità avanzate di DataSunrise.
Capacità native di conformità per IBM Netezza
IBM Netezza include capacità di conformità essenziali come l’audit logging e il Mascheramento Dinamico dei Dati, che possono essere configurati direttamente all’interno della piattaforma.
Configurazione dell’Audit Logging
IBM Netezza offre un audit logging completo tramite la funzionalità Advanced Query History.
Esempio per abilitare l’audit logging:
CREATE USER audituser WITH PASSWORD ‘password';
GRANT CREATE DATABASE TO audituser;
CREATE HISTORY CONFIGURATION all_hist HISTTYPE QUERY DATABASE auditDB USER audituser PASSWORD 'password' COLLECT QUERY,COLUMN LOADINTERVAL 5 LOADMINTHRESHOLD 4 LOADMAXTHRESHOLD 20 STORAGELIMIT 40 LOADRETRY 0 VERSION 1;
SET HISTORY CONFIGURATION all_hist_on;
SELECT SESSIONID, DBNAME, TABLENAME FROM AUDITDB.AUDITUSER."$hist_table_access_1";
Implementazione del Mascheramento Dinamico dei Dati nativo
Il Mascheramento Dinamico dei Dati può essere abilitato utilizzando il mascheramento basato sulla crittografia direttamente in Netezza, come descritto nella guida IBM Netezza Dynamic Masking:
- Identificare le colonne sensibili che richiedono mascheramento.
- Applicare le impostazioni di crittografia direttamente tramite l’interfaccia SQL di Netezza.
Esempio SQL per il mascheramento di una colonna sensibile:
ALTER TABLE customer_data ALTER COLUMN ssn SET MASKED WITH FUNCTION 'ENCRYPTION';
Conformità potenziata con DataSunrise
DataSunrise integra IBM Netezza fornendo un’automazione estesa nella scoperta, classificazione, auditing e Mascheramento Dinamico dei Dati dei dati sensibili.
Scoperta e classificazione automatica dei dati
DataSunrise sfrutta NLP e OCR per la scoperta e la classificazione automatica dei dati sensibili. Per implementare, acceda al suo cruscotto DataSunrise, selezioni la scheda Data Discovery, avvii una scansione automatica sui database di IBM Netezza e riveda i risultati che evidenziano i campi sensibili. Navigi alle impostazioni di classificazione per abilitare il tagging automatico basato su standard come GDPR e HIPAA. Maggiori dettagli sono disponibili nella guida Data Discovery e in quella per Role-Based Access Controls.
Audit in tempo reale e Mascheramento Dinamico dei Dati
DataSunrise supporta l’audit logging in tempo reale accedendo alla sezione Audit Rules e definendo regole di auditing per gli eventi del database. Per il Mascheramento Dinamico dei Dati, navighi alla sezione Data Masking, selezioni automaticamente i campi sensibili e crei regole di mascheramento personalizzate. Una guida dettagliata è fornita nella guida Audit Rules e nella guida Mascheramento Dinamico dei Dati.
Automazione della conformità e integrazione
DataSunrise gestisce autonomamente la conformità attraverso il Compliance Autopilot, occupandosi di attività quali l’aggiornamento delle policy, la rilevazione del drift di conformità e la calibrazione in tempo reale delle regole di audit. Si integra perfettamente in ambienti diversificati (AWS, Azure, GCP, on-premise) utilizzando modalità operative come proxy-mode, sniffer-mode e log trailing mode. Approfondisca ulteriormente nelle guide Deployment Modes of DataSunrise e Automated compliance reporting.
Differenziazione competitiva e impatto sul business
DataSunrise riduce significativamente gli sforzi manuali per la conformità rispetto alle soluzioni tradizionali, offrendo un’integrazione senza soluzione di continuità e una copertura completa della conformità automatizzata, come descritto in DataSunrise Overview. L’automazione della conformità riduce il rischio, ottimizza la gestione della conformità e migliora la prontezza per l’audit nei database. Programmi una dimostrazione di DataSunrise visitando il sito web.
