Scoperta dei Dati GDPR

Introduzione

Nel mondo odierno guidato dai dati, le organizzazioni gestiscono ingenti quantità di informazioni personali. Il GDPR nell’UE richiede alle aziende di essere proattive in materia di conformità dei dati. Un aspetto fondamentale per seguire le regole del GDPR è individuare i dati sensibili nei sistemi aziendali, processo noto come scoperta dei dati. In questo articolo, esamineremo le basi della scoperta dei dati GDPR, discuteremo i tipi di dati sensibili specifici per il GDPR e presenteremo strumenti open-source che possono assisterLa in questo processo.

Che Cos’è la Scoperta dei Dati GDPR?

La scoperta dei dati GDPR è il processo di identificazione, classificazione e mappatura delle informazioni personali all’interno dell’infrastruttura IT di un’organizzazione. Tale processo comporta l’individuazione di informazioni sensibili memorizzate in database, sistemi di file, archivi cloud e altri repository di dati. La scoperta dei dati ha lo scopo di far emergere la posizione delle informazioni personali e identificare chi può accedervi.

Una scoperta dei dati efficace è essenziale per la conformità al GDPR, poiché consente alle organizzazioni di:

Identificare e catalogare le informazioni personali
Valutare i potenziali rischi e vulnerabilità
Implementare misure di sicurezza appropriate
Rispondere alle richieste di accesso da parte degli interessati (DSARs)
Dimostrare la conformità alle autorità di regolamentazione

Dati Sensibili Specifici per il GDPR

Il GDPR definisce le informazioni personali come qualsiasi dato relativo ad una persona fisica identificata o identificabile. Tuttavia, alcune categorie di dati personali sono particolarmente sensibili e richiedono una protezione aggiuntiva. Queste categorie speciali di dati sensibili includono:

Origine razziale o etnica
Opinioni politiche
Credenze religiose o filosofiche
Appartenenza a sindacati
Dati genetici
Dati biometrici (per l’identificazione univoca di una persona)
Dati relativi alla salute
Dati relativi alla vita sessuale o all’orientamento sessuale di una persona

Le organizzazioni devono adottare precauzioni supplementari quando trattano questi tipi di dati sensibili, come ottenere il consenso esplicito dagli interessati e implementare controlli di accesso rigorosi.

Dove Trovare Dati Sensibili

I dati sensibili possono essere trovati in vari sistemi all’interno di un’organizzazione, rendendo difficile la loro individuazione e gestione. I luoghi comuni in cui tali dati possono risiedere includono:

Database strutturati (ad es., MySQL, PostgreSQL)
Fonti di dati non strutturati (ad es., email, documenti)
Piattaforme di archiviazione cloud (ad es., AWS S3, Google Cloud Storage)
File di backup e archivi
Log applicativi e tracce di audit

Per individuare efficacemente i dati sensibili, le organizzazioni devono effettuare un inventario accurato dei loro asset di dati e mappare il flusso delle informazioni personali attraverso i loro sistemi.

Strumenti Open-Source per la Scoperta dei Dati GDPR

Diversi strumenti open-source possono assistere le organizzazioni nei loro sforzi per la scoperta dei dati GDPR. Questi strumenti offrono funzionalità quali la classificazione dei dati, il riconoscimento di pattern e l’estrazione dei metadati. Alcuni strumenti open-source popolari per la scoperta dei dati includono:

Apache Ranger: Apache Ranger è un framework per abilitare, monitorare e gestire una sicurezza dei dati completa sulla piattaforma Hadoop. Esso offre una piattaforma centralizzata per definire e applicare politiche di controllo degli accessi granulari.
ElasticSearch: ElasticSearch è un motore di ricerca e analisi distribuito per l’analisi dei log, la ricerca full-text e la scoperta dei dati. Il suo potente linguaggio di query consente alle organizzazioni di cercare e analizzare grandi volumi di dati in modo rapido.
Talend Open Studio for Data Quality: Talend Open Studio (ritirato il 31 gennaio 2024) fornisce uno strumento open-source per il profiling e la pulizia dei dati. Esso offre funzionalità per la scoperta dei dati, l’abbinamento dei dati e la standardizzazione dei dati, aiutando le organizzazioni a garantire la qualità e la consistenza dei propri dati.

Nell’utilizzo di tali strumenti, è importante configurarli in base alle esigenze specifiche della propria organizzazione e al panorama dei dati. Ad esempio, potrebbe essere necessario definire pattern personalizzati o espressioni regolari per identificare dati sensibili unici per il settore o creare regole specifiche per la qualità dei dati al fine di validare e standardizzare i propri dati.

Esempio: Scoperta di Dati Sensibili in un Cluster Hadoop

Consideriamo un esempio in cui un’organizzazione desidera utilizzare Apache Ranger per scoprire e proteggere i dati sensibili memorizzati in un cluster Hadoop. Per iniziare, sarà necessario configurare Apache Ranger e integrarlo con l’ambiente Hadoop.

Una volta che Apache Ranger è stato installato e configurato, l’organizzazione può definire politiche per classificare ed etichettare i dati sensibili. Ad esempio, può creare una politica che etichetta le colonne contenenti numeri di carte di credito come “PCI Sensitive”. Ecco un esempio di definizione di politica in Apache Ranger:

jsonCopy code{
  "policyName": "Credit Card Policy",
  "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": "Politica per classificare i numeri di carte di credito come sensibili"
}

In questa politica, Apache Ranger è configurato per etichettare la colonna “credit_card_number” nella tabella “transactions” del database “finance” come “PCI Sensitive”. Tale classificazione aiuta a identificare i dati sensibili e consente all’organizzazione di applicare controlli di accesso e misure di sicurezza appropriate.

Con la politica in atto, Apache Ranger monitorerà in modo continuo l’accesso alle risorse specificate e applicherà le politiche definite. Esso può generare report e tracce di audit, fornendo visibilità su chi accede ai dati sensibili e aiutando a dimostrare la conformità alle richieste del GDPR.

Riepilogo e Conclusioni

La scoperta dei dati GDPR è un processo critico per le organizzazioni che mirano a raggiungere la conformità dei dati. Identificando e localizzando i dati sensibili all’interno dei loro sistemi, le aziende possono adottare le misure necessarie per proteggere le informazioni personali e soddisfare i requisiti del GDPR.

Abbiamo discusso l’importanza della scoperta dei dati, i tipi di dati sensibili specifici per il GDPR e dove tali dati possono essere generalmente trovati. Abbiamo incluso strumenti gratuiti per agevolare la scoperta dei dati. Tali strumenti sono Apache Ranger, ElasticSearch e Talend Open Studio for Data Quality.

Ricordi che la scoperta dei dati è un processo continuo che richiede revisioni e aggiornamenti regolari man mano che l’ambiente dei dati di un’organizzazione evolve. Le organizzazioni possono migliorare la loro governance dei dati adottando buone pratiche di scoperta dei dati e utilizzando gli strumenti adeguati. Ciò può contribuire a ridurre i rischi e a instaurare la fiducia dei clienti. Buone pratiche di scoperta dei dati e gli strumenti giusti sono fondamentali per ottenere tali benefici.

DataSunrise: Strumenti Intuitivi e Scalabili per la Scoperta dei Dati e la Conformità

Gli strumenti di sicurezza open-source spesso presentano degli svantaggi—supporto limitato, documentazione scarsa e aggiornamenti non frequenti. Inoltre, richiedono una significativa competenza tecnica per essere configurati e mantenuti, il che può rappresentare un ostacolo per i team con risorse o tempo limitati.

DataSunrise offre una piattaforma robusta e intuitiva per la sicurezza dei database, la scoperta dei dati sensibili (comprese le capacità OCR) e la conformità alle normative. La sua architettura flessibile e l’interfaccia intuitiva facilitano l’implementazione di politiche avanzate di governance dei dati in ambienti diversificati.

Desidera vedere come DataSunrise può aiutare la Sua organizzazione a soddisfare il GDPR e altri obblighi di conformità? Prenoti una demo live con il nostro team—le mostreremo come proteggere i Suoi dati e semplificare i flussi di lavoro per la conformità senza la tipica complessità.