Strumenti di Conformità dei Dati NLP, LLM & ML per Amazon Athena

Amazon Athena è diventato un punto di riferimento per l’analisi serverless, offrendo una potente interfaccia SQL per interrogare i dati archiviati in Amazon S3. Tuttavia, con l’aumento della complessità dei dati e delle normative sulla privacy, le organizzazioni devono andare oltre la sicurezza di base. Garantire la conformità in linea con GDPR, HIPAA, PCI DSS e standard simili richiede soluzioni intelligenti, in tempo reale e autonome di governance dei dati.

Questo articolo descrive come stabilire una conformità efficace dei dati per Amazon Athena, utilizzando sia strumenti nativi AWS che soluzioni avanzate di DataSunrise. Esploriamo la registrazione degli audit, il mascheramento dinamico, la scoperta dei dati e l’allineamento regolamentare in tempo reale, per culminare in una postura di conformità ottimizzata e pronta per le imprese.

Capacità di Conformità Nativa in Amazon Athena

Amazon Athena fornisce meccanismi fondamentali di conformità attraverso l’integrazione con servizi AWS quali CloudTrail, Macie, Lake Formation e CloudWatch.

Audit in Tempo Reale con CloudTrail e Athena

Le query di Athena possono essere soggette ad audit utilizzando i log di AWS CloudTrail. Tali log tracciano l’esecuzione delle query, i modelli di accesso e gli eventi di sicurezza, che possono essere analizzati direttamente in Athena.

Utilizzando questa struttura, i team di conformità possono rilevare anomalie e generare log pronti per l’audit. Maggiori dettagli sono disponibili in questo post sul blog di AWS.

Scoperta dei Dati tramite Amazon Macie

Amazon Macie esamina i bucket S3 per dati PII, PHI e finanziari. I risultati possono essere interrogati in Athena, consentendo ai team di visualizzare la distribuzione dei dati sensibili.

Ulteriori dettagli sono descritti in questa guida AWS.

Mascheramento Dinamico tramite Lake Formation e Macie

Sebbene Amazon Athena non supporti nativamente il mascheramento dinamico dei dati, Lake Formation e Macie offrono un controllo di accesso granulare e strumenti di anonimizzazione.

Un esempio pratico include la creazione di policy con Lake Formation che limitano l’accesso degli utenti a determinate colonne o righe di S3 in base ai ruoli:

Il mascheramento dinamico può essere simulato tramite viste basate sui ruoli, ma manca di vere capacità di trasformazione in tempo reale.

Per una funzionalità di mascheramento più approfondita, consulti questo post sulla sicurezza di AWS.

Fondamenti di Sicurezza e Framework di Conformità

Amazon Athena è validato secondo standard come ISO 27001, SOC 1-3 e supporta carichi di lavoro idonei per HIPAA. Impostazioni di sicurezza, tra cui crittografia, IAM granulare e controllo VPC, contribuiscono a proteggere i dati.

Automazione Avanzata della Conformità con DataSunrise

Mentre gli strumenti nativi AWS offrono un punto di partenza, la conformità a livello aziendale richiede un’automazione più profonda, un mascheramento granulare e una visibilità cross-platform. DataSunrise potenzia le capacità di Athena con un framework di conformità a zero intervento.

Implementazione Zero-Touch e Modalità di Distribuzione

Amazon Athena implementa DataSunrise per fornire Strumenti di Conformità dei Dati NLP, LLM & ML con un’implementazione a zero intervento. Ciò include Scoperta dei Dati Sensibili, Automazione delle Policy senza codice e funzionalità Auto-Discover & Mask, attraverso una varietà di modalità di distribuzione non intrusive, come sniffer, trailing nativo dei log e proxy.

Queste opzioni garantiscono un’integrazione senza soluzione di continuità, senza interrompere le pipeline di query esistenti, supportando una distribuzione flessibile negli ambienti AWS, Azure e GCP.

Autopilota della Conformità e Regole di Audit basate su ML

DataSunrise attiva l’Autopilota della Conformità per mantenere l’allineamento con GDPR, HIPAA, PCI DSS e SOX. Tramite Regole di Audit basate su Machine Learning, rileva automaticamente anomalie, monitora il comportamento degli utenti e segnala potenziali violazioni utilizzando i principi UEBA.

I log di audit sono memorizzati in uno spazio di archiviazione crittografato e visualizzati tramite dashboard di reporting pronti per l’audit.

Esplori ulteriormente queste capacità nella guida sui Log di Audit e nel Compliance Manager.

Mascheramento Dinamico con Precisione Chirurgica

Diversamente dalla semplice anonimizzazione in Macie, DataSunrise supporta il Mascheramento Dinamico dei Dati a Zero Intervento e il Mascheramento con Precisione Chirurgica, che si adattano dinamicamente in base al ruolo dell’utente.

I dati mascherati rimangono protetti anche negli output grezzi delle query, soddisfacendo i requisiti di conformità con un controllo accurato.

Approfondisca l’argomento nell’articolo sul Mascheramento Dinamico.

Scoperta dei Dati basata su NLP e OCR

Attraverso la Scoperta dei Dati NLP e la Scansione delle Immagini OCR, DataSunrise identifica dati sensibili non strutturati all’interno di documenti, PDF e anche log basati su immagini, andando oltre ciò che Macie è in grado di rilevare.

Ciò consente una Copertura Regolamentare Espansa con un Allineamento Regolamentare in Tempo Reale su set di dati che gli strumenti tradizionali tendono a trascurare.

Framework di Sicurezza Unificato e Integrazione Aziendale

Con supporto per ambienti ibridi/eterogenei, DataSunrise si integra con i sistemi IAM, SIEM e DLP esistenti. Il suo Framework di Sicurezza Unificato abbraccia piattaforme SQL, NoSQL e big data, offrendo Governance Cross-Cloud e Generazione Automatica delle Policy.

Ciò garantisce una significativa riduzione degli sforzi manuali, migliorando al contempo la prontezza in caso di audit.

Conclusione

Amazon Athena fornisce primitive essenziali per la conformità. Tuttavia, per le imprese che richiedono un mascheramento granulare, una calibrazione continua e un’orchestrazione multi-cloud, DataSunrise offre una soluzione che definisce una categoria. Essa coniuga l’Orchestrazione Autonoma della Conformità con un’implementazione pratica e a bassa frizione.

Le organizzazioni ottengono una riduzione minima dei gap di conformità, una maggiore prontezza in caso di audit e tempi più rapidi per raggiungere la conformità. Per ulteriori informazioni, fissi una demo personalizzata di DataSunrise per sperimentare in prima persona la conformità dei dati a zero intervento.