Registro di controllo dei dati di Amazon Athena

Con il mondo che diventa sempre più guidato dai dati, proteggere le informazioni sensibili e garantire la conformità alle normative sui dati non è mai stato così importante. Questo è particolarmente vero con l’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI), in cui i modelli elaborano enormi quantità di dati per creare nuovi contenuti. Assicurarsi che i dati utilizzati da questi sistemi siano protetti e che ogni azione sia debitamente registrata è fondamentale. Un modo per ottenere ciò è attraverso un robusto registro di controllo dei dati, che fornisce totale trasparenza e responsabilità per ogni operazione eseguita sui dati.

In questo articolo, esploreremo gli elementi chiave di un registro di controllo dei dati, inclusi l’audit in tempo reale, il mascheramento dinamico dei dati, la scoperta dei dati, la sicurezza e la conformità dei dati, con un focus particolare su come il registro di controllo dei dati di Amazon Athena possa aiutare a gestire e proteggere i dati sensibili nelle applicazioni GenAI.

L’importanza dei registri di controllo dei dati per la GenAI

Un registro di controllo dei dati serve da log dettagliato su chi ha accesso ai dati o li ha modificati e quando. Questo è particolarmente cruciale nel contesto della GenAI, dove i modelli di AI potrebbero generare intuizioni o output basati su dati sensibili. Con il rischio sempre crescente di uso improprio o violazioni dei dati, mantenere un registro di controllo robusto assicura che ogni anomalia o accesso non autorizzato possa essere individuato e mitigato rapidamente.

I registri di controllo non solo migliorano la sicurezza ma aiutano anche le organizzazioni a conformarsi alle varie normative sui dati come il GDPR, l’HIPAA e il PCI-DSS, che richiedono un monitoraggio e un controllo rigorosi su come i dati vengono accessi ed elaborati.

Audit in tempo reale

Nel contesto della GenAI, l’audit in tempo reale è essenziale. Poiché i modelli di AI interagiscono con grandi dataset in tempo reale, è cruciale tracciare ogni interazione per assicurarsi che nessuna attività non autorizzata si verifichi. Gli strumenti di audit in tempo reale possono avvisare immediatamente gli amministratori nel caso in cui venga eseguita qualsiasi azione non autorizzata, fornendo una visibilità istantanea sulle operazioni del sistema.

Ad esempio, utilizzando AWS CloudTrail in combinazione con Athena, è possibile monitorare ogni query eseguita sui dataset sensibili. Questo garantisce che qualsiasi attività sospetta venga intercettata non appena si verifica, prevenendo potenziali violazioni prima che possano peggiorare.

Ecco un esempio di come una query può essere registrata per scopi di audit:

SELECT * 
FROM "your_database"."your_audit_table"
WHERE action_type = 'QUERY' 
AND timestamp > current_timestamp - INTERVAL '1 hour';

Questa query estrae i log delle query più recenti al tuo database, consentendo il monitoraggio in tempo reale dell’accesso ai dati.

Utilizzando le funzionalità di audit in tempo reale di DataSunrise, è possibile ottenere una visibilità e un controllo ancora maggiori sui propri dati, specialmente quando informazioni sensibili vengono utilizzate per addestrare o inferire con modelli GenAI. Maggiori informazioni sulle capacità di audit in tempo reale sono disponibili nella documentazione di DataSunrise.

Mascheramento dinamico dei dati per una sicurezza migliorata

Il mascheramento dinamico dei dati (DDM) è una funzionalità potente che permette alle organizzazioni di proteggere i dati sensibili senza limitarne completamente l’accesso. In ambienti in cui i modelli GenAI devono accedere a grandi dataset per l’addestramento, ma in cui i dati grezzi possono contenere informazioni di identificazione personale (PII) o altri dettagli sensibili, il DDM può mascherare questi elementi sensibili pur consentendo al modello di elaborare i dati.

Ad esempio, supponiamo che un modello di AI debba accedere ai nomi e agli indirizzi email dei clienti per scopi di addestramento. Utilizzando il mascheramento dinamico, il modello può interagire con la versione mascherata dei dati, come mostrare solo le prime lettere di un’email, nascondendo il resto delle informazioni.

Esempio:

SELECT name, email 
FROM users 
WHERE role = 'Data Scientist' 
MASK email USING '[email protected]';

In questa query, gli indirizzi email vengono mascherati dinamicamente per gli utenti che non necessitano di visualizzarli, migliorando la sicurezza pur consentendo al sistema di funzionare come necessario.

Il mascheramento dinamico è particolarmente cruciale nel contesto della GenAI perché i modelli di AI, se configurati in maniera impropria, potrebbero esporre inavvertitamente dati sensibili. Integrare il mascheramento dinamico di DataSunrise assicura che ciò non accada, anche durante l’elaborazione dei dati in tempo reale. Maggiori dettagli sul mascheramento dinamico possono essere trovati qui.

Scoperta dei dati e conformità

Un altro aspetto importante di un registro di controllo dei dati è la scoperta dei dati, ovvero il processo di identificazione e classificazione delle informazioni sensibili all’interno dei database. In un’applicazione GenAI, la scoperta dei dati aiuta a garantire che solo le parti necessarie e non sensibili dei dati vengano esposte al modello, mentre i dati sensibili siano adeguatamente protetti.

Athena consente di eseguire query sui database e di effettuare la scoperta dei dati per identificare dati potenzialmente sensibili, come indirizzi email o numeri di previdenza sociale, e classificarli di conseguenza. Questo permette di creare politiche per mascherare o crittografare i dati sensibili durante l’interazione con i modelli di AI.

Ad esempio, la seguente query SQL può essere utilizzata per identificare dati sensibili all’interno delle tue tabelle:

SELECT table_name, column_name
FROM information_schema.columns
WHERE column_name LIKE '%email%' OR column_name LIKE '%ssn%';

Eseguendo tali query, è possibile identificare rapidamente le colonne che potrebbero richiedere una protezione aggiuntiva prima di essere utilizzate dai modelli GenAI. Questo aiuta a garantire la conformità agli standard normativi come il GDPR e l’HIPAA, riducendo il rischio di violazioni dei dati.

Per ulteriori informazioni sulla scoperta dei dati e su come garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati, visita la sezione conformità di DataSunrise.

Proteggi i tuoi dati con Audit Nativo e DataSunrise

Per configurare un audit nativo per il tuo ambiente Athena, sarà necessario abilitare la registrazione utilizzando AWS CloudTrail. Questo catturerà ogni query eseguita sui tuoi dataset, fornendo una registrazione completa degli accessi e delle modifiche.

Per configurare la registrazione di base, segui questi passaggi:

Abilita la registrazione di CloudTrail: configura AWS CloudTrail per registrare tutte le query di Athena.
Configura un bucket S3: indirizza i log a un bucket S3 per l'archiviazione a lungo termine e l'analisi.
Monitora i log: utilizza AWS CloudWatch per monitorare i log in tempo reale.

Esempio:

aws cloudtrail create-trail --name AthenaTrail --s3-bucket-name athena-logs --is-multi-region-trail
aws cloudtrail start-logging --name AthenaTrail

Tuttavia, il solo audit nativo di Athena potrebbe non essere sufficiente a soddisfare le esigenze di sicurezza e conformità delle applicazioni GenAI. Per un audit e un monitoraggio migliorati, DataSunrise fornisce un ulteriore livello di sicurezza grazie alla capacità di eseguire registrazioni di audit in tempo reale, mascheramento dinamico dei dati e un controllo degli accessi più granulare.

Integrare DataSunrise con il registro di controllo di Athena consente un tracciamento più dettagliato e sicuro degli accessi e delle modifiche ai dati. Questa integrazione migliora sia la visibilità in tempo reale sia la capacità di applicare efficacemente le politiche di conformità. Per un’approfondita analisi delle capacità di audit di DataSunrise, visita questa pagina.

Conclusione: Rafforzare la sicurezza della GenAI con un registro di controllo dei dati completo

Nell’ambiente dinamico della GenAI, proteggere i dati e garantire la conformità sono di massima importanza. Implementando un robusto registro di controllo dei dati, che includa audit in tempo reale, mascheramento dinamico, scoperta dei dati e migliori pratiche di sicurezza, le organizzazioni possono proteggere le informazioni sensibili e mantenere la trasparenza.

Con l’integrazione di DataSunrise nell’ecosistema di Athena, le aziende possono migliorare la sicurezza dei propri dati e la postura di conformità, soprattutto quando si tratta di modelli AI che elaborano grandi quantità di dati sensibili. Proteggere i dati con gli strumenti e le pratiche giuste aiuta a costruire fiducia e a garantire la conformità normativa, permettendo al contempo di sfruttare appieno il potenziale della GenAI.

Per ulteriori approfondimenti su come proteggere i tuoi dati, esplora la nostra pagina delle normative di conformità o scopri di più sulle notifiche in tempo reale.