SEC07-BP04 Tentukan manajemen siklus hidup data yang dapat diskalakan - Pilar Keamanan
Panduan implementasiSumber daya

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

SEC07-BP04 Tentukan manajemen siklus hidup data yang dapat diskalakan

Pahami persyaratan-persyaratan siklus hidup data Anda karena persyaratan tersebut terkait dengan berbagai tingkat klasifikasi dan penanganan data Anda.  Hal ini dapat mencakup cara data ditangani ketika pertama kali memasuki lingkungan Anda, cara data ditransformasi, dan aturan untuk pemusnahannya. Pertimbangkan faktor-faktor seperti periode retensi, akses, audit, dan pelacakan asal.

Hasil yang diinginkan: Anda mengklasifikasikan data sedekat mungkin dengan titik dan waktu konsumsi. Ketika klasifikasi data memerlukan proses masking, tokenisasi, atau proses-proses lain yang mengurangi tingkat sensitivitas, Anda harus melakukan tindakan-tindakan ini sedekat mungkin dengan titik dan waktu penyerapan.

Anda menghapus data sesuai dengan kebijakan Anda ketika data tersebut tidak lagi layak untuk dipertahankan, berdasarkan klasifikasinya.

Anti-pola umum:

  • Menerapkan one-size-fits-all pendekatan manajemen siklus hidup data, tanpa mempertimbangkan berbagai tingkat sensitivitas dan persyaratan akses.

  • Mempertimbangkan manajemen siklus hidup hanya dari perspektif data yang dapat digunakan, atau data yang dicadangkan, tetapi tidak keduanya.

  • Menganggap data yang telah memasuki beban kerja Anda sebagai data yang valid, tanpa mengetahui nilai atau asal-usulnya.

  • Mengandalkan durabilitas data sebagai pengganti untuk pencadangan dan perlindungan data.

  • Mempertahankan data melampaui masa kegunaannya dan periode retensi yang diperlukan.

Manfaat menerapkan praktik terbaik ini: Strategi manajemen siklus hidup data yang ditentukan dengan baik dan dapat diskalakan akan membantu Anda dalam menjaga kepatuhan terhadap peraturan, meningkatkan keamanan data, mengoptimalkan biaya penyimpanan, dan memungkinkan akses dan berbagi data yang efisien sekaligus mempertahankan kontrol yang tepat.

Tingkat risiko yang terjadi jika praktik terbaik ini tidak diterapkan: Tinggi

Panduan implementasi

Data dalam beban kerja sering kali bersifat dinamis.  Bentuk data saat memasuki lingkungan beban kerja Anda dapat berbeda-beda, dari ketika data disimpan atau digunakan dalam logika bisnis, pelaporan, analitik, atau machine learning.  Selain itu, nilai data dapat berubah seiring waktu. Beberapa data bersifat temporal dan kehilangan nilai seiring umurnya bertambah.  Pertimbangkan dampak dari berbagai perubahan data Anda ini terhadap evaluasi berdasarkan skema klasifikasi data Anda dan kontrol-kontrol terkait.  Jika memungkinkan, gunakan mekanisme siklus hidup otomatis, seperti kebijakan siklus hidup Amazon S3 dan Amazon Data Lifecycle Manager, untuk mengonfigurasi proses retensi data, pengarsipan, dan kedaluwarsa data Anda.  

Bedakan antara data yang tersedia untuk digunakan, dan data yang disimpan sebagai cadangan.  Pertimbangkan AWS Backupuntuk menggunakan untuk mengotomatiskan cadangan data di seluruh AWS layanan.  EBSSnapshot Amazon menyediakan cara untuk menyalin EBS volume dan menyimpannya menggunakan fitur S3, termasuk siklus hidup, perlindungan data, dan akses ke mekanisme perlindungan. Dua dari mekanisme ini adalah Kunci Objek S3 dan AWS Backup Kunci Vault, yang dapat memberi Anda keamanan dan kontrol tambahan atas cadangan Anda. Kelola pemisahan tugas dan akses yang jelas untuk cadangan. Isolasi cadangan di tingkat akun agar tetap terpisah dari lingkungan yang terpengaruh saat ada suatu peristiwa yang terjadi.

Aspek lain dari manajemen siklus hidup adalah merekam riwayat data saat berlangsung melalui beban kerja Anda, yang disebut pelacakan asal data. Pelacakan ini dapat memberikan keyakinan bahwa Anda tahu dari mana data berasal, setiap transformasi yang dilakukan, pemilik atau proses apa yang membuat perubahan tersebut, dan kapan.  Riwayat ini dapat membantu Anda dalam melakukan pemecahan masalah dan investigasi selama peristiwa keamanan yang mungkin terjadi.  Misalnya, Anda dapat mencatat log metadata tentang transformasi dalam sebuah tabel Amazon DynamoDB.  Dalam sebuah danau data, Anda dapat menyimpan salinan data yang ditransformasi di dalam bucket S3 yang berbeda untuk setiap tahap pipeline data. Simpan informasi skema dan stempel waktu dalam file AWS Glue Data Catalog.  Terlepas dari solusi yang Anda gunakan, pertimbangkan kebutuhan pengguna akhir Anda untuk menentukan peralatan yang tepat yang Anda butuhkan untuk melaporkan asal-usul data Anda.  Hal ini akan membantu Anda menentukan cara terbaik dalam melacak asal-usul data Anda.

Langkah-langkah implementasi

  1. Analisis jenis data, tingkat sensitivitas, dan persyaratan akses beban kerja untuk mengklasifikasikan data dan menentukan strategi-strategi manajemen siklus hidup yang sesuai.

  2. Rancang dan implementasikan kebijakan retensi data dan proses pemusnahan otomatis yang selaras dengan persyaratan-persyaratan berdasarkan hukum, peraturan, dan organisasi.

  3. Tetapkan proses dan otomatisasi untuk melakukan pemantauan, audit, dan penyesuaian berkelanjutan terhadap strategi, kontrol, dan kebijakan manajemen siklus hidup data seiring dengan perubahan persyaratan beban kerja dan perubahan peraturan.

Sumber daya

Praktik-praktik terbaik terkait:

Dokumen terkait:

Contoh terkait:

Alat terkait: