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SEC07-BP03 Identificazione e classificazione automatizzate
Automatizzare l'identificazione e la classificazione dei dati può aiutarti a implementare i controlli corretti. L'uso dell'automazione per aumentare la determinazione manuale riduce il rischio di errore umano e di esposizione.
Risultato desiderato: possibilità di verificare se sono in atto controlli adeguati in base alla policy di classificazione e gestione. Strumenti e servizi automatizzati ti aiutano a identificare e classificare il livello di sensibilità dei tuoi dati. L'automazione consente inoltre di monitorare in modo continuo gli ambienti in modo da rilevare e inviare avvisi se i dati vengono archiviati o gestiti in modo non autorizzato, così da poter intraprendere rapidamente azioni correttive.
Anti-pattern comuni:
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Affidarsi esclusivamente a processi manuali per l'identificazione e la classificazione dei dati, che possono essere soggetti a errori e richiedere tempi di lavoro lunghi. Questo può portare a una classificazione dei dati inefficiente e incoerente, soprattutto con l'aumento dei volumi di dati.
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Mancata predisposizione di meccanismi per tracciare e gestire le risorse di dati all'interno dell'organizzazione.
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Si trascura la necessità di un monitoraggio e di una classificazione continui dei dati durante i loro spostamenti e le loro trasformazioni all'interno dell'organizzazione.
Vantaggi dell'adozione di questa best practice: l'automazione di identificazione e classificazione dei dati può garantire un'applicazione più coerente e accurata dei controlli di protezione dei dati, così da ridurre il rischio di errore umano. L'automazione può inoltre fornire visibilità in merito ad accesso e movimento dei dati sensibili, così da rilevare le manipolazioni non autorizzate e intraprendere azioni correttive.
Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata: medio
Guida all'implementazione
Sebbene si ricorra spesso al giudizio umano per classificare i dati durante le fasi iniziali di progettazione di un carico di lavoro, è opportuno considerare la presenza di sistemi che automatizzino l'identificazione e la classificazione dei dati di test come controllo preventivo. Ad esempio, agli sviluppatori può essere fornito uno strumento o un servizio per analizzare i dati rappresentativi e determinarne la sensibilità. All'interno AWS, puoi caricare set di dati in Amazon S3
Come controllo investigativo, utilizza il monitoraggio continuo degli ambienti per rilevare l'eventuale archiviazione non conforme dei dati sensibili. In questo modo puoi rilevare situazioni come l'emissione di dati sensibili nei file di log o la loro copia in un ambiente di analisi dei dati senza un'adeguata de-identificazione o redazione. I dati archiviati in Amazon S3 possono essere costantemente monitorati per verificare la presenza di dati sensibili grazie ad Amazon Macie.
Passaggi dell'implementazione
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Esegui una scansione iniziale degli ambienti per l'identificazione e la classificazione automatica.
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Una prima scansione completa dei dati può aiutare a capire la residenza dei dati sensibili nei tuoi ambienti. Qualora una scansione completa non sia inizialmente richiesta o non possa essere completata in anticipo a causa dei costi, valuta l'adeguatezza delle tecniche di campionamento per raggiungere i tuoi risultati. Ad esempio, Amazon Macie può essere configurato per eseguire un'ampia operazione automatizzata di rilevamento dei dati sensibili nei bucket S3. Questa funzionalità utilizza tecniche di campionamento per eseguire in modo efficiente in termini di costi un'analisi preliminare della residenza dei dati. È quindi possibile eseguire un'analisi più approfondita dei bucket S3 utilizzando un processo di rilevamento dei dati sensibili. Anche altri archivi di dati possono essere esportati su S3 per essere analizzati da Macie.
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Configura scansioni continue dei tuoi ambienti.
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La capacità di rilevamento automatizzata dei dati sensibili di Macie consente di eseguire scansioni continue degli ambienti. I bucket S3 noti e autorizzati a memorizzare dati sensibili possono essere esclusi utilizzando un elenco di permessi in Macie.
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Incorpora l'identificazione e la classificazione nei processi di compilazione e di test.
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Identifica gli strumenti utilizzabili dagli sviluppatori per analizzare i dati alla ricerca di sensibilità mentre i carichi di lavoro sono in fase di sviluppo. Utilizza questi strumenti come parte dei test di integrazione per avvisare quando i dati sensibili sono inaspettati e impedire un'ulteriore implementazione.
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Implementa un sistema o un runbook per intervenire quando i dati sensibili vengono trovati in luoghi non autorizzati.
Risorse
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