La sicurezza dei dati riguarda in ultima analisi la prevenzione dell’esposizione di dati sensibili, come le informazioni personali identificabili (PII), a soggetti non autorizzati. Nel contesto del movimento dei dati, questi controlli dovrebbero essere applicati nella pipeline prima che i dati vengano caricati a destinazione. Quando si valuta una data platform, cinque criteri aiutano a confrontare le opzioni in modo concreto.
1. Compliance con leggi, regolamenti e standard
Esistono numerosi standard e certificazioni che coprono settori e giurisdizioni diverse. Tra i più rilevanti: SOC 1 Type 2 e SOC 2 Type 2 (audit annuali indipendenti su controlli di sicurezza, disponibilità e riservatezza), ISO 27001 per la gestione sistematica dei rischi, PCI DSS Level 1 per chi gestisce grandi volumi di transazioni con carte, HIPAA BAA per i dati sanitari, oltre a GDPR e CCPA per la privacy. Il penetration testing di terze parti aiuta a verificare che le dichiarazioni del fornitore siano credibili.
2. Column masking
Il column masking permette di identificare e oscurare dati sensibili prima che arrivino a destinazione. Assume due forme principali: il blocking, che esclude del tutto una colonna dalla destinazione (le primary key non possono essere bloccate perché servono a idempotenza e deduplicazione), e l’hashing, che anonimizza il dato preservandone il valore analitico. L’hashing è unidirezionale e non reversibile: è importante che la piattaforma usi un salt univoco per ogni destinazione, così che conoscere l’algoritmo non basti a decodificare i valori. Meglio applicare queste funzioni il più a monte possibile.
3. Access control
Il controllo degli accessi va pensato su due fronti: quello esterno, verso i fornitori della piattaforma, e quello interno. Nel primo caso le credenziali devono essere conservate in modo sicuro e revocabili in qualsiasi momento. Nel secondo, serve un role-based access control (RBAC) che consenta di definire ruoli con permessi granulari su onboarding, accesso, auditing e monitoraggio, e di assegnare gli utenti ai ruoli su larga scala.
4. Cifratura end-to-end
Una piattaforma dovrebbe cifrare dati in transito e credenziali: gestione delle chiavi tramite un key management service, opzionale doppia cifratura con una customer master key revocabile, comunicazioni tra cloud del cliente e del fornitore via PrivateLink, VPN o SSH, e chiavi effimere generate per ogni esecuzione. Il principio guida è quello del minimo privilegio, con la cancellazione dei dati del cliente dall’infrastruttura del fornitore dopo la sincronizzazione, salvo le eccezioni tecniche necessarie a far funzionare i connettori.
5. Deployment flessibile
Requisiti di residenza legati a settore o giurisdizione possono imporre scelte specifiche sulle region. La piattaforma dovrebbe supportare più provider cloud (AWS, Azure, GCP) e diverse region, l’accesso limitato agli Stati Uniti, il private networking e, dove serve, deployment on-premise per la replica di database.
- La sicurezza va applicata nella pipeline, prima che i dati arrivino a destinazione.
- Column masking e RBAC riducono l’esposizione dei dati sensibili a livello granulare.
- Compliance, cifratura e opzioni di deployment vanno verificate rispetto alle esigenze specifiche dell’organizzazione.
Fonte: 5 criteria for evaluating data platform security — https://www.fivetran.com/blog/5-criteria-for-evaluating-data-platform-security
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