איך מהנדסי בדיקת נתונים מבטיחים עמידה ואבטחה עם אוטומציה

ארגונים מודרניים הפועלים בסביבות ממוקדות נתונים חייבים לשים דגש על עמידה בחוקים ואבטחת נתונים. כללים ותקנות כמו תקנת הגנת המידע הכללית (GDPR) וחוק פרטיות הצרכן של קליפורניה (CCPA) מגדירים בבירור שיטות שיש לפעול לפיהן כדי למנוע חשיפת מידע חסוי ולהימנע מעונשים כבדים.

מהנדסים מיומנים בתחום זה, משתמשים באסטרטגיות אוטומטיות כדי לסייע בהבטחת עמידה בחוקים וחוסן של מסגרות אבטחת נתונים בתוך הארגונים.

סקירה: עמידה ברגולציה ו

בעיות הקשורות לאבטחת נתונים

עמידה בדרישות נתונים מוגדרת כהסכמה חוקית לתקנות רלוונטיות ולקריטריונים ספציפיים שנקבעו להגנת פרטיות ואבטחת נתונים. לדוגמה, חקיקות ה-GDPR וה-CCPA מחייבות את יחידות העסקים לטפל בזהירות רבה במידע אישי ובשימוש המיועד לו.

מצד שני, אבטחת נתונים היא הדיסציפלינה המכסה את הגנת מערכות המידע מפני גישה או שינוי לא מורשים של המידע הכלול במערכות, מה שמהווה את חוק מור. גורמים אלה חשובים לכל ארגון עסקי המעוניין לזכות במוניטין בשוק ואמון מהלקוחות שלו.

אחריות מהנדסי בדיקות נתונים

מהנדסי בדיקות נתונים ממלאים תפקיד מרכזי בהבטחת עמידה במדיניות ציות, רגולציה ופרוטוקולי אבטחה. עבודתם כוללת:

1. אוטומציה של אימות נתונים. מקם מערכות אוטומטיות לאימות נתונים ווודא שהם עומדים בתקנים רלוונטיים.
2. יישום צעדים לאבטחה. מבטיח שפגיעויות באחסון נתונים ובהעברתם נזהרות ומתוקנות באופן אוטומטי.
3. מעקב מתמיד. מבטיח שמערכות אוטומטיות מיוצרות לבדיקות בזמן אמת לשימוש תקנים ולאבטחה.
4. דיווח ותיעוד. מערכות אוטומטיות שיכולות ליצור דיווחי תאימות ולשמור על תיעוד כדי לספק הוכחה לציות בחוקים.

1. אוטומציה של אימות נתונים

יש לוודא שהנתונים שיש לאמת הם אמיתיים, אחידים, ועומדים בתקנים משפטיים רלוונטיים. Great Expectations ו־Talend הם כלים שבהם משתמשים מהנדסי בדיקות נתונים יחד עם Apache NiFi לאוטומציה של אימות נתונים לפי כללים שנקבעו מראש.

שלבים לאוטומציה של אימות נתונים

1. הגדרת תנאים לאימות. תנאים או כללים שנדרשים לתקנה או הם רלוונטיים למדיניות של הארגון מוגדרים.
2. בחירת כלי. נבחרים כלים דרושים לאימות ממוחשב כך שיכולים לעבוד עם מערכות הנתונים הקיימות.
3. אוטומציה של אימות. נוצרים סקריפטים כדי לאמת נתונים בקלות בשלבים מסוימים במחזור חייהם, כגון בעת יצירתם או לאחר כך.
4. שחזור וניטור. תהליכי אימות מבוצעים באופן חוזר, והחוקים והתסריטים נערכים להתאמה טובה יותר לתהליכים.

2. מימוש אמצעי אבטחה

מהנדסי בדיקת נתונים משתמשים באוטומציה כדי לממש ולאכוף אמצעי אבטחת נתונים. זה כולל הצפנת נתונים, ניהול בקרות גישה, וזיהוי פרצות.

טכניקות אוטומציה מרכזיות לאבטחת נתונים

1. הצפנה. להשתמש באוטומציה כדי לבצע הצפנת נתונים עם כלים כמו שירות ניהול מפתחות של AWS (KMS) ו־HashiCorp Vault כדי להבטיח שהנתונים בנוח ובתנועה מוצפנים.
2. בקרת גישה. לבצע בקרת גישה אוטומטית של נתונים ספציפיים רגישים בקרב משתמשים שונים באמצעות כלים לניהול עם יכולות ניהול זהות וגישה (IAM).
3. סריקת פגיעות אבטחה. באמצעות כלים אוטומטיים לסריקה כמו Nessus ו־OWASP ZAP, לזהות ולתקן כל פגיעות אבטחה.

3. ניטור רציף

בשל הסיכון לבטיחות, נדרש ניטור רציף של עמידה בתקנות ובאבטחה. עם זיהוי הפרצת עמידה או ניהול היתרים חוקיים, מערכות ניטור אוטומטיות מסוגלות לספק תובנות בזמן אמת ולהתריע מיד לצוותים המתאימים.

אסטרטגיות ניטור רציף

1. הפעל כלי מעקב. השתמש ב-Splunk, Nagios ו-Datadog כדי לעקוב אחר מערכות המידע לגילוי נפילות והפרות אבטחה.
2. הגדר התראות. גרום להתראות להתעלם באופן אוטומטי שיזהו כל פרצות חשודות או הפרות במדיניות האבטחה.
3. ביצוע בדיקות רגילות. בצע בדיקות אוטומטיות באופן תדיר כדי לקבוע את הידיעות והמעמד האבטחתי.

4. דיווח ותיעוד

היכולת לתקשר ולהפוך למכונה היא מפתח עבור דיווח ותיעוד מקוון, שהם נחוצים כדי לקדם תיקון בתוך המוסדות והצדקנים. ניתן להגדיר למהנדסי בדיקת נתונים להגדיר את המערכת כך שהדיווח יתבצע באופן אוטומטי בתחום תיעוד התיקים.

שלבים לאוטומציה של דיווח

1. הגדר דרישות דיווח. בצע הערכה מלאה של נדרשים הארגוניים והתקני דיווח עבור ארגון.
2. בחר כלים לדיווח. לבד או יחד עם שימוש ב-Tableau, Power BI או סקריפטים מותאמים, החלט אילו מהכלים יועסקו כדי לאוטומט יצירת הדו"ח.
3. שלב במערכות הנתונים. וודא שתוכנת האוטומציה לדיווח משולבת היטב עם מערכות הנתונים כדי לקבל גישה לנתונים בזמן אמת.
4. אוטומציה של יצירת דו"ח. הבטיח שגרסת הדו"ח האוטומטית וההתפשטות מתוזמנים עם הצדקנים המעורבים.

מסקנה

מהנדסי מבחן נתונים החלו להיות איש חשוב בקשר להתאמת תקנים ולאבטחת נתונים מאז שהאחריות הזו הופכת לאוטומטית. הם מאופטימים את אימות הנתונים, מיישמים צעדים לאבטחה, מנהלים באופן רציף ויוצרים דוחות, אשר מסייעים לארגונים להישאר תואמים, לשמור על נתונים רגישים ולמנוע עבירות מנהליות.

בעוד שממשלות מסוימות קיבלו תקנים נתונים קפדניים יותר, איומים סייברנטיים התפתחו במהלך השנים, עשוי להיות שהאחריות של מהנדסי מבחן נתונים לגבי תקינות ובטיחות הנתונים תמשיך לצמוח.

נעים לראות כיצד תהליכי ההתאמה לתקנים והאבטחה מואטומטים מאחר שזה מסיר משימות חוזרות ומקל על ניהול כמויות נתונים גדולות בצורה יעילה מבחינת עלויות. כמהנדס מבחן נתונים, עליו להיות מוכן לקדם כלים, טכנולוגיות ושיטות מובילות באוטומציה, לספק פיתוח מקצועי משמעותי, ולוודא שהארגון יצליח בסביבת נתונים שהולמים.