データテストエンジニアが自動化を使用してコンプライアンスとセキュリティを確保する方法

データ中心の環境で作業する現代の組織は、コンプライアンスとデータセキュリティに重点を置かなければなりません。一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア消費者プライバシー法（CCPA）などの規則と法令は、機密情報の露出を防ぎ、巨額の罰金を課すために従うべき実践を明確に規定しています。

エンジニアたちは、このドメインで熟達しており、組織内のコンプライアンスとデータセキュリティフレームワークの堅牢性を保証するための自動化戦略を使用しています。

概要：規制コンプライアンスと

データセキュリティ関連の問題

データコンプライアンスとは、データプライバシーとセキュリティの保護のために設けられた関連規制と特定のコンプライアンス基準の合法的な受け入れと定義されます。たとえば、GDPRとCCPAの法律は、ビジネスユニットが個人情報とその意図された使用に十分な注意を払うことを義務付けています。

一方、データセキュリティは、情報システムを情報システムに含まれる情報の未承認アクセスや改ざんから保護する学問であり、それはムーアの法則です。これらの要素は、市場での評判を得ることや顧客からの信頼を得ることを望むあらゆるビジネス組織にとって重要です。

データテストエンジニアの責任

データテストエンジニアは、コンプライアンスポリシー、規制、およびセキュリティプロトコルが遵守されていることを確実にするために重要な役割を果たしています。彼らの仕事は以下を含みます：

1. データ検証の自動化。自動システムを使用してデータを検証し、関連する基準に準拠していることを保証する。
2. セキュリティ対策の実装。データの保存と送信における脆弱性が自動的に特定および修正されるようにする。
3. 継続的な監視。データの遵守とセキュリティに関するリアルタイムのチェックのために自動システムが確立されていることを保証する。
4. レポーティングと文書化。コンプライアンスレポートを生成し、ルールの遵守の証拠となる文書を維持できる自動システム。

1. データ検証の自動化

検証するデータは本物であり、一様であり、関連する法的基準に適合していることを確認する必要があります。Great ExpectationsとTalendは、データテストエンジニアがApache NiFiと共に使用するツールで、事前に設定されたルールに従ってデータの検証を自動化します。

データ検証を自動化する手順

1. 検証のための条件の設定。規制に必要な条件や組織のポリシーに関連する条件が定義されます。
2. ツールの選択。自動検証に必要なツールが選択され、事前に存在するデータシステムと連携できるようになります。
3. 検証の自動化。スクリプトが作成され、データを簡単に検証するためのステージで、たとえば作成中や作成後などの特定の段階で検証されます。
4. 復旧と監視。検証プロセスは繰り返し確認され、ルールやスクリプトはプロセスに適したように編集されます。

2. セキュリティ対策の実施

データテストエンジニアは自動化を使用してデータセキュリティ対策を実施および施行します。これにはデータの暗号化、アクセス制御の管理、脆弱性の検出が含まれます。

データセキュリティのための主要な自動化技術

1. 暗号化。AWS Key Management Service（KMS）やHashiCorp Vaultなどのツールを使用してデータの暗号化を実行するための自動化を活用し、データが静的または転送中に暗号化されていることを保証します。
2. アクセス制御。Identity and Access Management（IAM）機能を持つ管理ツールを使用して、さまざまなユーザーに対する特定の機密データの自動アクセス制御を実行します。
3. 脆弱性スキャン。NessusやOWASP ZAPなどの自動スキャンツールを使用して、セキュリティの脆弱性を特定し修正します。

3. 継続的な監視

安全上のリスクのため、コンプライアンスとセキュリティの継続的な監視が必要です。コンプライアンスの違反や規制違反の検出時には、自動監視システムがリアルタイムで洞察を提供し、適切な人員に直ちに警告を発します。

継続的な監視戦略

1. 監視ツールを展開します。Splunk、Nagios、およびDatadogを利用して、データシステムを監視し、侵害やセキュリティ違反を追跡します。
2. アラートを設定します。疑わしい違反やセキュリティポリシーの侵害をフラグするアラートを自動的に発行します。
3. 定期的な監査。自動監査を定期的に実施してコンプライアンスとセキュリティステータスを評価します。

4. レポートおよび文書化

オンラインレポーティングおよび文書化にはコミュニケーションと規制が不可欠であり、企業や関係者の間でコンプライアンスを推進するために必要です。データテストエンジニアがシステムを構成して、レポーティングがコンプライアンス文書の範囲内で自動的に行われるようにすることが可能です。

レポーティングを自動化する手順

1. レポーティング要件を定義します。組織や規制上のレポーティング仕様を完全に評価します。
2. レポーティングツールを選択します。Tableau、Power BI、またはカスタムスクリプトの単独使用や併用を検討し、レポート生成を自動化するためにどのツールを使用するかを決定します。
3. データシステムと統合します。レポーティング自動化ソフトウェアがデータシステムと十分に統合されており、リアルタイムデータにアクセスできるようにします。
4. レポート生成を自動化します。自動レポート生成と普及が関係者とスケジュールされていることを確認します。

結論

データテストエンジニアは、これらの責任が自動化されて以来、コンプライアンスとデータセキュリティに関して重要な存在となりました。彼らはデータの検証を自動化し、セキュリティ対策を実装し、継続的に監視し、レポートを生成します。これにより、組織がコンプライアンスを維持し、機密データを保護し、行政罰金を回避するのに役立っています。

一部の政府が厳格なデータ規制を採用している一方で、サイバー脅威は年々進化しており、データテストエンジニアのデータの完全性と安全性に関する責任はますます増大するという状況です。

コンプライアンスとセキュリティプロセスが自動化される様子は、冗長なタスクを排除し、大量のデータを効率的に管理する作業を容易にしています。データテストエンジニアとして、自動化のツール、テクノロジー、ベストプラクティスを進化させ、重要な専門的な成長を提供し、組織がデータに依存する環境で繁栄することを確認する準備をしなければなりません。