Moderne organisaties die werken in datagedreven omgevingen moeten prioriteit geven aan naleving en databeveiliging. Regels en voorschriften zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) en de California Consumer Privacy Act (CCPA) specificeren duidelijk de praktijken die moeten worden gevolgd om de blootstelling van vertrouwelijke informatie te voorkomen en enorme boetes te vermijden.
Ingenieurs zijn bedreven in dit domein, waarbij ze automatiseringsstrategieën gebruiken om naleving en de robuustheid van databeveiligingsstructuren binnen organisaties te waarborgen.
Overzicht: Regelgeving Naleving en
Data Beveiliging Gerelateerde Problemen
Data-naleving wordt gedefinieerd als de wettelijke acceptatie van relevante regelgeving en specifieke nalevingscriteria die zijn opgesteld ter bescherming van gegevensprivacy en -beveiliging. Bijvoorbeeld, de AVG en CCPA-wetgeving verplicht bedrijfsunits om zeer zorgvuldig om te gaan met persoonlijke informatie en het beoogde gebruik ervan.
Aan de andere kant is databeveiliging de discipline die de bescherming van informatiesystemen tegen ongeautoriseerde toegang of wijziging van de informatie die in de systemen is opgeslagen, omvat, wat de wet van Moore is. Deze factoren zijn belangrijk voor elke zakelijke organisatie die een marktreputatie en vertrouwen van haar klanten wil opbouwen.
Verantwoordelijkheden van Data Test Ingenieurs
Data test ingenieurs spelen een cruciale rol in het waarborgen dat nalevingsbeleid, regelgeving en beveiligingsprotocollen worden nageleefd. Hun werk omvat:
- Het automatiseren van gegevensvalidatie. Het gebruik van geautomatiseerde systemen om gegevens te valideren en ervoor te zorgen dat deze voldoen aan de relevante normen.
- Implementeren van beveiligingsmaatregelen. Ervoor zorgen dat kwetsbaarheden in gegevensopslag en gegevensoverdracht automatisch worden geïdentificeerd en gecorrigeerd.
- Continue monitoring. Zorgen dat geautomatiseerde systemen worden opgezet voor real-time controles op gegevensnaleving en beveiliging.
- Rapportage en documentatie. Geautomatiseerde systemen die nalevingsrapporten kunnen genereren en documentatie kunnen bijhouden om bewijs te leveren van regelnaleving.
1. Automatiseren van Gegevensvalidatie
Het te valideren gegevens moet echt, uniform en in overeenstemming met relevante wettelijke normen zijn. Tools zoals Great Expectations en Talend worden gebruikt door gegevenstestengineers samen met Apache NiFi om de validatie van gegevens te automatiseren volgens eerder ingestelde regels.
Stappen om Gegevensvalidatie te Automatiseren
- Voorwaarden voor validatie instellen. Voorwaarden of regels die vereist zijn voor regelgeving of relevant zijn voor de organisatiebeleid worden gedefinieerd.
- Tool selectie. Tools die nodig zijn voor geautomatiseerde validatie worden gekozen zodat ze kunnen werken met de bestaande gegevenssystemen.
- Automatisering van validatie. Scripts worden gemaakt om gegevens eenvoudig te valideren op bepaalde momenten in de levenscyclus ervan, zoals tijdens of nadat het is gemaakt.
- Herstel en monitoring. Processen van validatie worden herhaaldelijk gecontroleerd, en de regels en scripts worden bewerkt om beter aan te sluiten bij de processen.
2. Implementatie van Beveiligingsmaatregelen
Data test engineers gebruiken automatisering om gegevensbeveiligingsmaatregelen te implementeren en af te dwingen. Dit omvat het versleutelen van gegevens, het beheren van toegangscontroles en het detecteren van kwetsbaarheden.
Belangrijke Automatiseringstechnieken voor Gegevensbeveiliging
- Versleuteling. Maak gebruik van automatisering om gegevensversleuteling uit te voeren met tools zoals AWS Key Management Service (KMS) en HashiCorp Vault om ervoor te zorgen dat gegevens in rust en in transit zijn versleuteld.
- Toegangscontrole. Voer geautomatiseerde toegangscontrole uit voor bepaalde gevoelige gegevens over verschillende gebruikers met behulp van beheertools met Identity and Access Management (IAM) mogelijkheden.
- Kwetsbaarhedenscanning. Gebruikmakend van geautomatiseerde scannertools zoals Nessus en OWASP ZAP, identificeer en verhelp eventuele beveiligingskwetsbaarheden.
3. Continue Monitoring
Vanwege het risico voor de veiligheid is voortdurende monitoring van compliance en beveiliging nodig. Bij detectie van schending van compliance of regelgeving kunnen geautomatiseerde monitoringsystemen in real-time inzicht bieden en onmiddellijk de juiste personen alarmeren.
Continue Monitoringstrategieën
- Implementatie van monitoringtools. Gebruik Splunk, Nagios en Datadog om dat systemen te volgen voor inbreuken en veiligheidscontraventies.
- Stel waarschuwingen in. Verhoog automatisch waarschuwingen die eventuele vermoedelijke schendingen of overtredingen van het veiligheidsbeleid aansteken.
- Regelmatige audits. Voer periodiek geautomatiseerde audits uit om de naleving en de veiligheidsstatus te beoordelen.
4. Rapportage en Documentatie
De mogelijkheid om te communiceren en te reguleren is essentieel voor online rapportage en documentatie, die nodig zijn om naleving onder instellingen en belanghebbenden te bevorderen. Het is mogelijk voor datatestingenieurs om het systeem zo te configureren dat rapportage automatisch gebeurt binnen het kader van nalevingsdocumentatie.
Stappen om Rapportage te Automatiseren
- Definieer rapportagevereisten. Voer een volledige beoordeling uit van de noodzakelijke organisatorische en regelgevende rapportage-specifisaties voor een organisatie.
- Kies rapportagetools. Alleen of samen met het gebruik van Tableau, Power BI of aangepaste scripts, beslis welke van de tools zal worden gebruikt om de rapportgeneratie te automatiseren.
- Integreer met datasystemen. Zorg ervoor dat de software voor rapportageautomatisering goed is geïntegreerd met de datasystemen om toegang te hebben tot realtime gegevens.
- Automatiseer rapportgeneratie. Zorg ervoor dat de geautomatiseerde rapportgeneratie en verspreiding zijn gepland met de betrokken belanghebbenden.
Conclusie
Data test engineers zijn een cruciale figuur geworden met betrekking tot naleving en gegevensbeveiliging sinds deze verantwoordelijkheden geautomatiseerd zijn. Ze automatiseren gegevensvalidatie, implementeren beveiligingsmaatregelen, monitoren continu en genereren rapporten, wat organisaties helpt om compliant te blijven, gevoelige gegevens te beschermen en administratieve boetes te vermijden.
Terwijl sommige overheden strengere gegevensregelgeving hebben aangenomen, evolueren cyberbedreigingen door de jaren heen, waardoor de verantwoordelijkheid van data test engineers met betrekking tot de integriteit en veiligheid van gegevens alleen maar zal blijven groeien.
Het is geruststellend om te zien hoe nalevings- en beveiligingsprocessen geautomatiseerd zijn, omdat dit overbodige taken elimineert en het beheer van grote hoeveelheden gegevens kosteneffectief maakt. Als data test engineer moet je klaar staan om tools, technologieën en best practices in automatisering te bevorderen, zorgen voor aanzienlijke professionele ontwikkeling en ervoor zorgen dat de organisatie gedijt in een op gegevens gebaseerde omgeving.
Source:
https://dzone.com/articles/building-a-robust-data-quality-framework-using-aut