Streaming de Dados

Sua empresa, como muitas outras, provavelmente está alavancando o fluxo de dados como uma maneira fácil e eficiente de mover dados através de sua organização. Implementar soluções de streaming, como Kafka, Kinesis e GCP Pub/Sub está se tornando a maneira padrão para as empresas conectarem e distribuírem dados dentro de seus ambientes de nuvem, nuvem híbrida e multi-nuvem.

Com o rápido crescimento do número de sistemas de dados e, por sua vez, fluxos que alimentam esses ambientes, é importante que sua organização entenda que com mais dados circulando em um ecossistema cada vez mais complexo, há mais risco de exposição a dados sensíveis. A capacidade de ter visibilidade de dados sensíveis que se deslocam para consumidores e sistemas downstream é fundamental para sua capacidade de ser capaz de proteger dados sensíveis dentro de um ambiente de nuvem moderno.

Resolvendo o problema da dispersão de dados sensíveis

Um dos principais problemas que vejo a maioria das organizações enfrentar quando se trata de seus ambientes de streaming é a falta de conhecimento sobre quais dados sensíveis estão sendo enviados aos consumidores downstream, através de barramento de mensagens. Estes extensos ambientes de streaming têm um grande número de sistemas que produzem dados, e ainda mais que estão consumindo os dados de streaming. Nessas grandes e complexas arquiteturas de streaming, é difícil para as organizações ter uma percepção não apenas SE, mas especificamente QUE dados sensíveis estão sendo enviados downstream. Esta falta de conhecimento leva à dispersão de dados sensíveis por toda a empresa e em alguns casos fora da empresa, aumentando o risco potencial de segurança para sua organização.

A chave para resolver este problema é ter uma solução que possa identificar os dados sensíveis no ambiente do barramento de mensagens. É importante que você tenha uma visão de onde os dados sensíveis estão vindo, assim como quem são os consumidores desses dados sensíveis. Ser capaz de escanear os dados de forma eficaz e eficiente no barramento é fundamental. Com o conhecimento dos dados sensíveis dentro do ambiente do barramento, você pode então limitar os dados sensíveis indo para sistemas posteriores, e começar a controlar o problema da dispersão de dados sensíveis.

Entendendo a Administração de Papéis no Fluxo de Dados Sensíveis

Também é importante considerar o papel e as políticas do usuário ao olhar a segurança em seu ambiente de streaming. É essencial saber quem e quais sistemas podem subscrever a que tópicos. Dentro destes ambientes de streaming crescentes e complexos, os administradores podem estabelecer usuários e políticas de papéis que estipulam quem e quais sistemas podem subscrever a que tópicos específicos.

Embora as soluções de streaming ofereçam a capacidade de especificar quais funções podem acessar quais dados, é difícil para os administradores estabelecer políticas de usuários e funções com base na sensibilidade subjacente dos dados. Não há maneira fácil para os administradores saberem se um tópico contém dados sensíveis e estabelecer políticas apropriadas em torno da possibilidade de assinar dados sensíveis. Isto significa que há mais chances de dados sensíveis serem distribuídos a sistemas e usuários que não deveriam tê-los, levando à exposição e ao risco.

A chave para a capacidade de uma organização de efetivamente estabelecer políticas sobre funções e usuários dentro de seu ambiente de fluxo que proteja seus dados sensíveis, é ter uma visão sobre quais dados sensíveis existem em cada tópico. Ter uma solução que fornece uma visão granular sobre a sensibilidade dos dados é fundamental. Com essa visão, os administradores podem mapear a função e as políticas dos usuários para tópicos com base na sensibilidade dos dados nos tópicos. Isto assegura que os dados sensíveis não sejam enviados para nenhum sistema ou usuário que não deva ter acesso a eles.

Habilitando streaming aberto, mas protegido

Sua organização, como muitas outras, muito provavelmente tem o desejo de aproveitar seu ambiente de streaming de dados para colocar dados valiosos nas mãos de tantos sistemas e usuários para impulsionar o valor e a percepção do negócio. Este desejo de colocar os dados nas mãos do maior número possível de usuários, aproveitando o fluxo de dados, entra em conflito com a necessidade de manter os dados sensíveis seguros. É difícil para as organizações criar um ambiente de streaming que garanta que os dados ainda sejam utilizáveis pelo maior número possível de consumidores downstream, sem expor dados sensíveis.

Uma maneira de equilibrar a abertura com o desejo de manter os dados protegidos e seguros é mascarando os dados sensíveis que são enviados aos sistemas downstream. O mascaramento de dados simplesmente muda os valores dos dados enquanto usa o mesmo formato. O objetivo é criar uma versão de dados da qual o consumidor dos dados compartilhados ainda possa obter valor comercial, mas não há risco associado com os dados sensíveis reais. Você deve procurar uma solução que permita a sua organização mascarar facilmente os dados dentro do ambiente de streaming, com base na sensibilidade dos dados. Isto assegura que, quando os dados são enviados downstream, eles ainda podem impulsionar o valor e a inteligência de negócio, mas não expõe a empresa a qualquer risco.

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