Como proteger dados sem perder o acesso em projetos de engenharia?

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Os dados são um ativo valioso, mas também um passivo potencial. Como engenheiro de dados, você precisa garantir que seus dados estejam protegidos contra acesso não autorizado, adulteração e vazamento, além de permitir casos de uso e análise legítimos. Como você pode equilibrar esses objetivos conflitantes e projetar soluções de dados seguras sem comprometer o acesso? Neste artigo, vamos explorar algumas das melhores práticas e ferramentas para segurança de dados em projetos de engenharia.

Principais especialistas neste artigo

Selecionados pela comunidade a partir de 6 contribuições. Saiba mais

Sunil Parmar

Fraud-Risk, Data Science Architecture at Walmart

1 Criptografia de dados

Uma das maneiras mais fundamentais de proteger os dados é criptografá-los, tanto em repouso quanto em trânsito. A criptografia transforma os dados em um formato ilegível que só pode ser decodificado com uma chave. Isso impede que usuários não autorizados acessem ou modifiquem os dados, mesmo que consigam violar a camada de armazenamento ou rede. A criptografia de dados pode ser implementada em diferentes níveis, como o sistema de arquivos, o banco de dados, o aplicativo ou o serviço de nuvem. Dependendo da arquitetura de dados e dos requisitos, você pode optar por usar criptografia simétrica ou assimétrica ou uma combinação de ambas.

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Sunil Parmar

Fraud-Risk, Data Science Architecture at Walmart
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One thing I've found helpful is implementing encryption both in transit and at rest. Encrypting data in transit protects it as it moves between systems, while encrypting data at rest secures it when stored. Using a layered encryption strategy provides more comprehensive protection. An example I've seen work well is using asymmetric encryption like public/private key pairs to encrypt data at rest. This allows secure access control by only providing the private key to authorized users or services.

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2 Mascaramento de dados

Outra técnica para proteger dados é mascará-los, o que significa substituir informações sensíveis ou de identificação por dados fictícios ou anônimos. O mascaramento de dados pode ser útil quando você precisa compartilhar dados com terceiros, como fornecedores terceirizados, auditores ou pesquisadores, sem expor os dados reais. O mascaramento de dados pode ser feito de forma estática ou dinâmica, dependendo se os dados são modificados permanentemente ou em tempo real. O mascaramento de dados também pode ser aplicado a diferentes granularidades, como colunas, linhas, campos ou registros.

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Sunil Parmar

Fraud-Risk, Data Science Architecture at Walmart
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Actually I disagree with always masking sensitive data permanently. Dynamically masking data on the fly can be useful for enabling analytics while still protecting the real data. One masking technique I like is format-preserving masking that keeps data formatted correctly after being anonymized. This maintains data utility for testing or analysis needs.

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3 Controle de acesso a dados

Uma terceira maneira de proteger os dados é controlar quem pode acessá-los e em que condições. O controle de acesso a dados envolve a definição e a aplicação de políticas e regras que especificam as funções, permissões e privilégios de diferentes usuários e grupos. O controle de acesso a dados pode ajudá-lo a limitar a exposição de dados ao mínimo necessário e evitar alterações ou exclusões não autorizadas ou acidentais. O controle de acesso a dados pode ser implementado em vários níveis, como a rede, o sistema operacional, o banco de dados, o aplicativo ou o serviço de nuvem.

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Sunil Parmar

Fraud-Risk, Data Science Architecture at Walmart
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An example I've found helpful is role-based access control (RBAC) for managing user permissions. With RBAC you can grant access based on job roles and responsibilities rather than individual user identities. Integration with central identity providers can make managing access controls much easier at scale across different services and environments.

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4 Auditoria e monitoramento de dados

Uma quarta maneira de proteger os dados é auditá-los e monitorá-los, o que significa rastrear e registrar as atividades e eventos relacionados aos dados. A auditoria e o monitoramento de dados podem ajudá-lo a detectar e responder a quaisquer anomalias, violações ou violações de políticas e regras de segurança de dados. A auditoria e o monitoramento de dados também podem ajudá-lo a medir e melhorar o desempenho, a qualidade e a conformidade de suas soluções de dados. A auditoria e o monitoramento de dados podem ser feitos usando diferentes ferramentas e métodos, como logs, alertas, painéis, relatórios ou análises.

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Sunil Parmar

Fraud-Risk, Data Science Architecture at Walmart
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One thing I've seen work well is having immutable append-only audit logs. This prevents log tampering and ensures a complete record of data access events. Alerting on anomalous activity is also crucial for detecting potential incidents in real-time before major damage can occur. Machine learning approaches can help detect unusual data access patterns.

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5 Backup e recuperação de dados

Uma quinta maneira de proteger os dados é fazer backup e recuperá-los, o que significa criar e restaurar cópias dos dados em caso de perda, corrupção ou desastre. O backup e a recuperação de dados podem ajudá-lo a preservar a integridade e a disponibilidade de seus dados e minimizar o impacto de quaisquer incidentes de segurança de dados. O backup e a recuperação de dados podem ser feitos usando diferentes estratégias e técnicas, como backups completos, incrementais ou diferenciais, snapshots, replicação ou arquivamento.

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Sunil Parmar

Fraud-Risk, Data Science Architecture at Walmart
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I disagree with relying solely on full backups which are inefficient for large datasets. Incremental backups are much faster and minimize storage overhead. Testing restores regularly helps ensure your backup process is working as intended. You don't want to find out at time of incident that your backups are corrupted or incomplete.

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Neethu Madayi Veetil

Big Data Solutions Architect | Cloud Data Transformation | 9+ Years of Project Management in Microsoft Azure, Amazon AWS and Databricks
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Backup and recovery should be one of the points to be discussed during the assessment phase of the architecture when you are building a data lake for streaming applications, etc. Most of the time, organizations think of this after productionizing the application or workflows but it would be too late to see what kind of backup to have in place. Backups and recovery are essential for almost all industries such as Finance, Banking, etc. because a customer does not want to see the system down or transactions fail.

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6 Práticas recomendadas de segurança de dados

Proteger dados de forma eficaz requer seguir as práticas recomendadas e os princípios para qualquer projeto de engenharia de dados. Isso inclui a realização de uma avaliação de risco para identificar ameaças, vulnerabilidades e impactos de soluções de dados. Além disso, a implementação de uma estrutura de governança e a atribuição de funções para gerenciamento e supervisão de segurança de dados são essenciais. Para garantir ainda mais a segurança, é necessário adotar uma abordagem de segurança de dados por design e por padrão. Isso integra a segurança de dados em todos os estágios do ciclo de vida e do pipeline de dados. A aplicação do princípio de privilégio mínimo concede o acesso mínimo e as permissões necessárias para cada usuário e tarefa. Além disso, o uso do princípio de minimização de dados coleta, armazena e processa apenas dados relevantes e necessários. Além disso, o princípio da retenção de dados deve ser seguido para eliminar quaisquer dados que não sejam mais necessários ou exigidos por lei ou regulamento. Finalmente, é importante aderir a quaisquer normas ou regulamentos aplicáveis, como GDPR, HIPAA, PCI-DSS ou NIST.

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1 Criptografia de dados

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3 Controle de acesso a dados

4 Auditoria e monitoramento de dados

5 Backup e recuperação de dados

6 Práticas recomendadas de segurança de dados

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