9 października 2024

Wzmocnienie zapobiegania utracie danych (DLP) w AWS

Niezależnie od tego, czy chodzi o informacje o klientach, własność intelektualną czy dokumentację finansową, ochrona danych ma kluczowe znaczenie dla utrzymania zaufania i zgodności z przepisami. Zapobieganie utracie danych (DLP) jest kluczową strategią w osiągnięciu tego celu. Sprawdźmy rozwiązania DLP w kontekście Amazon Web Services (AWS) oraz sposób w jaki integracja inteligentnego narzędzia do zabezpieczania danych Safetica może znacznie zwiększyć ochronę danych osobowych.

Czym jest zapobieganie utracie danych (DLP)?

Zapobieganie utracie danych (DLP) odnosi się do zestawu narzędzi i procesów wykorzystywanych w celu zapewnienia, że wrażliwe dane nie zostaną utracone, niewłaściwie wykorzystane lub uzyskane przez nieautoryzowanych użytkowników. Systemy DLP klasyfikują i chronią poufne i krytyczne informacje. Mechanizm ten oparty jest o monitorowanie ruchu danych i egzekwowanie zasad, które zapobiegają nieautoryzowanemu dostępowi lub transmisji.

DLP w chmurze: Dlaczego AWS?

AWS jest jedną z najczęściej używanych platform chmurowych na świecie, oferującą skalowalną moc obliczeniową, pamięć masową i szereg usług dla firm. Jednak elastyczność i dostępność środowisk chmurowych wprowadzają również wyzwania w zakresie cyberbezpieczeństwa. Zapewnienie ochrony poufnych informacji staje się kluczowe w przypadku danych przechowywanych w wielu lokalizacjach i dostępnych dla różnych użytkowników.

Natywne funkcje DLP AWS

AWS zapewnia kilka usług, które pomagają wdrożyć strategie DLP:

Amazon Macie: w pełni zarządzana usługa, która wykorzystuje uczenie maszynowe do automatycznego wykrywania, klasyfikowania i ochrony wrażliwych danych w AWS. Może identyfikować dane osobowe lub własność intelektualną. Zapewnia pulpity nawigacyjne i alerty zapewniające widoczność.
AWS Identity and Access Management (IAM): Umożliwia szczegółową kontrolę dostępu do zasobów AWS. IAM zapewnia, że tylko autoryzowani użytkownicy mają dostęp do określonych danych i usług, co ma kluczowe znaczenie dla DLP.
AWS CloudTrail i CloudWatch: Zapewniają rejestrowanie oraz monitorowanie aktywności użytkowników i wykorzystywanych przez nich zasobów. Pomaga to wykrywać, a także reagować na potencjalne naruszenia danych i niebezpieczne zachowanie.

Jak działa zapobieganie utracie danych w AWS?

Zapobieganie utracie danych (DLP) w AWS to wieloaspektowe podejście mające na celu ochronę wrażliwych danych przed nieautoryzowanym dostępem, wyciekiem lub niewłaściwym wykorzystaniem. AWS zapewnia zestaw narzędzi i usług, które współpracują ze sobą w celu egzekwowania zasad DLP, monitorowania aktywności danych i reagowania na potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa. Oto bliższe spojrzenie na funkcje DLP w ekosystemie AWS:

1. Klasyfikacja i odnajdywanie danych

Pierwszym krokiem w każdej strategii DLP jest identyfikacja i klasyfikacja wrażliwych danych. W AWS zajmują się tym przede wszystkim usługi takie jak Amazon Macie.

- Amazon Macie: Wykorzystuje uczenie maszynowe do automatycznego wykrywania, klasyfikowania i ochrony wrażliwych danych, takich jak dane osobowe i własność intelektualna, w całym środowisku AWS. Skanuje zasoby S3, identyfikując, gdzie przechowywane są wrażliwe dane, następnie klasyfikuje je na podstawie predefiniowanych lub niestandardowych kryteriów.

Ta klasyfikacja danych ma kluczowe znaczenie, ponieważ informuje o zasadach DLP, które zostaną zastosowane. Zapewniając tym samym, że wrażliwe informacje są traktowane z najwyższym poziomem bezpieczeństwa.

2. Kontrola dostępu i egzekwowanie zasad

Po zidentyfikowaniu danych wrażliwych, następnym krokiem jest egzekwowanie zasad, które kontrolują - kto może uzyskać dostęp do tych danych i w jaki sposób można je wykorzystać.

- AWS Identity and Access Management (IAM): Umożliwia definiowanie szczegółowych zasad dostępu, zapewniając, że tylko autoryzowani użytkownicy mogą uzyskać dostęp do określonych danych i zasobów. Zasady IAM mogą ograniczać dostęp w oparciu o role użytkowników, zasadę najmniejszych uprawnień i inne najlepsze praktyki w zakresie bezpieczeństwa.

- Zasady zasobów Amazon S3: Pozwalają kontrolować dostęp do danych przechowywanych w zasobnikach S3 na poziomie szczegółowym. Można określić, kto może uzyskać dostęp do danych oraz jakie działania może wykonywać i na jakich warunkach.

Stosując te zasady, AWS zapewnia, że wrażliwe dane są dostępne tylko dla tych, którzy ich potrzebują, minimalizując ryzyko nieautoryzowanego dostępu.

3. Monitorowanie i wykrywanie anomalii

Ciągłe monitorowanie aktywności danych jest niezbędne do wykrywania potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa i zapewnienia zgodności z zasadami DLP.

- AWS CloudTrail: Zapewnia szczegółowe dzienniki wszystkich zapytań API (lub interfejsu API) i działań użytkowników w całym środowisku AWS. Śledzi, kto uzyskał dostęp do jakich danych, kiedy i skąd, zapewniając pełną ścieżkę audytu.

- AWS CloudWatch: Monitoruje zasoby i aplikacje AWS w czasie rzeczywistym. Zapewnia alerty i powiadomienia w oparciu o predefiniowane progi, pomagając wykryć nietypową aktywność, która może wskazywać na naruszenie danych lub zasad.

- Amazon Macie Alerts: Generuje alerty na podstawie analizy danych. Alerty te mogą powiadamiać o potencjalnych zagrożeniach, takich jak niezaszyfrowane dane wrażliwe, publicznie dostępne zasobniki S3 zawierające poufne informacje lub anomalie w dostępie do danych.

Te narzędzia monitorujące umożliwiają wykrywanie potencjalnych zagrożeń w czasie rzeczywistym, pozwalając na szybką reakcję w celu ograniczenia ryzyka.

4. Reagowanie na incydenty i działania naprawcze

W przypadku wykrycia potencjalnej utraty danych lub naruszenia, kluczowe jest posiadanie solidnego planu reagowania na incydenty.

- AWS Security Hub: Centralizuje alerty bezpieczeństwa i status zgodności w całym środowisku AWS. Agreguje wyniki z różnych usług AWS, takich jak Macie, GuardDuty i Inspector, zapewniając ujednolicony widok stanu cyberbezpieczeństwa.

- Automated Responses/ Automatyczne reagowanie: Usługi AWS można skonfigurować tak, aby podejmowały zautomatyzowane działania w odpowiedzi na incydenty bezpieczeństwa. Na przykład, w przypadku wykrycia naruszenia zasad, zasobnik S3 może zostać automatycznie zaszyfrowany lub dostęp do niego może zostać cofnięty.

- Forensics and Analysis /Kryminalistyka i analiza: AWS oferuje narzędzia, takie jak dzienniki AWS CloudTrail i VPC Flow Logs, które można wykorzystać do przeprowadzania analizy kryminalistycznej po incydencie bezpieczeństwa. Pomaga to w zrozumieniu pierwotnej przyczyny naruszenia i wdrożeniu środków zapobiegających przyszłym zdarzeniom.

Dzięki powyższym narzędziom AWS zapewnia kompleksowe podejście do reagowania na incydenty bezpieczeństwa, pomagając zminimalizować wpływ utraty danych i zapewnić szybkie odzyskiwanie.

Ograniczenia natywnych rozwiązań DLP AWS

Chociaż AWS oferuje solidne narzędzia do ochrony danych, istnieją pewne ograniczenia:

Złożoność: Konfiguracja i zarządzanie DLP w wielu usługach AWS może być skomplikowane, wymagając specjalistycznej wiedzy w zakresie cyberbezpieczeństwa w chmurze.
Ograniczony zasięg: Natywne narzędzia AWS koncentrują się głównie na danych przechowywanych w AWS. Organizacje ze środowiskami hybrydowymi lub danymi lokalnymi mogą potrzebować dodatkowych rozwiązań, aby zabezpieczyć wszystkie elementy infrastruktury/ich infrastruktury.
Szczegółowe zasady: Narzędziom AWS może brakować szczegółowości potrzebnej do egzekwowania określonych zasad DLP, zwłaszcza w złożonych środowiskach.

Przedstawiamy Safetica: Rozszerzenie możliwości AWS DLP

Safetica to inteligentne rozwiązanie w zakresie bezpieczeństwa danych, które zwiększa możliwości istniejących systemów DLP, także tych w ramach AWS. Kompleksowe podejście Safetica do bezpieczeństwa danych pomaga chronić poufne informacje, zmniejszać ryzyko naruszenia danych i spełniać wymogi regulacyjne.

Jak Safetica rozszerza AWS DLP

Ujednolicone DLP we wszystkich środowiskach: Safetica zapewnia ujednolicone możliwości DLP w środowiskach chmurowych, hybrydowych i lokalnych. Zapewnia to spójne zasady ochrony danych niezależnie od miejsca ich przechowywania.
Zaawansowana klasyfikacja danych: Safetica wykracza poza podstawową klasyfikację danych, wykorzystując analizę kontekstową, aby zrozumieć, w jaki sposób dane są wykorzystywane w organizacji. Pozwala to na bardziej precyzyjne zasady DLP, które są dostosowane do konkretnych potrzeb.
Analiza zachowań użytkowników: Safetica monitoruje zachowanie użytkowników w sieci, identyfikując potencjalne zagrożenia wewnętrzne, zanim doprowadzą one do naruszenia danych.
Szczegółowe egzekwowanie zasad: Safetica pozwala na wysoce szczegółowe zasady DLP, umożliwiając egzekwowanie określonych reguł w oparciu o role użytkowników, typy danych i inne kryteria. Zapewnia to, że wrażliwe dane są dostępne tylko dla tych, którzy są do tego uprawnieni (i ich potrzebują.)
Zgodność i raportowanie: Safetica oferuje solidne funkcje raportowania i audytu, które upraszczają zachowanie zgodności z przepisami, takimi jak RODO, HIPAA i PCI-DSS. Zapewnia szczegółowe dzienniki i raporty, ułatwiając wykazanie zgodności audytorom.

Wdrażanie Safetica z AWS

Integracja Safetica ze środowiskiem AWS jest prosta i rozszerza funkcje bezpieczeństwa zapewniane przez AWS.

Wdrożenie: Safetica może być wdrożona w chmurze lub lokalnie, w zależności od potrzeb organizacyjnych. Integruje się ona płynnie z AWS, umożliwiając rozszerzenie polityk DLP na wszystkie środowiska danych.
Konfiguracja polityk: Po wdrożeniu Safetica umożliwia skonfigurowanie polityk zgodnych z celami bezpieczeństwa organizacji. Zasady te mogą być stosowane w zasobach AWS i poza nimi. To kompleksowe podejście zapewnia, że wrażliwe dane są chronione przez cały czas we wszystkich źródłach.
Monitorowanie i alerty: Safetica stale monitoruje wykorzystanie danych i aktywność użytkowników. Może integrować się z AWS CloudWatch w celu scentralizowanego rejestrowania i ostrzegania, zapewniając wgląd w czasie rzeczywistym w potencjalne zagrożenia.
Zarządzanie zgodnością: Narzędzia do raportowania Safetica można zintegrować z usługami AWS w zakresie zgodności, takimi jak AWS Artifact, w celu usprawnienia przygotowania audytu i zapewnienia ciągłej zgodności.

Rzeczywisty przypadek użycia: Safetica i AWS w akcji

Rozważmy instytucję finansową, która wykorzystuje AWS do zarządzania danymi klientów. Integrując Safetica ze środowiskiem AWS, instytucja może zapewnić ochronę informacji o klientach na wszystkich platformach. Zaawansowana klasyfikacja danych i analiza zachowań użytkowników w środowisku Safetica pozwalają instytucji identyfikować potencjalne zagrożenia wewnętrzne i egzekwować ścisłą kontrolę dostępu. To kompleksowe podejście skutecznie zmniejsza ryzyko naruszenia danych. Ponadto funkcje zgodności Safetica upraszczają proces spełniania wymogów regulacyjnych, zapewniając spokój zarówno instytucji, jak i jej klientom.

Zapobieganie utracie danych jest krytycznym elementem strategii bezpieczeństwa każdej organizacji, zwłaszcza w środowisku chmurowym, takim jak AWS. Chociaż środowisko AWS oferuje zestaw narzędzi to właśnie integracja inteligentnego rozwiązania bezpieczeństwa danych Safetica zapewni kompleksowe podejście do zagadnienia DLP. Wdrożenie go może znacznie zwiększyć zdolność do ochrony wrażliwych danych, wykrywania potencjalnych zagrożeń i zapewnienia zgodności z wymogami regulacyjnymi.

Łącząc mocne strony AWS i Safetica, można stworzyć kompleksową, skalowalną i bezpieczną strategię DLP, która chroni najcenniejszy zasób organizacji: jej dane.