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SEC07-BP04 Defina o gerenciamento escalável do ciclo de vida dos dados
Entenda os requisitos do ciclo de vida dos dados relacionados aos seus diferentes níveis de classificação e tratamento de dados. Isso pode incluir como os dados são tratados quando entram pela primeira vez em seu ambiente, como os dados são transformados e as regras para sua destruição. Considere fatores como períodos de retenção, acesso, auditoria e rastreamento da procedência.
Resultado desejado: você classifica os dados o mais próximo possível do ponto e da hora da ingestão. Quando a classificação de dados exige mascaramento, tokenização ou outros processos que reduzam o nível de confidencialidade, você executa essas ações o mais próximo possível do ponto e hora de ingestão.
Você exclui os dados de acordo com sua política quando não é mais apropriado mantê-los e com base na respectiva classificação.
Práticas comuns que devem ser evitadas:
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Implementar uma one-size-fits-all abordagem para o gerenciamento do ciclo de vida dos dados, sem considerar os diferentes níveis de sensibilidade e requisitos de acesso.
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Considerar o gerenciamento do ciclo de vida somente do ponto de vista dos dados utilizáveis ou dos dados submetidos a backup, mas não de ambos.
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Supor que os dados que entraram na workload são válidos, sem estabelecer o respectivo valor ou procedência.
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Confiar na durabilidade dos dados como substituto dos backups e da proteção de dados.
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Reter os dados depois que eles já perderam a utilidade e após o período de retenção exigido.
Benefícios de implementar esta prática recomendada: uma estratégia de gerenciamento do ciclo de vida de dados bem definida e escalável ajuda a manter a conformidade regulatória, melhora a segurança dos dados, otimiza os custos de armazenamento e permite o acesso e o compartilhamento eficientes dos dados ao mesmo tempo que os controles adequados são mantidos.
Nível de risco exposto se esta prática recomendada não for estabelecida: Alto
Orientação para implementação
Os dados em uma workload geralmente são dinâmicos. A forma que eles assumem ao entrar no ambiente da workload pode ser diferente de quando são armazenados ou usados em lógica de negócios, relatórios, análises ou machine learning. Além disso, a importância dos dados pode mudar com o tempo. Alguns dados são de natureza temporal e perdem o valor à medida que se tornam obsoletos. Considere como essas mudanças nos dados afetam a avaliação em seu esquema de classificação de dados e controles associados. Sempre que possível, use um mecanismo de ciclo de vida automatizado, como as políticas de ciclo de vida do Amazon S3 e o Amazon Data Lifecycle Manager, para configurar seus processos de retenção, arquivamento e expiração de dados
Diferencie os dados que estão disponíveis para uso e os dados armazenados como backup. Considere usar AWS Backup
Outro aspecto do gerenciamento do ciclo de vida é registrar o histórico dos dados à medida que eles progridem em sua workload, o que é chamado de rastreamento da procedência dos dados. Desse modo, você pode ter certeza de que sabe de onde os dados vieram, quais transformações foram realizadas, qual proprietário ou processo fez essas alterações e quando. Ter esse histórico ajuda a solucionar problemas e investigações durante possíveis eventos de segurança. Por exemplo, você pode registrar metadados sobre transformações em uma tabela do Amazon DynamoDB
Etapas de implementação
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Analise os tipos de dados, os níveis de confidencialidade e os requisitos de acesso da workload para classificar os dados e definir estratégias apropriadas de gerenciamento do ciclo de vida.
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Projete e implemente políticas de retenção de dados e processos automatizados de destruição que se alinhem aos requisitos legais, regulatórios e organizacionais.
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Estabeleça processos e automação para monitoramento, auditoria e ajuste contínuos de estratégias, controles e políticas de gerenciamento do ciclo de vida dos dados à medida que os requisitos e as regulamentações da workload evoluem.
Recursos
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