Data Security, DLP, Tokenization, Privacy Engineering και Data Lifecycle — DedSec Project
Data Security, DLP, Tokenization, Privacy Engineering και Data Lifecycle Ελληνική έκδοση — Μάθημα 114. Διατηρούνται οι διεθνείς τεχνικοί όροι όπου είναι ακριβέστεροι και ευκολότεροι στην…
Ελληνική έκδοση — Μάθημα 114. Διατηρούνται οι διεθνείς τεχνικοί όροι όπου είναι ακριβέστεροι και ευκολότεροι στην αναζήτηση.
Στόχος του μαθήματος
Να κατανοήσεις σε βάθος το Data Security, DLP, Tokenization, Privacy Engineering και Data Lifecycle, να αναγνωρίζεις trust boundaries και failure states και να μπορείς να αποδείξεις ένα συμπέρασμα με ασφαλές, επαναλήψιμο evidence.
Βαθιές τεχνικές έννοιες
1. Data inventory
Δεν μπορείς να προστατεύσεις data που δεν γνωρίζεις. Inventory πρέπει να συνδέει dataset/field με owner, classification, location, copies, consumers, retention και legal/business purpose.
2. Minimization
Συλλογή και retention μόνο των αναγκαίων data μειώνει breach impact και compliance burden. Minimize fields, precision, lifetime και number of systems that receive copies.
3. Classification
Classification οδηγεί controls για access, encryption, sharing και retention. Το label πρέπει να ακολουθεί derivatives/exports και να μην βασίζεται μόνο σε folder name.
4. Tokenization
Tokenization αντικαθιστά sensitive values με reference/token και κρατά mapping σε πιο protected service. Threat model περιλαμβάνει token service authority, reversibility και where plaintext reappears.
5. DLP
DLP rules χρησιμοποιούν content/context/labels για detect or restrict movement. Χρειάζονται tuning, privacy safeguards και business workflow ώστε users να μην τα παρακάμπτουν συστηματικά.
6. Analytics and AI
Training/analytics/RAG δημιουργούν derived copies, embeddings, logs και exports. Apply purpose limitation, tenant isolation, provenance και deletion handling σε αυτά τα derivatives.
7. Deletion
Deletion είναι distributed lifecycle: primary, caches, backups, search indexes και downstream processors έχουν διαφορετικό timing. Define verifiable deletion/expiry and exceptions.
8. Privacy engineering
Threat modeling πρέπει να καλύπτει linkability, inference, re-identification και misuse από legitimate insiders—not μόνο external breach. Use least data and least authority by design.
Καθοδηγούμενο εργαστήριο
- Build a data-flow map for a hypothetical signup form from browser to API, database, analytics, logs, backups, and support tools — εκτέλεσέ το μόνο στο isolated/owned lab και κατέγραψε before/after αποτέλεσμα.
- Replace one sensitive identifier in the design with a tokenization service and analyze the new trust boundary — εκτέλεσέ το μόνο στο isolated/owned lab και κατέγραψε before/after αποτέλεσμα.
- Create a retention/deletion matrix listing primary data, caches, logs, backups, exports, and derived analytics — εκτέλεσέ το μόνο στο isolated/owned lab και κατέγραψε before/after αποτέλεσμα.