Otkrivanje osjetljivih podataka u relacijskim bazama podataka

master's thesis

• Title (english): Sensitive Data Discovery in Relational Databases
• Author: Marko Urh
• Mentor: Boris Milašinović (mentor)
• Committee member: Boris Milašinović (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Vedran Mornar (član povjerenstva)
• Committee member: Mirjana Domazet-Lošo (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2018-07-05, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

S obzirom na med¯usobnu povezanost koja postoji danas izmed¯u poslovnih procesa i
kako veliˇcina organizacije raste, podaci su postavljeni u nekoliko sustava, aplikacija,
baza podataka i zajedniˇckih datoteka, ˇcine´ci njegovu zaštitu, provjeru autentiˇcnosti i
povjerljivosti zajedno s potrebom da se pridržavaju propisa, zadovoljavaju zahtjeve te
da se minimizira rizik podataka. Kako bi se zadovoljile te potrebe, fokus mora biti
preusmjeren na podatke. Tradicionalna sigurnosna rješenja koja se usredotoˇcuju na
vanjsku prijetnju nisu odgovor. Potrebna je tehnologija usmjerena na podatke.
Navedeni scenariji se mogu dogoditi i u kontekstu spajanja, širenja ili kada su naslijed
¯eni sustavi nadmašili svoje izvorne vlasnike. Kao rezultat toga, osjetljivi podaci
mogu postojati izvan znanja osobe koja trenutno posjeduje te podatke. Ovo je ˇcest
ali vrlo ranjiv scenarij jer ne možete zaštititi osjetljive podatke, osim ako ne znate da
postoje.
Razumijevanje gdje se nalaze podaci je temelj ˇcvrstog okvira za procjenu upravljanja
i rizika usklad¯enosti. Stoga se procesi otkrivanja i klasifikacije postaju važna i kriti
ˇcna komponenta ublažavanja rizika kako veliˇcina organizacije raste, a osjetljive informacije
poput brojeva kreditnih kartica i osobnih financijskih podataka šire se na više
lokacija.

Abstract (english)

Considering the interconnectivity that exists today between business processes and
as the size of an organization grows, data is placed in several systems, applications,
databases, and shared files, making its protection, authentication, and confidentiality
along with the need to comply with regulations, meet auditor demands, and minimize
data risk adds to the challenge. To meet these needs, the focus must shift to the data
itself. Traditional security solutions that focus on the external threat are not the answer.
Data-focused technology is required.
This can also often happen in the context of mergers and acquisitions (expanding) or
when legacy systems have outlasted their original owners. As a result, sensitive data
may exist beyond the knowledge of the person who currently owns that data. This is
a common yet extremely vulnerable scenario, since you cannot protect sensitive data
unless you know it exists.
Understanding where data is located is the foundation of a sound framework for assessing
governance and compliance risk. Therefore, discovery and classification processes
become important and critical component of risk mitigation as the size of an organization
grows and sensitive information like credit card numbers and personal financial
data propagate to multiple locations.

• Keywords: Otkrivanje podataka; GDPR; Zaštita podataka; Programska naaliza; Europska regulativa; Relacijske baze podataka; Osjetljivi podaci
• Keywords (english): Data discovery; GDPR; Data protection; Software analysis; European regulative; Relational databases; Sensitive data
• Language: english
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:493084
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2019-03-14 01:46:30