{"id":989,"date":"2020-12-02T09:25:26","date_gmt":"2020-12-02T09:25:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mainmind.com\/blog\/?p=989"},"modified":"2020-12-10T10:43:40","modified_gmt":"2020-12-10T10:43:40","slug":"clasificacion-de-datos-confidenciales-en-sql-azure","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mainmind.com\/blog\/clasificacion-de-datos-confidenciales-en-sql-azure\/","title":{"rendered":"Clasificaci\u00f3n de datos confidenciales en SQL Azure"},"content":{"rendered":"\n

Toda migraci\u00f3n o adaptaci\u00f3n a los servicios en la nube lleva su tiempo, en este caso con Microsoft Azure nos permite analizar y etiquetar en el esquema de la base de datos posibles campos que tendremos que tratar de forma adecuada: email, claves, IPs, datos bancarios… de forma m\u00e1s automatizada. El propio Asesor<\/a> realiza recomendaciones despu\u00e9s de analizar nuestros datos:<\/p>\n\n\n\n

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Necesitaremos seleccionar el tipo de informaci\u00f3n y la etiqueta, por defecto entre: p\u00fablico, general, confidencial, confidencial GDPR, Altamente confidencial, Altamente confidencial – GDPR. Podemos a\u00f1adir y organizarlas como prefiramos:<\/p>\n\n\n\n

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Adem\u00e1s de poder asignar autom\u00e1ticamente a ciertos tipos de etiquetas:<\/p>\n\n\n\n

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Las recomendaciones predeterminadas de las columnas se realizan en funci\u00f3n del nombre del campo, por lo que ser\u00e1 necesario revisarlas manualmente o asignar previamente un patr\u00f3n personalizado:<\/p>\n\n\n\n

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Una vez etiquetados, podemos utilizar la auditoria de Azure SQL DB<\/a> para supervisar en detalle el acceso a datos confidenciales y aplicar ATP (Advanced Threat Protection<\/a>) para crear alertas inteligentes en funci\u00f3n de posibles cambios en la forma habitual de acceso a los mismos mediante patrones.<\/p>\n\n\n\n

Aunque en estos momentos se encuentra en versi\u00f3n preliminar, con los datos clasificados ya podremos desencadenar una respuesta autom\u00e1tica a posibles alertas<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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