ログファイルの機密データを保護するためにどのような戦略を採用できますか？
高度に規制された環境での作業データは、感度に応じてさまざまな方法で分類されます。場合によっては、これは法的に強制され、別の扱いが必要になります。 データ分類ポリシーの例は次のとおりです。 パスワード、秘密鍵、SAMLトークン、クレジットカード番号などの非常に制限されたデータ。 ユーザー名やお客様IDなどの制限されたデータ。 無制限のデータ、ほとんど何でも。 この分類には特定の義務が伴います。 厳しく制限されているデータは、いかなる状況でもログファイルで利用可能にしてはなりません。 特定の条件下では、制限されたデータがログファイルで利用可能になる可能性があります。たとえば、サービスでインシデントが発生した場合、オンコールエンジニアはBreak-Glass手順を実行して、このデータにアクセスして問題を診断できます。次に、Break-Glass手順により、レビュー、監査、および場合によってはそのエンジニアからの一時的な特権の取り消しがトリガーされます。 これを達成するためにどのような戦略を採用することができますか？特に、この問題に直接的な回答を提供しない、幅広いロギング、モニタリング、および計測ツールが市場に出回っていることを考えると？ たとえば、SplunkとAppDynamicsのどちらにも、公開されているテレメトリの条件に応じて異なるアクセス制御を課すことができます。つまり、マスクするフィルターを作成できます<customerId>NNNNNNNNNNNN</customerId>。ただし、これらのツールはどちらも、クレジットカード番号を自動的に識別して自動的にマスクする機能を提供しません。 注：これはDevOpsに関連していると思います。これは、従来の階層型サポートモデルでは、比較的少数のグループがデータにアクセスして手動でフィルタリングできるため、オペレーティングチームの責任を開発チームに委譲することにより、このデータが遠くにさらされる可能性があるためです。より広い聴衆。