Tasarımla Gizlilik ve Veri Saklama Politikaları

Privacy by Design (PbD), Ann Cavoukian tarafından 1990'larda geliştirilen ve Privacy'yi sonradan düşünülen bir konu yerine temel bir mimari Requirement olarak ele alan bir çerçevedir. PbD, bir sistem oluşturulduktan sonra Privacy kontrolleri eklemek yerine bunları ilk design kararından itibaren sisteme entegre eder. GDPR Article 25, PbD'yi AB'ye yönelik sistemler için yasal bir Requirement olarak resmen tanımlamış ve design ve varsayılan olarak Data protection ilkesini zorunlu kılmıştır; yani varsayılan ayarlar her zaman mevcut en yüksek Privacy korumasını sunan seçenek olmalıdır.

Cavoukian'ın yedi ilkesi şunlardır: Proaktif, reaktif değil — Privacy olaylarını gerçekleşmeden önce öngörün ve önleyin. Varsayılan olarak Privacy — Privacy'yi Protect etmek için User eylemi gerekmez. Privacy design'a gömülüdür — sonradan bir katman olarak eklenmez. Tam işlevsellik — Privacy, Security veya işlevsellik arasında ödün vermeyi gerektirmez. Uçtan uca Security — toplamadan imhaya kadar yaşam döngüsü boyunca koruma. Görünürlük ve şeffaflık — işlemler bağımsız doğrulamaya açık olmalıdır. User Privacy'sine saygı — User odaklı kontroller ve güçlü varsayılanlar.

Varsayılan olarak Privacy, Privacy'yi en çok Protect eden ayarların ilk kullanımdan itibaren etkin olması demektir; User'ların Data toplanmasını devre dışı bırakması veya paylaşımı Restrict etmesi gerekmemelidir. Bunun yerine paylaşım için etkin bir onay gerekir. Uygulama örnekleri: bir sosyal medya profili varsayılan olarak herkese açık değil, private olmalıdır; bir analiz aracı varsayılan olarak en az miktarda Data toplamalıdır; bir uygulama varsayılan olarak konum izni istememelidir. PbD ilkeleri, mühendislerin User farkındalığına güvenmek yerine Privacy'yi Protect eden seçimleri Automatic hale getirmesini gerektirir.

Data minimization, bir PbD ilkesi ve GDPR yasal Requirement'ıdır: yalnızca belirtilen amaç için kesinlikle gerekli olan kişisel Data'yı toplayın. Bir özellik oluşturmadan önce mühendisler şu soruyu sormalıdır: 'Bu field'a gerçekten ihtiyacımız var mı?' Yaygın minimizasyon teknikleri arasında ham Data yerine derived values toplamak (doğum tarihi yerine yaş aralığı), pseudonymization kullanmak (doğrudan tanımlayıcıları token'larla değiştirmek) ve kişi düzeyinde analiz gerekmediğinde anonymization uygulamak yer alır. Hiç toplamadığınız Data ihlal edilemez.

Pseudonymization, doğrudan tanımlayıcı Data'yı yapay bir tanımlayıcıyla (token) değiştirirken anahtarla yeniden tanımlamanın mümkün olması için eşleştirme table'ını korur. GDPR, pseudonymization'ı Risk azaltma tekniği olarak kabul eder ancak pseudonymous Data'yı GDPR'den muaf tutmaz; bu Data hâlâ kişisel Data'dır. Anonymization, kişileri tanımlama olasılığını geri döndürülemez biçimde ortadan kaldırır. Gerçekten anonim Data GDPR scope'u dışındadır; ancak gerçek anonymization teknik olarak zordur. Anonim olduğu ileri sürülen birçok veri kümesi, yardımcı Data veya çıkarım saldırıları kullanılarak yeniden tanımlanabilir.

GDPR kapsamında Data Protection Impact Assessment (DPIA) olarak adlandırılan Privacy Impact Assessment (PIA), yeni bir sistem veya süreç kullanıma açılmadan önce Privacy risklerini değerlendirir. GDPR, işlemenin yüksek Risk doğurmasının muhtemel olduğu durumlarda DPIA yapılmasını zorunlu kılar; buna hassas Data'nın geniş ölçekte işlenmesi, sistematik profilleme veya yeni teknolojilerin kullanımı örnek verilebilir. Bir DPIA; işlemenin amacını, gereklilik değerlendirmesini, Risk tanımlamasını ve Risk azaltma önlemlerini belgeler. DPIA'nın erken tamamlanması, sistemler oluşturulduktan sonra yapılacak maliyetli yeniden tasarımları önler.

Bir data retention policy, her Data kategorisinin güvenli biçimde imha edilmeden önce ne kadar süre saklanacağını belirtir. Retention kararları iki karşıt baskıyı dengeler: yasal, operasyonel ve Audit Requirements'ını karşılamak için Data'yı yeterince uzun süre saklamak ile gereksiz bir Risk haline gelecek kadar uzun süre saklamamak. GDPR'nin depolama sınırlaması ilkesi, Data artık Original amacı için gerekli olmadığında silinmesini zorunlu kılar. Retention çizelgeleri belgelenmeli ve otomatik silme işleri ile arşiv sona erme ayarları kullanılarak Technical olarak uygulanmalıdır.

Retention çizelgeleri legal holds için bir istisna mekanizmasına sahip olmalıdır. Bir dava öngörüldüğünde veya başladığında kuruluşlar, normal Retention çizelgelerinden bağımsız olarak potansiyel olarak ilgili tüm Data'yı korumakla yükümlüdür. Legal hold kapsamındaki Data'nın yok edilmesi spoliation of evidence teşkil edebilir ve mahkemenin aleyhe karar vermesine veya yaptırımlara yol açabilir. Legal hold yazılımı, etkilenen Data'ya Technical bir koruma işareti koyarak legal team hold'u kaldırana kadar Automatic silmeyi önler. Legal hold'lar süreleri boyunca Track edilmeli ve belgelenmelidir.

Data Retention süresinin sonuna ulaştığında, kurtarılması imkânsız olacak şekilde yok edilmelidir. Dijital Data için: cryptographic erasure (Encryption anahtarlarının yok edilmesi şifreli metni kullanılamaz hale getirir), degaussing (manyetik ortamlar için), secure overwriting (NIST SP 800-88 Clear veya Purge) ya da physical destruction (parçalama, yakma). Kuruluşlar, özellikle üçüncü taraf ortam imhasında, uyumluluk denetimleri için kanıt olarak certificates of destruction düzenlemelidir. Bulut depolama için cryptographic erasure genellikle uygulanabilir tek yöntemdir.

Rızayı hukuka uygunluk dayanağı olarak kullanan kuruluşlar; kimin, ne zaman, hangi özel işleme için ve hangi mekanizma aracılığıyla rıza verdiğini kanıtlayan rıza kayıtlarını tutmalıdır. Bu kayıtlar, işleme devam ettiği sürece ve sonrasında uyuşmazlıkların çözümü için makul bir süre daha saklanmalıdır. Rıza yönetimi platformları (CMP'ler) çerez rızasını, tercihlerin kaydedilmesini ve rızanın geri çekilmesini otomatikleştirir. Rıza değişikliklerine ilişkin bir denetim izi kritik öneme sahiptir; bir kullanıcı rızasını geri çektiği hâlde verileri işlenmeye devam ederse kuruluş önemli ölçüde GDPR sorumluluğuyla karşı karşıya kalır.

Uygulamada tasarımla gizlilik, mimarların tasarım aşamasında gizlilikle ilgili sorular sorması anlamına gelir. İstemci tarafındaki analiz işaretçileri yerine sunucu tarafında oluşturmayı tercih edin. Ham kart numaralarını saklamak yerine belirteçleştirme kullanın. Hassas alanlar için veritabanlarında sütun düzeyinde şifreleme uygulayın. Her sorgu için gereken en az veri miktarını zorunlu kılan veri erişim katmanları tasarlayın. PII verilerini ayrı ve daha sıkı kısıtlanmış bir veritabanı şemasında saklayın. Analiz çıktılarında farklılaştırılmış gizlilik uygulayın. Bu tercihler bir araya gelerek, içeriden kişiler tarafından bile istismar edilmesi gerçekten zor olan bir sistem oluşturur.

Bu derste ele alınan CompTIA Security+ (SY0-701) kavramlarını anlayıp anlamadığınızı test edin.

Bu derste şunları öğrendiniz: Tasarımla Gizlilik, gizliliği başlangıçtan itibaren yedi temel ilkeyle sistemlere yerleştirir; varsayılan ayar olarak gizlilik de bu ilkeler arasındadır. Veri minimizasyonu ve takma adlandırma, analiz yapılmasına olanak tanırken verilerin saldırganlar açısından değerini azaltır. Veri saklama politikaları ise yaşam döngüsünün sonunda güvenli imha sağlayarak yasal yükümlülüklerle gereksiz veri depolama riskini dengeler. Sırada uç nokta güvenliğini, yani antivirüs, EDR ve XDR platformlarını inceleyeceğiz.