❌ Elastic & Compliance ❌ DSGVO-konformer Umgang mit personenbezogenen Daten in Elasticsearch-Clustern❗

Verantwortung liegt beim Unternehmen – Risiken sind real

Die Verantwortung für die sichere und DSGVO-konforme Verarbeitung dieser Daten liegt immer beim datenverarbeitenden Unternehmen. Doch viele IT-Entscheider wissen nicht, wie sie die Anforderungen der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) konkret in ihrer Elasticsearch-Umgebung umsetzen sollen. Die Folge: Datenlecks, Bußgelder und massiver Vertrauensverlust bei Kunden.

Herausforderungen wie die fehlende Übersicht über gespeicherte PII-Daten, unzureichende Zugriffskontrollen, das fehlende „Right to be forgotten“ oder mangelnde Nachvollziehbarkeit von Datenzugriffen verschärfen die Situation. Insbesondere in komplexen Big-Data-Umgebungen wie Elastic-Stacks braucht es Lösungen, die Datenschutz auf Feldebene ermöglichen – präzise, automatisiert und skalierbar.

Datenschutz auf Feldebene für Elasticsearch: Mit den Datenschutz- und Maskierungslösungen von IRI erhalten Unternehmen die Kontrolle über sensible Daten zurück. Die Tools erkennen, klassifizieren, maskieren und protokollieren personenbezogene Informationen (PII/PHI) automatisch – auch in Elasticsearch-Clustern.

1. IRI FieldShield für strukturierte Daten wie CSV-, JSON-Dateien oder Daten aus relationalen und NoSQL-Datenbanken:

• Klassifikation sensibler Daten (PII, PHI, PCI etc.)
• Maskierung mit Methoden wie AES-256, FPE, Pseudonymisierung, Tokenisierung
• Integration in ETL-Workflows und DevOps-Prozesse
• Protokollierung und Audit-Trails zur DSGVO-Dokumentation

2. IRI DarkShield für unstrukturierte Daten – inklusive Daten aus Elasticsearch:

• Erkennung und Anonymisierung sensibler Daten auf Dokument- und Feldebene
• Unterstützung für JSON, XML, Office-Dateien, Textdokumente und mehr
• Speicherung von Suchergebnissen und Prüfpfaden
• Write History Audit Trails zur lückenlosen Verfolgung von Änderungen und Löschungen

Wichtige Datenschutzfunktionen für Elasticsearch-Umgebungen

Mit den IRI-Tools können Sie alle wichtigen Anforderungen der DSGVO im Kontext von Elasticsearch erfüllen:

• Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC): Nur berechtigte Nutzer sehen sensible Daten.
• Zugriffskontrolle auf PII-Felder: Anzeige sensibler Felder nur bei entsprechender Berechtigung.
• Datenmaskierung auf Feldebene: Verhindert Missbrauch durch irreversibles Verändern oder Verschlüsseln von Inhalten.
• Nachvollziehbarkeit von Zugriffen: Vollständige Audit-Trails inkl. Zeitstempel, Benutzer-ID, Dokument-ID und angezeigter Felder.
• Write History Audit Trail: Verfolgt alle Änderungen an PII-Daten – von der E-Mail-Adresse bis zur Kundennummer.
• Right to be forgotten“: Vollständige Löschung von personenbezogenen Daten, dokumentiert und überprüfbar.
• Erkennung und Meldung von Anomalien: Verstöße gegen Datenschutzrichtlinien erkennen und innerhalb von 72 Stunden melden.

Datenschutz braucht gezielte Kontrolle – auch in Elasticsearch

Unternehmen müssen heute nicht nur die DSGVO umsetzen, sondern oft auch weitere Standards wie HIPAA, PCI DSS oder SOX einhalten. Die Tools der IRI Voracity-Plattform bieten eine effektive, auditierbare und skalierbare Lösung, um genau das in Elasticsearch-Umgebungen umzusetzen.

Ob sensible Kundeninformationen, Gesundheitsdaten oder Finanztransaktionen: Nur mit Maskierung auf Feldebene, Audit-Trails und intelligentem Zugriffsschutz lässt sich echte Datensicherheit erreichen – und gleichzeitig Compliance sicherstellen.

Effiziente Datenverarbeitung: Unsere bewährte Software für Datenmanagement und Datenschutz vereint modernste Technologien mit über 40 Jahren Erfahrung in der zuverlässigen Verarbeitung von Produktionsdaten – plattformunabhängig und branchenübergreifend.

Seit 1978 im B2B-Sektor: Namhafte Unternehmen, führende Dienstleister, Banken, Versicherungen sowie Landes- und Bundesbehörden setzen seit Jahrzehnten auf unsere Software und Expertise. Weltweite Referenzen sind hier zusammengefasst – deutsche Referenzen sind hier gelistet.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software läuft effizient auf allen wichtigen Betriebssystemen – auf Mainframe-Systemen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE und z/Linux) und Open Systems wie Linux, UNIX-Derivaten und Windows.