Seguridad en Sistemas Abiertos

Un usuario individual (o un programa que opera en su nombre) puede especificar explícitamente los tipos de acceso que otros usuarios (o programas que ejecutan en su nombre) pueden tener a los recursos bajo el control del usuarios (recursos que posee)

Los modelos MAC fuerzan un control de acceso basado en reglas definidas por una autoridad central. Para que un sujeto sea capaz de acceder a un objeto, su nivel de sensibilidad debe ser al menos igual o mayor que el nivel de sensibilidad del objeto.

La relación entre roles e individuos y entre roles y recursos es n:m. Un rol específico puede incluir uno o más individuos y, al mismo tiempo, proporcionar acceso a uno o más recursos.

De cara a la protección de datos, la granularidad de las autorizaciones RBAC permite construir roles de forma que se aplique el principio de separación de responsabilidades, donde ningún individuo pueda subvertir una función.

RBAC es útil en situaciones de cumplimiento de regulaciones como la SOX Act, donde nadie, ya sea intencionadamente o no, debe ser capaz de alterar la información de forma inapropiada.

¿Qué es Jupyter Notebook?

Para instalar Jupyter en local, seguir las instrucciones. Se recomienda instalar el Jupyter incluido en Anaconda, en vez de mediante pip de python. Si se instala Anaconda, hay que instalar a continuación R para tener acceso al mismo desde Jupyter Notebook.

Por defecto, Jupyter Notebook está configurado para usar el kernel de Python. Para emplear otros kernels distintos, hay que instalarlos primero y elegirlos luego en el menú Kernel | Change kernel....

Después de instalar Anaconda, debe ejecutarse una orden desde el shell del sistema para instalar el kernel de R.

El caso práctico va a consistir en importar un dataset de direcciones IP maliciosas publicado por AlienVault que ayude al equipo de respuesta a incidentes a realizar un análisis exploratorio para definir alertas, registrar o bloquear actividades maliciosas.

A medida que el open data y el big data crecen, la preocupación por la privacidad debe ser mayor. Los gobiernos están creando regulaciones para ello.

Los guardianes o custodios pueden disponer de datos que podrían entregar a los analistas de datos e investigadores para el bien común: evaluación de modelos económicos, identificación de tendencias sociales, etc.

Pero dichos datos contienen información personal (v.g. registros médicos, salarios, etc.) de forma que su simple liberación puede no ser apropiada.

Una forma de resolver el problema es pedir a los usuarios que firmen acuerdos de no divulgación o NDA (non-disclosure agreements). Sin embargo, estos mecanismos

Por tanto, se deben explorar soluciones tecnológicas para anonimizar los datos antes de liberarlos.

Combinar datos externos con datos anonimizados.

Las técnicas de record linkage se usan para estimar la probabilidad de re-identificación: las probabilidades de que los individuos de un dataset puedan ser re-identificados mediante datos auxiliares.

Un Hospital contiene datos centralizados de sus pacientes. La información recogida incluye identificación (nombre), demográfica (edad, género, código postal, nacionalidad) y la condición médica de los individuos. Los datos se ponen en el dataset de la Tabla 1 para que los investigadores de otras instituciones (v.g. una Universidad) que estudian correlaciones entre enfermedades y los atributos demográficos de los pacientes puedan beneficiarse de su análisis. Los investigadores de la Universidad solicitan al Hospital liberar dicha tabla de datos.

La cuestión es si liberar los datos de la Tabla 1 es seguro. El hospital dispone de una política que impide liberar la información de identificación de los pacientes. Si liberamos la Tabla 1 que contiene nombres, se violaría dicha política.

Considérese un investigador que sabe que Eshwar es un hombre indio de 50 años que vive en el distito 14853. También sabe que Eshwar ha visitado el Hospital varias veces. Si el investigador ve esta tabla con los nombres eliminados, casi puede estar seguro de que Eswhar sufre cáncer, porque el 5º registro es el único que se corresponde con su conocimiento sobre Eshwar. El conjunto de edad, género, código postal y nacionalidad se conocen como atributos cuasi-identificadores, porque un adversario que observe estos atributos puede identificar potencialmente a un individuo del dataset.

Una forma de impedir al investigador ser capaz de inferir la condición médica de Eshwar es asegurarse que, en los datos publicados, ningún paciente puede ser distinguido de un grupo de k pacientes mediante el uso de edad, género, código postal y nacionalidad. Este criterio se conoce como k-anonimidad y la tabla resultante será k-anónima.

La Tabla 2 es una versión modificada del dataset con registros médicos que es 4-anónima, donde se han eliminado los nombres; los valores de edad se han generalizado a grupos de edad; los valores de género se han generalizado a Any; los códigos postales se han generalizado a los primeros 3 dígitos; y los valores de nacionalidad se han generalizado con diferentes ámbitos geográficos. Ahora el investigador que observe esta tabla solo sabrá que el registro de Eshwar está en el grupo segundo y no está seguro de si tuvo gripe o cáncer.

Veremos que aún no es seguro liberar los datos de la Tabla 2.

Supongamos que el Hospital decide considerar las tablas 4-anónimas como seguras para liberar el dataset.

Además de la Tabla 2, hay muchas tablas 4-anónimas que pueden derivarse del dataset original de Tabla 1. Por ejemplo, la Tabla 3 es otra tabla 4-anónima derivada de la original. El 2º registro ha sido intercambiado con el 8º y el 4º registro ha sido intercambiado con el 10º.

Intuitivamente, el hospital debería elegir la que sea más útil para los investigadores que solicitaron los datos. Supongamos que el objetivo principal de los investigadores es comprender cómo se correlacionan las enfermedades con el género. Dado que necesitarán que se haga las menores sustituciones que sea posible de los valores de gender por Any, la Tabla 3 parece ser mejor opción que la Tabla 2 en términos del número de reemplazos de valores de género.

PSD2 alcanza a los servicios de pago y proveedores de servicios financieros innovadores, como las FinTechs, también llamados proveedores de third party payment service (TPPS).

Las medidas de seguridad del RTS emanan de dos objetivos principales: (1) proteger al consumidor y (2) mejorar la competencia en un mercado emergente tan veloz.

La RTS define una autenticación fuerte de clientes o SCA (strong customer authentication) como base para el acceso a una cuenta de pago y para hacer pagos online. Esto significa que los usuarios deben probar su identidad por al menos dos vías de tres:

La SCA es muy usada en la UE. Por ejemplo, cuando los clientes pagan con una tarjeta en una tienda física, se les requiere validar la transacción con un PIN. Este no es el caso de los pagos electrónicos remotos, ya sea vía tarjeta o transferencia bancaria desde un banco online. Para estas transacciones, SCA se viene aplicando en cietros países de la UE (v.g. BE, NL, SE). En otros países los proveedores de servicios de pago pueden solicitar voluntariamente aplicar SCA.

La RTS define que debe emplearse la SCA para acceder a las cuentas de pagos y para hacer los pagos. Los bancos y otros proveedores de servicios de pago tendrán que desplegar las infraestructuras necesarias para la SCA. Además tendrán que mejorar la gestión de fraudes. Los consumidores y comerciantes tendrán que equiparse y formarse para ser capaz de operar en un entorno SCA.

La RTS también permite exenciones de la SCA para no perturbar la manera en que se opera actualmente. También porque puede haber mecanismos de autenticación alternativos que sean igualmente seguros. Sin embargo, los proveedores de servicios de pago que quieran ser exonerados de la SCA deben primero aplicar mecanismos para monitorizar las transacciones y evaluar si el riesgo de fraude es bajo.

Todos los proveedores de servicios de pago tendrán que probar sus implementaciones, chequeando y auditando las medidas de seguridad. En caso de pago fraudulento, los consumidores deben recibir un reembolso pleno.

Para los pagos online, la seguridad debe ser mejorada enlazando, mediante una contraseña de un solo uso, la transacción online con su cuantía y el beneficiario del pago. Esta práctica asegura que, en caso de ataque, la información obtenida por un defraudador potencial no puede usarse para iniciar otra transacción. Este procedimiento ya está en práctica en países como Bélgica y ha conducido a una reducción significativa del fraude en pagos online.

La SCA será obligatoria 18 meses tras la entrada en vigor de la RT, es decir, cuando sea publicada en el DOUE (esperado para septiembre de 2019)

Los propietarios de cuentas podrán ejercer el control sobre la transmisión de sus datos personales bajo la PSD2 y la directiva de protección de datos de la GDPR. No puede tener lugar ningún procesamiento de datos sin el consentimiento expreso del consumidor. Además, los proveedores de servicios de pagos solo podrán acceder y procesar los datos personales necesarios para la provisión de los servicios que el consumidor acuerde.

PSD2 regula los nuevos servicios de pago que requieren acceso a otros datos de pagos de los usuarios. Por ejemplo, esto puede significar iniciar un pago desde la cuenta del cliente o agregar la información en una o varias cuentas del cliente con uno o más proveedores de servicios de pago, de cara a gestionar las finanzas personales. Cuando el consumidor quiera beneficiarse de estos nuevos servicios, tendrá que solicitarlo explícitamente al proveedor.

Los servicios de pago tendrán que informar a sus clientes sobre cómo procesarán sus datos. También tendrán que cumplir con otros derechos del cliente, como el derecho de acceso o el derecho al olvido. Todos los proveedores de servicios de pago (bancos, instituciones de pago o nuevos proveedores fintech) deben cumplir las reglas de protección de datos al procesar los datos personales para dar sus servicios.