Harmonizing Privacy Regarding Data Retention and Purging
Harmonizing Privacy Regarding Data Retention and Purging
复制标题
协调有关数据保留和清除的隐私
DOI：
10.1145/3538712.3538718
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wagner, James
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Scope, Nick;Rasin, Alexander;Lenard, Ben;Heart, Karen;Wagner, James
数据隐私需求是数据管理领域中一个复杂且快速发展的部分。特别是在医疗保健方面（例如，《美国健康保险流通与责任法案》和退伍军人事务要求），非常强调数据隐私和保护。数据存储由多个策略需求源管理，包括内部策略和外部管理组织施加的法律需求。在数据库中，单个值可能受到必须保存多长时间以及何时必须不可恢复地销毁的多个要求的约束。这通常会导致一组复杂的重叠和潜在冲突的策略。现有的存储系统缺乏对这些关键和不断发展的规则的足够支持功能，使得遵从性成为数据管理的一个不发达方面。因此，许多组织必须实现手动的特别解决方案来确保遵从性。只要组织依赖于手动方法，不合规和威胁客户数据隐私的风险就会增加。在本文中，我们详细介绍并实现了一个自动化的综合数据管理遵从性框架，以促进数据库管理系统中的保留和清除遵从性。该框架可以集成到现有的数据库中，而不需要更改现有的业务流程。我们建议的实现使用SQL来设置策略和自动化遵从性。我们在Postgres数据库上验证了这个框架，并测量了导致合理性能开销的因素（在模拟的真实工作负载中为13%）。
Data privacy requirements are a complex and quickly evolving part of the data management domain. Especially in Healthcare (e.g., United States Health Insurance Portability and Accountability Act and Veterans Affairs requirements), there has been a strong emphasis on data privacy and protection. Data storage is governed by multiple sources of policy requirements, including internal policies and legal requirements imposed by external governing organizations. Within a database, a single value can be subject to multiple requirements on how long it must be preserved and when it must be irrecoverably destroyed. This often results in a complex set of overlapping and potentially conflicting policies. Existing storage systems are lacking sufficient support functionality for these critical and evolving rules, making compliance an underdeveloped aspect of data management. As a result, many organizations must implement manual ad-hoc solutions to ensure compliance. As long as organizations depend on manual approaches, there is an increased risk of non-compliance and threat to customer data privacy.In this paper, we detail and implement an automated comprehensive data management compliance framework facilitating retention and purging compliance within a database management system. This framework can be integrated into existing databases without requiring changes to existing business processes. Our proposed implementation uses SQL to set policies and automate compliance. We validate this framework on a Postgres database, and measure the factors that contribute to our reasonable performance overhead (13% in a simulated real-world workload).
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DOI：
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