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venerdì 17 febbraio 2017

It is time for research to think about security and privacy

We usually talk about cyber security and privacy related to the world of industry and personal, but today I would make some points related to research in universities.

how much security aware are universities?

This is an interesting topics, looking at the statistics on cyber security attacks I would say security and privacy awareness is not at the first point in their needs.

So bad …

well first of all let’s make a little distinction:

engineering vs the rest

it is out of doubt that engineering universities and research are more cyber security savvy than the rest. Some of them are also actively working and studying the the issue.

but nevertheless the overall cyber security and privacy approach, beside the ones actively working on the subject, is poorly implemented. on the other end engineering universities are full of guys playing with the fire … some will be the defenders of tomorrow, some are the hacker of today (hacker is not necessarily a bad term).

the rest is in a questionable situation, both cyber security and privacy lack of vision and willingness to address the point. even if there are areas that deal with very sensitive data, think healthcare industry.

the result is under our nose, a lot of people with great skills and knowledge on a lot of different subject completely unaware of the consequences of digitalization…. why do you think is so easy to break into healthcare systems, law firms and so on?….

The research issue

there was a time where being a scientist was putting your life at stake, was not easy to be Galileo Galilei at his time. But I hope that anyone with a brain can agree on the fact that science was mandatory to develop our society and way of life.  Science play an important role on human development, and I took science with the largest meaning…not only technology or physics, but medicine,  economy, social science, history, literature, philosophy … in a way culture … the connection and ramification of science with art, as an example, are undeniable… so we should ask ourselves if there can be a world without science.

But science is based on theories more than faith, trials more than prayers, and therefore need a solid trusted based …

the trust is no more here

In this security and privacy unaware environment seldom researchers that are not security focused put attention to security, but nowadays research environment and criminal landscape and geo_political warfare would suggest a different approach. if some years ago the word of a scientist was respected, nowadays seems that politics take over science and data and result are not what they are, consequences of studies and trial, but things are what your political beliefs want it to be.

so we see a rising of “creationists” or other religious para-scientific accreditation as “scientific”, as well the denial of scientific evidence in the name of political or religious beliefs (think at global warming as an example).

When you start a research you need, basically, to start collecting and managing data, use some computational power, share those data with peers…. but those data, those exchanges are what we should take a look for also in terms of privacy and security.

Depending on the nature of the research you can have direct evident privacy and security implications, but even if you are working on not apparently key areas you should put some precautions on the table. Let quickly try to explain why:

data are important

Data are what you have to work on, you sample, collect, store, analyze, transform data.

In a trusted environment you can avoid to care too much, come on i trust you and you trust the others so what can be wrong… but this is no more the reality.

  1. if your data have some kind of value (and i think they have, or you would not use them) you should protect them
  2. if your data are needed to prove your point you should be able to ensure they are reliable
  3. if your data need to be exchanged with others you should be sure what you transmit is what they get, and what you receive comes from a equally trusted source and data itself are trustable.
  4. if you work worth something may be you want some intellectual property on it, and therefore you have to be sure your result are not repudiable, subject to copy or used and\or modified without your knowledge

those 4 points are the the main areas where you should put privacy and security into the equation no matter what your research is.

what is the value?

Every time you have to invest something you make a tradeoff between the invested monetary resources and the expected output. in science this is a hard exercise so i understand most of the time you do not want to look for data protection but try to think how much you depend on those data..

what happen to your research if a ransomware encrypt you data?

what happen if a attacker or a incident poison your data with some bias?

sometimes you can also be a “collateral damage” and not the direct target but, does it make any different to you?

if you are not able to put those consideration on the table you can start wonder what is the value of your job.

protecting means?

usually you set up things using what comes to your hands. this does not means crappy thing but…how much planning have you put on this?

have you considered what happens if you lost your data for a mechanical crash?

or for a hacking attempt?

of for a genuine honest mistake of your developer that write the code that manage your data?

or if your shared repository have to give space to something more important?

and what if someone tamper your data?

and what if someone copy your data?

and what if ….

this kind of scenarios are not your research field, I know, but nevertheless are connected to your job and you should start to consider them.

backup, storage, encryption, access management, Intellectual Property protection, data exchange, computational requirements… all those thing should be managed in a sound reliable plan that foresee current and future needs…

the problem of exchange

another aspect that is really critical is how you can be sure that the data you are exchanging are managed correctly.

the first point when there is an exchange between to point is to be able to trust the point itself. this basically means you want to exchange data with this subject, but may be not with another one (i know you are not all friendly one to the other).

so the point is how you can be sure you are sending the data to the correct source…

When you send something you should assure the counterpart that what he\she\it will receive is what you are sending, data should be managed in a non repudiation and anti tampering way, and also maintain the ownership if needed.

now they can be a genoma of a rock, a clinical trial result on the effect of mars over alopecia, a set of data on relationship between gun distribution and bird control rate, the climate data of the last 100 years in neverland…whatever… you need your data be recognized as:

1) yours

2) truthful even after the transfer

the point here is that otherwise anyone can change assumption and therefore conclusion making you part of a fraud. you should always be able to say, they those were not my data….

and in a moment where politics and science collide once again this is not a minor issue.

food for thought

privacy and cyber security are sons of the current expansion of the digitalization. Those issues are not a side tough but real component of your everyday job even if you are a researcher in areas way far from cyber security, information technology or whatever.

you should also start thinking if those data should be kept public how to maintain, store and allow access to them in a consistent and secure way. Sure you can post them on facebook and tweet them but maybe, just maybe, this would not be the optimal solution.

And you should start thinking about those things before it’s too late. no matter who you are, what you do digital life is here for you too and you should start acting accordingly.

just think about it.

Antonio

 

 

mercoledì 15 febbraio 2017

L'ingrato lavoro dell'ingrato recruiter

Era una giornata uggiosa, come sempre il perfido cercatore di lavoro (il questuante come li chiami tra colleghi) aveva inondato il mondo di curriculum vitae, ed uno era arrivato fino a te.

Maledizione

ti scappò di dire mentre guardavi svogliatamente la inutile quantità di informazioni di cui non ti fregava assolutamente nulla fuoriuscire da quel CV

questo è uno del mestiere, mi sa anche che devo far finta di ascoltarlo

ma almeno la tua pila di 2000 candidati da mostrare al tuo capo la avevi preparata, lui ti avrebbe chiesto di ridurla a 150 per mostrare che si fa screening, e poi sarebbe stato presentato al cliente il lavoro con la promessa che a breve avrebbero ristretto la rosa a una ventina di persone con cui si sarebbe fatto un colloquio per preparare la shortlist.

ma qualcuno di sti stronzi lo devo sentire?

ti chiedevi mentre utilizzavi la famosa tecnica “ad cazzum” per filtrare i primi cv.

quelli in corpo 10 via, non si legge bene

quelli che ai più di 37 anni via, costi troppo…ma non tutti sennò sembra che discrimini per età (e poi devi far finta di valutare le competenze, che palle)

quelli più di 3 pagine via, che mica sono pagato per leggere romanzi

siccome hai chiesto a tutti di compilare i form online aggiungo un search per parole chiave:

leccaculo e stronzo non ci sono però, servirebbero

dici ridendo tra te e te mentre metti improbabili chiavi di ricerca per buttare il maggior numero possibile di cv.

‘azz troppo pochi, riduco i filtri

mica facile arrivare al numero richiesto di cv, un lavoro durissimo…

Ora capiamoci, come recruiter ti trovi a dover a che fare con una serie di interfacce da corte dei miracoli che ti pressano da tutte le parti:

  • da un lato c’è il cliente che non sa cosa vuole, non lo capisce, non sa spiegarlo ma vuole che costi poco, sappia fare tutto e che abbia 20 anni con esperienza trentennale ma disposto a stage
  • dall’altro c’è il tuo capo che ti dice di lavorare, che se no ti trovi dall’altra parte della scrivania
  • dall’altro ancora c’è il capo del tuo capo che parla col cliente, e tutti e due sono in fibrillazione, tutto è sempre molto più urgente della urgenza stessa…
  • dall’altro c’è il questuante, quello che cerca lavoro, ma non potrebbe trovarselo da solo, proprio da te viene? ok lo hai chiamato tu probabilmente, o ha risposto ad un tuo annuncio, ma insomma che cosa pensa che tu sia li per lui?
  • dall’altro …

aspetta ma quanti lati hai?

ok ok divagavo.

fuori piove, quella pioggia sottile che ti bagna anche se hai l’ombrello… ma finalmente hai raggiunto i 150 cv finalmente una milestone, che non sai cosa vuol dire ma il tuo capo lo dice sempre….

Bravo, adesso si che si ragiona

il tuo capo è contento, anche il suo capo è contento, anche il cliente è contento e sei contento anche tu… per il momento una “milecosa” l’abbiamo passata.

Le dannate interviste

mo mi toccano le interviste

Questo pensiero iniziò a entrarti nel cervello… come un rumore fastidioso. Già lo sapevi, avresti dovuto perdere il tuo tempo a chiamare gente, parlargli per fare almeno un certo numero di incontri, del resto deve sembrare un processo di selezione.

Adesso iniziava ad entrarti nella mente che non sapevi neanche cosa si stesse cercando, già, ma alla fine non frega niente a nessuno ne a te, ne al cliente…

ok magari interessa al candidato, ma mica sei il suo confessore…hai già i tuoi di problemi

Buon giorno dott. xyz, la disturbo?

ma che disturbo e disturbo, se mi hai mandato il cv vuoi essere chiamato no?

vorrei poter organizzare con lei un primo incontro conoscitivo per la posizione abc

insomma fai il giro dei questuanti. Alcuni no possono quando vuoi tu, lavorano dicono…andiamo non ti danno la priorità? sono matti? Altri hanno cambiato idea, pochi per fortuna il mercato del lavoro è pieno di gente disperata ed in cerca, hai i 20 che ti servono, e hai il tuo bell’elenco così organizzato:

i primi 5 che incontri li cassi subito, gli altri al secondo turno, quello col cliente. Già hai fatto capire che dei 15 rimanenti solo quelli dei cv 18, 19, 20 passeranno alla fine, ma continuiamo la farsa.

i colloqui, questi maledetti

il primo giro lo fai per telefono, così per comodità. Cosa si può capire da una conversazione telefonica? poco o niente, ma tanto a te non interessa, devi filtrare in qualche modo.

poi quelli di persona…lo so li odi, li odierei anche io se fossi te: trovarsi di fronte gente che parla di cose che non ti interessano, tu vuoi sapere solo quanto guadagnano, quando sono liberi e quelle 4 cose che ti servono per filtrare, mentre loro insistono a voler presentare competenze, esperienza …tutta roba inutile.

Maledetti i colloqui e maledetti i candidati, chi si credono di essere. Vengono qui con e loro storie e le loro speranze, ma non sanno che a me servono solo per fare numero… già ma a te non pensano mai… ingrati

Per fortuna al primo giro non devo neanche preoccuparmi di dargli il risultato:

…le farò sapere

e semplicemente cancelli il tutto dalla tua mente.

Certo quello magari rimane ad aspettare una risposta che non arriverà mai…ma tu hai altro a cui pensare.

Arrivano, tutti uguali, si siedono in giacca e cravatta o abitino business per le donne, tu metti il tuo miglior sorriso di cortesia e li accogli.

Alcuni sono anche simpatici, se non fosse per lavoro troveresti l’incontro anche piacevole, ma tu sei un professionista… devi filtrare

… questo parla di management con competenza, non va bene …

ti fai le tue note

…nel settore da 30 anni, con comprovati successi…minimo costa troppo e poi con questa esperienza è sicuramente un rompiballe, non va bene …

e via cosi …

belli, brutti, bravi o no sono tutti uguali, tu devi filtrare.

trattieni a stento uno sbadiglio

fai una domanda, hai l’elenco qui preparato dal cliente, non capisci nulla della risposta ma tanto non è questo il punto… tu devi filtrare

finalmente finisci il giro con il classico

…le farò sapere

non lo farai, lo sai tu, lo sanno loro. Ma sei un professionista, lo dici e non lo fai, perchè così si fa nel settore.

Alla fine il tuo capo ed il cliente sono contenti, siamo alla shortlist. buffo avresti potuto dargliela quasi subito, tanto sapevi sarebbe andata cosi…

Ancora non sai cosa stanno cercando, non lo sanno neanche loro, ma sono alla shortlist, perfetto.

L’ultima farsa

Finalmente l’ultimo colloquio, tutto è già deciso ma si fa sempre la scena finale, come nei migliori reality show.

Si va alla proposta economica …

… dai accetta stronzo dopo tutto il lavoro che ho fatto per darti sto ‘zzo di posizione…

se tutto va bene tutti saranno contenti, peccato le vittime collaterali, ma non hai tempo per pensarci.

aspetta…come? il candidato ha ricevuto un’altra offerta e non accetta?

…vergognoso, indecoroso, come ti sei permesso….

e non metto quell’altro che ti passa per la mente… dove hai sbagliato?

aspetta questo c’è scritto che aveva esperienza internazionale, maledizione lo hanno chiamato dall’estero… quelli la fuori pagano le competenze, assurdo … dovre andremo a finire di questo passo …

ok ricominciamo… maledetti ingrati….

beh magari non è così, ma ditemi che non lo avete immaginato se eravate dal lato sbagliato della intervista di lavoro …

lunedì 13 febbraio 2017

Dear CISO, please talk about business with your board, not technicality.

Dear CISO and Board

I think we should always consider our job as a part of the business. We finally started to consider cyber security and data protection as a serious issue but now the question is how we evaluate a risk in our analysis and business plans…

Current documentations and reports, for risk analysis, presented to most of the boards use just a flag (High, medium, low risk) but does not seems to specify any metric. Without metric it is hard to make sound evaluation and comparison so to the question raised by any member of the board : “does a high risk in XYZ be dangerous as a high risk in ABC” can’t have a credible answer if not on “perception” which is subjective if not backed up by facts..

Security metrics are, as of now, subject of interpretation and discussion but we can simplify the approach to make security analysis somehow credible and understandable.

First of all, to answer to board question what is needed is a common framework of evaluation, that include easy to read metrics, that make comparison understandable even to not cyber security experts, as most of the board member that have to take decision based upon those inputs are.

This is something that goes beyond the Cyber and Information Security Officer tasks, this requires the whole company to start thinking about its cyber security and digital assets, but unless the approach is to take a reactive way of do thing, inputs coming from you should be provided to start outlining this framework and metrics.

Alas cyber security risk analysis is all but simple, mostly if related to business impact, since it requires understanding of cyber security issue and, as well, the business in which the risk is analyzed.

There are two main aspects that need sound and readable metrics:

  1. Risk evaluation
  2. Risk consequences

The first item is used to define how “risky” is something. Measure a risk requires, to simplify a complex matter, to be able to evaluate the probability that something happens, the magnitude of the damage, and the cost for fixing things. Magnitude of the damage and cost to fix things are bound to Risk consequences, that are, basically, the metric that can be used in a board meeting to describe the risk in terms understandable to a non-cyber security aware audience.

I will not enter in the realm of risk evaluation deeply here, you have a deep knowledge and understanding of the issue and I do not want to bore you with my considerations, but let me notice how there is not, apparently, yet a common framework of evaluation spread through your company’s groups and BU on the matter.

If risk evaluation is one key, but mostly technical, aspect, let me point out something on the risk consequences aspect that can be of some use in the future business plans to make them useful from a business perspective and not just a sterile exercise.

Risk consequences can be presented, basically, in some dimensions that are somehow related, the aim here is to understand if a cyber security incident occurs what can be the measures that allow your company to describe it and, therefore, compare with another event.

Would make sense, in my point of view, to present any risk analysis to the board and other managers in those terms:

1)     Monetary cost in terms of loss revenues

2)     Monetary cost in terms of live costs

3)     Impact on market penetration

4)     Impact on brand perception

This would allow to compare an XYZ incident to a ABC incident and answer somehow to Board question, and, moreover, to give a metric to understand where and why to invest in an area instead of another one.

Let me quickly describe the 4 points.

1)     Monetary cost in terms of loss revenues

This is a dimension that can be easily perceived by sales and financial managers. This basically means to be able to estimate how many direct selling activities will be impacted by the incident. The timeframe taken into account is key, of course, since events can have different effect in terms of immediate, medium and long term timeframe.

The evaluation can be presented both in terms of net amount of money or % compared to budget. Both make sense to understand the impact.

2)     Monetary costs in terms of live costs

This basically means to put into account all the live costs related to the incident as fines, legal issues, HWSW replacements, people working on the issue and so on. It is important to separate costs related to the incident to the loss revenue related to the incident.

3)     Impact on market penetration

This is a metric that make sense for a vendor who is trying to expand its footprint in the market as your company is trying to do. It is strictly connected to the direct revenues but also to the growth expectations. This can be represented as a % of the market share.

4)     Impact on brand perception

This last item is the hardest to measure, since it depends on the metric used to value Brand inside your company, since I have been never told what metrics are used I can here just suggest to present the %variation related to the value before the incident.

For what I know this has not been done before on Cyber and Information Security Business Plans. It could be either something sound to present in your future BP or a task for the Cyber and Information Security Office to be implemented for this year if the structure is not able to do this kind of analysis and presentation.

With those 4 points would be possible to both:

make comparison between risks

and

provide to the board an output that can be objectively used to take decision.

Let take, as an example, privacy risk related to GDPR not compliancy.

This approach would allow you to present in the BP set of data to justify expenses and investments every time a risk is presented; something like:

Let me explain the the table to you, of course values are fictitious and timeframe can be adjusted to your reality but i think this can give you almost a basic understanding of what i suggest.

GDPR not compliancy:

1)     customer personal data breach: Columns headers

Short term impact (1-3 months)

It is what happen immediately after the problem, where you have to set up the required operations to make things running again somehow. If you have a Emergency Response Team (You should) this is where you put the costs…

Midterm impact (3 months – one year)

Let be honest, if it is a minor outbreak may be things will be solved quickly, but if the problem is bigger, as your marketing database exposed, you will start considering also legal costs, fines and the impact on your market…

Long Term Impact (1-3 years)

Things have an impact also after your BP, life is nt restricted to your daterange, business is not restricted to daterange, you you should be able to make prediction and analysis way longer than the simple one year timeframe. It is common in any business, so here too.

2)     customer personal data breach: rows headers

Revenue losses

This is the revenue losses that you will have to face upon your budget expectations.

Live costs

This contains what you have to pay, your direct costs that cove, as an example:

  • HWSW replacement
  • Fines
  • Estimated “damaged user” legal issues if someone sue you
  • ransom paid
  • eventual cyber security insurance policy fee rise
  • stop production costs
  • people working on the issue to solve the problem (eventual forensic analysts, cyber experts, lawyers …)

Impact on Market Penetration

This is where you put how the incident will damage your business in terms of your presence and future outlook.

Impact on Brand Perception

this is how your credibility will be affected

With this kind of matrix would be easy to make correct evaluations and comparison. I am not sure this is at the moment something that can be done with the current analysis tools but eventually would be a sound element to put in a BP for a future sound approach to cyber security risk evaluation.

regards

Antonio

Caro CISO, ti suggerisco di parlare d'affari con il tuo CdA, evita tecnicismi.

Caro consiglio di amministrazione e caro CISO

Penso che dovremmo sempre considerare il nostro lavoro come una parte del business. Abbiamo finalmente iniziato a prendere in considerazione la sicurezza informatica e la protezione dei dati come un problema serio, ma ora la domanda è come valutare un rischio nei nostri piani di analisi e di business…

Usualmente la documentazione e le relazioni per l’analisi di rischio, presentati nelle aziende (se e quando vengono presentati ovvio) si limitano, per la maggior parte, all’uso di valori generici (rischio alto, medio, basso), ma non sembra che si usi specificare qualsiasi metrica. Senza metrica è difficile fare una valutazione che abbia senso e parimenti impossible fare confronti;

così alla eventuale questione sollevata da un qualsiasi membro del Consiglio:

“il rischio XYZ è grave come il rischio ABC?”

non si può avere una risposta credibile se non sulla “percezione”, che è soggettiva, se non supportata da fatti…

Costruire metriche di sicurezza è un lavoro complesso e sono oggetto di studio, interpretazione e discussione anche in sede universitaria tutt’oggi, ma nonostante questa complessità possiamo semplificare l’approccio per fare analisi di sicurezza in qualche modo comprensibili e credibili.

Prima di tutto, per rispondere alla domanda presentata dal membro del CdA è necessario avere un quadro comune e condiviso di valutazione, che includa metriche di facile lettura per permettere di fare confronti comprensibili anche ai non esperti di cyber sicurezza, caratteristica comune alla maggior parte dei membri del Consiglio di Amministrazione che, però, devono prendere decisioni basate su tali dati.

Lo so, questo è qualcosa che va oltre le attività di un Cyber e Information Security Officer, questo richiede che l’intera azienda a iniziare a pensare alla cyber sicurezza e alle risorse digitali in campo ma, a meno che l’approccio sia quello di procedere in modo reattivo in caso di problemi (tipo: “mi sono beccato il ransomware…e adesso? che faccio? quanto mi costa? …”), indicazioni da parte del CISO sono indispensabili per delineare il quadro e aiutare nella definizione delle metriche.

Haimè l’analisi del rischio per la sicurezza informatica è tutto tranne che semplice, soprattutto se le analisi sono relative all’impatto aziendale di un incidente, poiché è richiesta tanto la comprensione del problema di sicurezza dal punto di vista cyber così come la comprensione delle ricadute sul business in cui il rischio è analizzato.

Ci sono due aspetti principali che hanno bisogno di metriche leggibili:

  1. Valutazione del rischio
  2. Conseguenze di rischio

Il primo elemento viene utilizzato per definire quanto “rischioso” è qualcosa.

La misura del rischio richiede, per semplificare una questione complessa, di essere in grado di valutare la probabilità che qualcosa accada, l’entità del danno e il costo per aggiustare le cose.

La dimensione economica dei danni e dei costi occorrenti per sistemare le cose sono legati alle conseguenze identificate per uno specifico rischio. Queste sono, fondamentalmente, le metriche che possono essere utilizzate in una riunione col consiglio di amministrazione per descrivere il rischio in termini comprensibili ad un pubblico non-consapevole in termini di cyber sicurezza.

Non voglio qui entrare nel dettaglio della valutazione del rischio, sono sicuro che come CISO avrai una profonda conoscenza e comprensione del problema e non voglio annoiarti con le mie riflessioni al riguardo, ma permettimi di osservare come non ci sia, apparentemente, ancora un quadro comune di valutazione diffuso tra gruppi e Business Unit della tua azienda. Trovo difficile credere che la percezione del rischio del dipartimento HR sia analogo a quello del dipartimento IT o del Marketing, o della produzione o vendita,  se cosi fosse probabilmente non staresti leggendo questo articolo mentre io starei quasi sicuramente leggendo il tuo.

La valutazione del rischio è una attività prevalentemente tecnica: la comprensione delle tecniche di attacco e difesa, le risorse necessarie sono ambiti dove CISO e management IT dovrebbero essere in grado di dare risposte sensate e credibili. Discorso diverso invece è l’analisi dell’impatto dell’incidente sul business. Questo impatto richiede sia la comprensione di cosa avvenga tecnicamente, almeno a grandi linee, ma anche la comprensione di quali siano i meccanismi legati al business che sono danneggiati dall’incidente. Va da se che le metriche da usarsi devono essere comprensibili al business, altrimenti sono inutili.

Le conseguenze di un incidente ed il suo livello di rischio sono ovviamente correlate cosi come sono correlate le dimensioni che definiscono il problema, l’obiettivo è capire, nella ipotesi che si verifichi un incidente di sicurezza, quali possano essere le misure che consentono alla vostra azienda di descriverlo e effettuare un confronto con un altro evento per determinare, ad esempio, priorità di intervento e di budget.

Avrebbe senso, dal mio punto di vista, presentare qualsiasi analisi di rischio al consiglio di amministrazione e altri manager e dirigenti in questi termini:

1) costo monetario in termini di perdita di ricavi

2) costo monetario in termini di costi effettivi sostenuti o da sostenere

3) impatto sulla penetrazione del mercato

4) impatto sulla percezione del marchio

Utilizzare queste 4 dimensioni permette di confrontare un incidente “ABC” ad un avvenimento “XYZ” e rispondere in qualche modo alla domanda del membro del consiglio fatta prima e, inoltre, a dare una metrica per capire dove e perché investire in un’area invece in un’altra.

Permettimi di descrivere rapidamente i 4 punti.

1) costo monetario in termini di perdita di ricavi

Si tratta di una dimensione che può essere facilmente percepita dai responsabili commerciali e finanziari. Comporta l’essere in grado di stimare quanta attività di vendita sarà influenzata dall’incidente. Il lasso di tempo preso in considerazione è, ovviamente, una delle criticità chiave, dal momento che gli eventi possono avere un effetto diverso in termini di intervallo di tempo breve, medio e lungo termine.

La valutazione può essere presentata sia in termini di importo netto di denaro o % rispetto al bilancio. Entrambi sono utili per capire l’impatto dell’evento.

2) costo monetario in termini di costi effettivi sostenuti o da sostenere

Questo significa mettere in considerazione tutti i costi vivi relazionati all’incidente come multe, questioni legali, interventi di sostituzione o aggiornamento del parco HWSW , persone che lavorano sull’incidente e così via. È importante separare i costi collegati all’incidente, dalle perdite economiche collegate all’incidente stesso, perché la natura degli interventi correttivi è estremamente diversa nei diversi casi.

3) impatto sulla penetrazione del mercato

Si tratta di una metrica che ha senso per un fornitore che sta cercando di espandere la sua presenza nel mercato come la tua azienda sta probabilmente cercando di fare. È strettamente connesso ai ricavi diretti, ma anche con le aspettative di crescita. Ciò può essere rappresentato come una % della quota di mercato.

4) impatto sulla percezione del marchio

Questo ultimo elemento è il più difficile da misurare, ma dato che dipende dalla metrica utilizzata per valutare il valore del Brand all’interno dell’azienda, dal momento che non mi è stato detto quali parametri vengono utilizzati qui posso solo suggerirti di presentare la variazione % correlata al valore stimato prima dell’incidente.

Per quello che so se questo non è stato fatto prima potrebbe essere qualcosa di intelligente da presentare in un futuro Business Plan o un’attività per il Cyber e Information Security Office da effettuarsi quest’anno in maniera da essere in grado, in futuro, di fare presentazioni e proiezioni che abbiano un senso.

Con quei 4 punti sarebbe possibile per entrambi (tu ed il consiglio di amministrazione):

a) fare confronto tra rischi

e

b) fornire al Consiglio una serie di elementi che possono essere oggettivamente utilizzati per prendere decisioni strategiche e di indirizzo.

Prendiamo come esempio la analisi dei rischi concernenti ad una violazione delle normative sulla privacy europea, il famigerato GDPR

L’approccio che ti ho proposto consentirebbe di presentare nel BP un insieme di dati comprensibili ed adatti a giustificare le spese e gli investimenti per ogni tipologia di rischio presentato; qualcosa di simile alla seguente tabella:

Permettimi di spiegare la tabella, considera naturalmente che i valori sono fittizi e il lasso di tempo considerato può essere regolato in base alla tua realtà.

Non conformità al GDPR

1) violazione di dati personali del cliente: intestazioni di colonne

Impatto a breve termine (1-3 mesi)

È cosa succedere immediatamente dopo il problema, quando è necessario intraprendere le operazioni necessarie per riprendere la operatività. Se hai un Emergency Response Team (dovresti) va computato qui…

Impatto di medio termine (3 mesi – un anno)

Permettimi di essere onesto, se è un problema di minore entità può accadere che le cose si possano risolvere rapidamente, ma se il problema è più grande, come ad esempio il tuo database di marketing esposto al pubblico su internet, devi iniziare a considerare anche le spese legali, multe e l’impatto sul tuo mercato…

Impatto a lungo termine (1-3 anni)

Le cose hanno un impatto anche dopo il tuo Business Plan, la vita non è limitata alla tua arbitraria finestra temporale, il business non si limita a finestre temporali limitate, tu dovresti essere in grado di fare previsione e analisi di più lungo periodo, oltre alla visione, orrore, trimestrale o annuale. È una esigenza comune in qualsiasi attività commerciale, e qui è o stesso.

2) violazione dei dati personali cliente: intestazioni di riga

Perdita di entrate

Questa è la perdita di gettito, legata all’incidente, che si dovrà affrontare rispetto le vostre aspettative di bilancio.

Costi diretti

Questo contiene ciò che si deve pagare per causa diretta  dell’incidente ad esempio:

  • Sostituzione, aggiornamento, implementazione soluzioni HWSW
  • Multe
  • Stima dell’eventuale costo legato alla richiesta di risarcimento di eventuali parti lese
  • riscatto pagato (ad esempio in caso di ransomware)
  • aumento di costo di eventuali polizze assicurative sulla cyber security
  • costi di fermo porduzione
  • persone che lavorano sulla questione per risolvere il problema (eventuali analisti forensi, esperti informatici, avvocati…)

Impatto sulla penetrazione del mercato

Questo è il posto dove mettere come l’incidente danneggerà il vostro business in termini della vostra presenza sul mercato (quote di mercato) e le prospettive future.

Impatto sulla percezione del marchio

Questo indica quanto la tua credibilità risentirà dell’incidente

Con questo tipo di matrice sarebbe facile fare valutazioni corrette e confronti sensati. Non so se questo è, al momento, qualcosa che può essere fatto con gli attuali strumenti di analisi in tuo possesso, ma sarebbe un elemento utile da mettere in un BP e per un futuro corretto approccio alla valutazione del rischio per la sicurezza informatica (cyber security, data seurity e data privacy).

ciao

Antonio

lunedì 6 febbraio 2017

Guida al GDPR per chi non ne vuole sapere: a chi hai dato i dati ("so spariti i dati")?

Se ricordi ho scritto nel post precedente (faccio finta che qualcuno li legga, sai) di cosa dovresti fare per iniziare ad affrontare questa rogna del GDPR. La prima era assumere un DPO, la seconda riguardava i dati…

Ma che sono ‘sti dati?

voglio dire tutti parlano di dati, ma cosa vuol dire? dove sono? chi sono? cosa fanno?

Allora visto che sto scrivendo in italiano assumo che tu che leggi sia italiano e probabilmente interessato alla versione italiana della storia.

Quindi vediamo cosa dice il garante al riguardo:

 


http://www.garanteprivacy.it/web/guest/home/diritti/cosa-intendiamo-per-dati-personali

Sono dati personali le informazioni che identificano o rendono identificabile una persona fisica e che possono fornire dettagli sulle sue caratteristiche, le sue abitudini, il suo stile di vita, le sue relazioni personali, il suo stato di salute, la sua situazione economica, ecc..

Particolarmente importanti sono:

  • i dati identificativi: quelli che permettono l’identificazione diretta, come i dati anagrafici (ad esempio: nome e cognome), le immagini, ecc.;
  • i dati sensibili: quelli che possono rivelare l’origine razziale ed etnica, le convinzioni religiose, filosofiche o di altro genere, le opinioni politiche, l’adesione a partiti, sindacati, associazioni od organizzazioni a carattere religioso, filosofico, politico o sindacale, lo stato di salute e la vita sessuale;
  • i dati giudiziari: quelli che possono rivelare l’esistenza di determinati provvedimenti giudiziari soggetti ad iscrizione nel casellario giudiziale (ad esempio, i provvedimenti penali di condanna definitivi, la liberazione condizionale, il divieto od obbligo di soggiorno, le misure alternative alla detenzione) o la qualità di imputato o di indagato.

Con l’evoluzione delle nuove tecnologie, altri dati personali hanno assunto un ruolo significativo, come quelli relativi alle comunicazioni elettroniche (via Internet o telefono) e quelli che consentono la geolocalizzazione, fornendo informazioni sui luoghi frequentati e sugli spostamenti.

LE PARTI IN GIOCO

Interessato è la persona fisica cui si riferiscono i dati personali. Quindi, se un trattamento riguarda, ad esempio, l’indirizzo, il codice fiscale, ecc. di Mario Rossi, questa persona è l”interessato” (articolo 4, comma 1, lettera i), del Codice);

Titolare è la persona fisica, l’impresa, l’ente pubblico o privato, l’associazione, ecc., cui spettano le decisioni sugli scopi e sulle modalità del trattamento, oltre che sugli strumenti utilizzati (articolo 4, comma 1, lettera f), del Codice);

Responsabile è la persona fisica, la società, l’ente pubblico o privato, l’associazione o l’organismo cui il titolare affida, anche all’esterno della sua struttura organizzativa, specifici e definiti compiti di gestione e controllo del trattamento dei dati (articolo 4, comma 1, lettera g), del Codice). La designazione del responsabile è facoltativa (articolo 29 del Codice);

Incaricato è la persona fisica che, per conto del titolare, elabora o utilizza materialmente i dati personali sulla base delle istruzioni ricevute dal titolare e/o dal responsabile (articolo 4, comma 1, lettera h), del Codice).

____________________________________________________________________________________________________

Partiamo dalla definizione:

I dati che rendono identificabile o identificano una persona significa tutte le informazioni che ci permettono di risalire ad una persona fisica, con l’estensione anche al capire cosa fa, cosa gli piace ….

La quantità di dati che rientrano in questa categoria è estremamente ampia, il garante si è espresso diverse volte in merito mettendo persino gli indirizzi IP in questa categoria. Cosa significa?

Gestiamo quotidianamente una enorme mole di dati: li distribuiamo in giro, sia nostri che di altri, senza spesso neanche rendercene conto. Se usi un telefono, la posta elettronica, le chat, i social media allora magari sai di cosa sto parlando anche senza rendertene pienamente conto. Se vuoi sapere dove si trova il tuo amico, collega, cliente puoi magari verificare su una qualche funzione di geolocalizzazione offerta da diverse apps o condividere direttamente coordinate o …

Ops scusa sto divagando.

Il punto è che magari non ti rendi neanche conto di questa cosa.

Cosa sono questi fantomatici dati:

Proviamo a trasferirla in area aziendale per vedere se riesci ad allargare i tuoi confini di comprensione.

Molto di quello che si fa in una azienda è, oggi come oggi, legato a doppio filo con la digitalizzazione.

Pensaci bene:

  • Comunichi principalmente via e-mail: offerte, contratti, proposte, CV per le assunzioni, comunicazioni interne, chiacchiere …ci passa un sacco di roba
  • Utilizzi il web sia per recuperare informazioni (hai presente la pagina di google che interroghi sempre) quanto per comunicare esternamente (magari vendi online, magari hai un sito web, magari fai marketing online…)
  • Forse hai anche una presenza social (traduco roba tipo facebook o linkedin)
  • Probabilmente usi un sistema di contabilità informatizzato
  • Un CRM magari
  • Hai un elenco dei clienti, con le loro email, i telefoni, forse anche i riferimenti Skype e social e altre informazioni da qualche parte…se sei in gamba forse hai anche le date di nascita (sa come è, per fare gli auguri) e altri particolari.
  • hai un elenco di dipendenti con i loro dati tipo conto corrente, contatto familiare, stipendio …
  • trasporti questi dati, li salvi, li processi e magari qualche volta li vendi anche (ci sono aziende che lo fanno come mestiere)

E la cosa interessante è che magari non ti rendi conto che in quello scambio di informazioni hai mescolato elementi di business e personali.

Ora il problema del signor GDPR e del suo perfido assistente DPO che pretende di sapere dove sono questi dati per farteli gestire e proteggere.

Dove sono?

ti ho scritto qualche giorno fa che le prime 2 cose dovresti fare è iniziare a mappare i dati per capire dove sono e se sono importanti.

per fare questa operazione la cosa più semplice è passare piano piano le vare funzioni, operazioni e tools che usi, mappare i dati relativi in termini di:

  1. cosa sono
  2. come li raccolgo
  3. dove sono
  4. come li gestisco
  5. sono importanti per GDPR

ti suggerisco di usare un duplice approccio: uno funzionale e uno per tecnologia e ppoi incroci

ad esempio quello funzionale può essere:

  1. vendite -come gestisco la vendita, come viene fatta l’offerta, come viene comunicata, che dati trattengo del cliente, offro servizi post vendita …
  2. marketing – tramite che canali comunico, faccio eventi, uso database …
  3. gestione del personale – come gestisco i dati dei dipendenti, dove metto i cv se faccio richieste personali
  4. produzione – …

quello tecnologico invece può essere:

  1. cosa comunico tramite la posta elettronica
  2. gestisco l’accesso al web dei dipendenti, proxy
  3. uso app, chat, videoconferenza
  4. uso servizi cloud
  5. uso database
  6. uso archivi cartacei (si contano anche quelli)

il consiglio è, ovviamente, quello di incrociare poi le due cose per aiutarti a capire:

  1. quali dati effettivamente usi
  2. a cosa ti servono
  3. come li gestisci

siccome non ci hai mai pensato fare un lavoro su due fronti ti aiuta ad evitare a dimenticarti dei pezzi, e ti risulterà utilissimo poi quando dovrai fare la PIA … (non  nel senso di una persona molto religiosa…)

l’idea è quella di aiutarti a capire i dati nel suo complesso.

ricordi il mio post sulla gestione dei curriculum? ecco quello è un esempio.

ma voglio anche farti altri esempi: se fai andare i tuoi utenti su internet registri, anche se non lo sai, un sacco di dati che sarebbe opportuno tu gestissi correttamente:

i log dei tuoi firewall o proxy contengono dati a rischio, tipo l’IP, L’utente e il sito visitato

se hai un sito web con delle email pubbliche, servizi vari, blog, newsletter potresti ricevere comunicazioni che vanno gestite opportunamente o potresti ricevere sottoscrizioni che vanno gestite.

ma anche il semplice database dei tuoi dipendenti se dovesse essere attaccato e i relativi dati resi pubblici ti esporrebbe al rischio, se non hai messo in piedi le norme minime di protezione, di una sonora (e meritata) multa.

 

Che fare poi?

ok una volta che hai fatto la mappa dei dati ti ritrovi in mano un nuovo strumento che ti dice

  • che dati hai
  • a cosa ti servono
  • come li usi

a questo punto puoi iniziare a capire cosa dovresti fare per essere compliant con il GDPR.

Il primo punto è capire cosa rischi, qui entra in gioco la PIA

Il secondo punto è definire il valore di questi dati

Il terzo punto è iniziare a definire le azioni correttive che servono a gestire i dati.

Le azioni correttive coprono:

  1. la definizione delle procedure operative di raccolta e gestione dei dati
    1. metriche di misurazione e controllo per l’auditing
    2. definizione delle responsabilità operative
  2. l’introduzione delle corrette tecnologie
    1. valutazione delle tecnologie correnti
    2. definizione delle eventuali introduzioni tecnologiche di sicurezza o gestione dati
  3. la definizione delle procedure di monitoraggio ed auditing
  4. la definizione delle procedure di gestione delle eccezioni e degli incidenti

ora non voglio e non posso andare in ulteriori dettagli, non fosse per altro che:

  1. non esiste una soluzione adatta a tutti
  2. anche esistesse, se faccio io il lavoro qui gratis non ci guadagno
  3. mica sto scrivendo un libro, ma solo una serie di amichevoli consigli.

dai sorridi, almeno io ti ho lanciato qualche avvertimento, e sai come si dice: uomo avvisato ….

 

venerdì 3 febbraio 2017

Guida al GDPR per chi non ne vuole sapere: devi iniziare, ma cosa devi fare?

Hai già realizzato che tra un anno dovrai essere conforme alle nuove leggi sulla privacy dettate dal GDPR?

Ok Ok ho capito

devi pensare di passare da il tuo:

“chissenfrega della privacy tanto non è una roba di business “

a

“ops se stavolta non faccio le cose per bene rischio una multa fino al 4% sul mio fatturato. maledetto @#][<> GDPR

 

e stai entrando in ansia.

a dire il vero non credo tu lo stia facendo, anzi credo che continui a dire la prima frase come un mantra, ma facciamo finta che tu ti sia reso conto che stai per andare a metterti un un fiume di rogne se non fai qualche cosa, il punto è cosa fare?

Vediamo se ti posso aiutare. Certo, vorrei poterti spiegare cosa sia il GDPR cosa significhi data privacy e data protection, ma siccome so che non sei interessto a capire il perchè ma solo il cosa cercherò di essere il piu elementare possibile.

Passo numero uno, ti serve un DPO

Che cavolo è un DPO?

Il DPO è il tizio che ti dovrebbe aiutare a gestire le richieste derivanti da questo signor GDPR che nessuno, al momento, ti ha ancora presentato ma che sembra sia ansioso di darti multe e prendere i tuoi soldi.

DPO in inglese sarebbe Data Protection Officer, che in italiano puoi tradurre come Responsabile della Protezione dei Dati: ma come non ti bastava dover prendere un IT manager (quando lo hai)?

Ora lo so che tu vorresti chiamare il tuo IT manager e dirgli,

fai te prendi uno dei tuoi e dagli sta sola AGGRATIS

ma, purtroppo, temo non funzioni così.

Il signor GDPR, un perfido europeo insensibile ai tuoi bisogni, ha imposto che questo DPO deve essere un ruolo che gode di una certa indipendenza, e addirittura sembra che l’orientamento sia quello di dire che questo signore è incompatibile col ruolo di IT manager (una ditta tedesca è gia stata sanzionata per questo, ma si sa i tedeschi sono pignoli).

Ti dirò di più un DPO deve avere garantita autonomia per darti le indicazioni su come implementare la conformità alle richieste del signor GDPR  ma tu mantieni la responsabilità delle scelte aziendali, come a dire

  • se lui ti dice di fare “A” e tu invece fai “B” il responsabile sei tu
  • se lui ti dice di fare “B” perché tu gli hai detto che vuoi cosi il responsabile sei tu
  • comunque io responsabile sei tu.

andiamo bene, già sono sicuro che la cosa non ti piace, se ti stava antipatico il signor GDPR ora immagino incominci a detestare anche questo signor DPO, chiunque esso sia.

Voglio essere sincero con te, in Italia si sta ancora discutendo cosa sia un DPO, c’è chi dice un giurista, c’è chi dice sia un informatico,io ti dico è un po di tutti e due… ma in caso sia un giurista specializzato ti costerà di più … sai bene che gli specialisti IT li prendi per un tozzo di pane dal cognato del fratello dell’amico del cognato del salumiere.

Il problema del DPO è che deve spiegarti (non lo invidio) cosa DEVI fare per mettere in sicuro i dati che gestisci e che possono essere soggetti al GDPR. ma questo richiede:

  1. di capire le leggi sulla privacy
  2. di capire come i sistemi di gestione dei dati sono implementati
  3. di capire come funzioni il tuo business
  4. di capire come proteggere i dati in funzione dei tuoi sistemi, del tuo business e delle leggi sulla privacy

Insomma, il DPO dovrebbe essere un manager di provata esperienza cosa che, da sola, è quasi insopportabile, e mettere il naso nelle tue cose.

ora hai diverse scelte:

  1. puoi usare un consulente esterno
  2. puoi assumere o specializzare una persona interna
  3. puoi fregartene (come stai facendo al momento) e rischiare allegramente la multa.

ovviamente i tre punti hanno pro e contro, se usi un esterno devi pagarlo ma puoi cambiarlo se on fa quello che vuoi tu, se usi un interno rischi che no possa fare il suo lavoro precedente, se te ne freghi beh, spera che non ti becchino.

E dopo che hai preso un DPO?

Ora supponiamo che alla fine ti sia messo una mano sul cuore ed una sul portafoglio ed hai scelto l’opzione 1 o 2 (escludo la 3)

che fare?

il primo step da seguire è mettere insieme tutte le teste pensanti della tua azienda, la gente IT ed il DPO e fare 2 cose:

  1. scoprire dove sono i dati soggetti al GDPR e come li gestisci
  2. effettuare una robaccia che si chiama PIA (Privacy Impact Assessment) che vuol dire, basicamente,

questi primi due passi sono importantissimi perchè, diciamocelo chiaro, tu non hai la minima idea di

  • cosa siano i dati,
  • dove siano,
  • come li usi,
  • a cosa ti servono,
  • come li raccogli,
  • come li gestisci ,

La cosa spaventosa è che di sicuro il signor GDPR obbligherà le aziende a farsi carico si una enorme quantità di dati da proteggere.

Cerco di essere chiaro: tutti i dati  che possono essere utilizzati per fare riferimento ad una persona che vive sono dati personali ai sensi GDPR:

  • ID,
  • cookie,
  • indirizzi IP,
  • indirizzi di posta elettronica,
  • ogni identificatore di dispositivo personale
  • i metadati senza identificatore che possono essere afferiti ad una persona
  • ….

Non sai di che parlo? SALLO!!!!

ok ok lo so non ne capisci nulla di sta roba, per questo ti dicono che devi usare un DPO che, in qualche modo, deve essere capace di parlare con te e i tuoi managers e spiegarVi le cose, con l’IT manager e spiegargli le cose, con chi si occupa di sicurezza …..

capire dove siano questi dati, cosa siano non è quindi elementare, ma almeno una volta che lo hai fatto puoi passare al secondo step, la PIA.

No la PIA non è la Paperon Intelligence Agency

Non devi aspettarti che Paperino venga in tuo soccorso. la PIA è uno strumento che ti aiuta a capire i rischi cui sei soggetto gestendo i dati che stai gestendo e che neanche sapevi che stavi gestendo.

la PIA ti serve per capire cosa si rischia e come si protegge. purtroppo la PIA richiede che il tuo DPO, l’IT manager e il responsabile della sicurezza siano in grado di fare queste valutazioni, il che significa, implicitamente, che il cognat del vicino del fratello del salumiere sotto casa a cui fai riferimento come “guru” economico per tutte le tue esigenze IT probabilmente non sarà abbastanza.

Insomma se la PIA alla fine ti dice che sei messo maluccio non ti stupire, anzi stupisciti se ti dice il contrario.

…. e finalmente puoi iniziare a lavorare

una volta che hai DPO, e PIA puoi finalmente iniziare a ragionare su cosa ti serve, aspettati parecchio lavoro in termini di:

  1. come gestisci i tuoi dati
  2. policy e procedure da implementare
  3. tecnologie e, scusa la parolaccia, roba IT che manca o va gestita davvero tipo: backups, databases, sicurezza …

la cosa cattiva è che dovrai lavorarci parecchio

la cosa buona è che potresti scoprire che gestire bene le cose alla fine può anche farti lavorare meglio, anche se probabilmente in maniera diversa da prima.

se vuoi ne parliamo, fammi sapere….

 

 

giovedì 2 febbraio 2017

GDPR and the technology market

Question: will the new privacy policies and laws impact the technology market?

This is an interesting question to ask ourselves; whether we are consumer of the technology market or technology vendors the impact of the new technologies (from cloud to IoT, from industry 4.0 to big data just to name the most acknowledged from a marketing point of view) privacy regulations can affect heavily our behaviours and the market.

so let try to understand what could be the implications of this new focus on privacy and data protection.

First of all we should try to understand what we are talking about.

Privacy, GDPR and the rest.

Privacy: the state of being alone, or the right to keep one’s personal matters and relationships secret:

In nowadays environments the presence of data related technology is pervasive: from business to  personal life technology play a big part of our life.  data related technology means we use technologies that is able to manipulate information: informations are collected, changed, communicated, shared all in form of data. Bit and bytes that describes our job, our business, our personal life.

Although in the past privacy was mainly a physical issue, and therefore legislation was focusing on those aspects, this increasing presence of data collection and sharing makes people realize that there is a new abstraction layer that involve privacy that is no more related to be alone or in a confined physical space, but in a undefined and without borders digital virtual space.

Email, Blogs, social networks, chat, E-commerce, electronic payment, smart phones all this and more shifted the same perception of privacy from a simple concept to something more hard to be defined.

Rulers and consumers started to deal with those issues in the last years whole enterprise and technical world has been remained almost frozen waiting for indications. the first indications that this would have been a wakeup call for enterprise has been the ending of the safe harbour agreement, privacy was not longer a secondary issue even for the economy.

The latest development can be easily identified in the new  European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR), which comes into effect in May 2018, has far-reaching implications that extend far beyond the EU.

Businesses that fail to meet the new mandates aimed at protecting personal data face severe consequences. They can be fined up to $20 million, or 4 percent of global revenues — a cost that makes this regulation impossible to ignore.

But other areas of the world are moving toward a more cautious approach toward data privacy, not only Europe. While it is not yet clear how will be the new USA administration approach toward this subject, it is out of doubt that data privacy is becoming a major issue in the next years; how this will impact business is, although, not yet clear.

For sure is that GDPR will enforce companies to deal with a tremendous amount of data to be protected. Any data used to make inferences linked tenuously or otherwise to a living person is personal data under GDPR. Cookie IDs, IP addresses, any device identifier? All personal data. Even metadata with no obvious identifier is caught under the GDPR’s definition of personal data. Truth be told, such assertions are not entirely new. The difference under GDPR is that they will be enforced and the non compliance fined.

Today swathes of business practices unlocking data monetization rely upon data not being considered personal. So they apply weak consent, onward transfer and data reuse concepts. These models are going to change; either by choice, or by obligation.

Data Privacy , Data Protection and Cyber Security

One aspect that is not yet completely perceived and understood is the correlations between data privacy, data security and cyber security. The requirements that enforce the companies to respect data privacy legal requirements are intrinsically bound with the explicit request for data protection and, therefore, cyber security.

GDPR clearly define data should be fairly processed and protected: the implications are not only in terms of procedure to adopt inside the enterprises, but also technical in terms of data manipulation, retention, storage and security.

Recent security outbreaks as the one related to ransomware are an example of how basic cyber security threats can impact directly on this area, as well as common and well known cyber attack directed to data exfiltration.

This is a growing phenomenon and is affecting not only the classical online services (think of classic dating site attacks, as an example, to collect username and passwords) but, as an example, extensively the healthcare industry.

While in the past those outbreaks could have been just a relative minor issue, the new GDPR structure of fines could affect in a heavy way any company, regardless its sector, and some departments that in the past have never considered those issues as a business imperative, as marketing or Human Resource, will have to face a difficult transaction in terms of awareness, policies to be implemented and technology approach.

It is easy to forecast that this situation will shape in the next years the technology market in different areas.

Impact on the technology market

When we talk about the technology market we face different aspects, “technology” as a term can cover a wide range of things. We can talk about hardware vendors or software vendors. We can talk about service vendors (cloud, CRM or whatever you like more), IT enterprise or carrier HW providers, Security vendors, End user HW providers (as smart phone makers).

Recently the trend is to aggregate functions and offering, making those areas overlapping in the same company although not often integrated.

Since all the industry will have to face the new privacy requirements it is to be expected a increase on data privacy expertise requests hitting the market, and a growing demand for IT solutions that will help companies to manage the requirements. this could, as an example, give a small impulse to historically neglected areas as DLP solutions, data categorization solutions and so on.

Some little advance and effort will be probably put also on more traditional areas as backup.

An heavier impact will be seen in the growing online market with the need to protect not only privacy of users but also to save the economic transactions, content providers, social or gaming platforms will be heavily impacted too.

In a second run we will probably see a renewed interest for baseline security solutions, as the stakeholders will, sooner or later, realize that there is no compliance without data protection and there is not data protection without cyber security.

The request for expertise and consulting services will be mostly redirected outside to technology vendors (here considering HW\SW vendors as cisco, hp, huawei, SAP, Microsoft; service vendors as cloud providers – azure, AWS, google –  but also app stores, CRM online providers), consulting companies and technology integrators.

On the other end technology vendors will have to face a strange situations where they will be both requested to provide solutions compliant with the new rules, be the driver of the new requirements and implementations (public-private partnership basically means this)  and in need to implement solutions to protect themselves in different areas as:

Product and Services development

Here vendors will have to start developing products\services considering data protection a major issue. It is clear the impact on cloud or services, where data protection can be easily identified, but also the HW product side will have to face issues. Although it can seems trivial we can remember the problem related to GPS tracking in apple and, at some extension, android happened some years ago. privacy implication with products can be wider than expected, since we have to protect not only the data per se, but also the metadata (this is the wider range of GDPR and new privacy regulations).

Usually we tend not to consider, as an example, system logs as a problem in terms of privacy, but in effect they are if they contains data that can point to a physical person and being used to track somehow the person behaviour.

Firewall and router logs, as an example, could be used to determine what is someone doing online, and therefore can expose information that are subject to GDPR realm. minor features apparently but the truth that also metadata are object of GDPR.

Privacy By design and Privacy Enhanced Technology will be mandatory component of any product\service developement.

Marketing and Sales

Marketing(and or  sales)  has always been considered agnostic towards technology, but the ultimate scope of marketing is to get in touch with the market, this means customers and ultimately people. Marketing activities will get a huge impact towards GDPR requirements both in terms of operations, since is up on marketing to manage a large amount of data coming from outside the company, and communication.

Technology vendors, somehow, will be expected to lead and drive the request both in terms of consulting and example. The result of a breach or misinterpretation of GDPR guidances will impact severely the business from a brand point of view and undermine vendor credibility.

Internal protection

As any other company there will be a direct impact on business operations of any vendor dealing in the technology field. But this case the extension of the problem will not focus just on the standard cyber security procedures, since technology vendors enter, somehow, almost directly on customers IT or data processing infrastructure the request will be to implement an end to end protection system which include GDPR compliance and cyber security application. This will require technology vendors to operate on:

  1. supply chain
  2. production and vulnerability disclosure
  3. product and service delivery

all three area are still trying to develop standards and good practice although something is moving.

So what are the changes expected under the new regulation?

There are around a dozen headline changes which technology companies should be aware of.

Some of the key areas include:

  • Privacy by design and Privacy enhancing technology – privacy by design calls for the inclusion of data protection from the onset of the designing of systems. Companies must also only hold and process data which is absolutely necessary.

Privacy enhancing technology (PET) and Privacy by Design (PbD) are obligatory and mandated requirements under the GDPR. There remains no generally accepted definition of PET or PbD, but PbD is considered an evidencing step for software development processes to take account of privacy requirements. So the incorporation of what can broadly be defined as PET in such solutions represents PbD.

Two particular PET techniques that control downside and enable upside risk are differential privacy & homomorphic encryption.

  • Differential privacy counters re-identification risk and can be applied to anonymous data mining of frequent patterns. The approach obscures data specific to an individual by algorithmically injecting noise. More formally: for a given computational task T and a given value of ϵ there will be many differentially private algorithms for achieving T in a ϵ-differentially private manner. This enables computable optima’s of privacy and also data utility to be defined by modifying either the data (inputs to query algorithms) or by modifying the outputs (of the queries), or both.
  • Searchable/homomorphic encryption allows encrypted data to be analyzed through information releasing algorithms. Considered implausible only recently, advances in axiomatizing computable definitions of both privacy and utility have enabled companies such as IBM & Fujitsu to commercially pioneer the approach.
  • Data processors – those who process data on behalf of data controllers, including cloud-providers, data centres and processors. Liability will extend to these and businesses that collect and use personal data.
  • Data portability: Empowers customers to port their profiles and segmentation inferences from one service provider to another. This is a reflection by lawmakers that data is relevant to competition law, whilst not conceding an imbalance between a companies ability to benefit from data at expenses of us all as citizens.
  • Data protection officers – internal record keeping and a data protection officer (DPO) will be introduced as a requirement for large scale monitoring of data. Their position involves expert knowledge of data protection laws and practices, and they will be required to directly report to the highest level of management.
  • Consent – explicit permission to hold any personal data in electronic systems will become mandatory. It will no longer be possible to rely on implied consent with individuals having the option to opt-out.Customers consent to privacy policies that change. Being able to prove which contract was agreed to, in court or to a regulator, requires  registration time stamping and tamper resistant logs become de rigueur.As we move into an opt-in world of explicit consent and ubiquitous personal data, data transmissions beyond a website visit must be explicitly permissioned and controlled. In this world, default browser values de-link machine identifiers from search queries. In other words, in this new world, online advertising to EU citizens is in line for fundamental change.And given particular regulatory emphasis on profiling, explicit consent will require loyalty programs to differentiate consent between general and personalized marketing consents. Those consent flags must cascade through registration, reporting and analysis, targeting and profiling, contact center operations and all other processes that handle such data.
  • Breach notifications – the notification of a breach, where there is a risk that the rights and freedoms of individuals could become compromised, must be reported within 72 hours of the breach being identified. it is underestimate the relationship between breach notification and vulnerability disclosure. While for an end user those two aspect seems to be unrelated, there could be a higher impact on vendors for, at least, a couple of factors:
    • The breach notification could expose the vendor as the main source of the breach itself due to lack of vulnerability management and disclosure.
    • The victim could consider liability against the vendors which “vulnerabilities” caused the breach redirecting to them part of the costs.
  • Right to access – data subjects will now have the right to obtain confirmation from you of what personal data is held concerning them, how is it being processed, where and for what purpose.
  • Right to be forgotten – data subjects will now have the right to be forgotten which entitles the data subject to have you ensure that information is deleted from every piece of IT equipment, portable device and from server back-ups and cloud facilities.A framework to comply with this obligation would include the following steps:
    • Spot identifiers which tie together datasets, e.g: machine identifiers link together our social media experiences;
    • Prescribe how re-identifiable data flows in and outside the organization;
    • Document a scalable process to overwrite identifiers in all datasets where re-identification can be established, upon the validated request of a user, and
    • Third party contracts and SLAs should be adjusted to ensure compliance with validated requests.
  • Data Bookkeeping: Field level data, linked to an identifier, flows across geographies and legal entities, processed by machines and people. Organizations will account for these flows with evergreen reporting. It stands to reason that these flows will be threat-modeled for integrity and confidentiality so controls can be readily evidenced upon request.

 

GDPR impact

Privacy regulations as GDPR and the growing awareness and concerns related to data privacy and security are related to the expanding presence in everydays life and business of smart mobile devices able to process data, the growing online market, consolidated trends as cloud services or newcomers as IoT.

Technology market face this transition in front line, and will see the impact of new regulations and customer reactions in several ways. This is both a chance and a problem; implementation of new mandatory requirements will impact all areas, from design and production to sales and delivery. But this will means also new area of business in the consulting area, in the technologies to support GDPR and privacy compliances in the market where data analysis technology, artificial intelligence and other high end technology areas could provide a competitive\price insensitive advance vs the consolidated technology market.

The key success factor is to embrace this change and drive it acquiring internally the needed competences, implementing the correct corrections and driving the needed improvement related to product and services provided.

Future trend will see a prevalence of  technologies related to “data” processing and services related to data vs products. The new Data paradigm is already visible nowadays as example in the Big Data market (take data lake implementation as an example). in terms of technology market this will means to focus on Data Science which will pose a new and somehow unpredictable relationship with privacy regulations.

GDPR Risks and “Data Science”

The term data science describes a process from data discovery, to providing access to data through technologies such as Apache Hadoop (open source software for large data sets) in the case of Big Data; and distilling the data through architectures such as Spark, in-memory and parallel processing. That data science creates value is understood. What isn’t are the risks it exposes investors to under the GDPR, of which there are principally three:

Risk 1: The Unknown Elephant in the Room – Unicity: a general misunderstanding in monetization strategies is that stripping away identifiers of a data model renders the data set anonymous. Such a belief is flawed. So-called anonymous data sets can often, without implausible effort, be re-identified. Unicity is a measure of how easy it is to re-identify data. It quantifies additional data needed to re-identify a user. The higher a data set’s unicity, the easier it is to re-identify. Transactional and geo-temporal data yield not only high monetization potential, they carry statistically unique patterns which give rise to high unicity.

Risk 2: Relevance & Quality: Income, preferences and family circumstances routinely change, and preference data on children is difficult to ethically justify processing. While this creates a problem for predictive analytics, that data and the inferences it engenders can be considered inaccurate at a given point in time, which creates a GDPR cause-of-action. Data quality needs to stay aligned to business objectives.

Risk 3: Expecting the Unexpected: When data science creates unexpected inferences about us, it tends to invalidate the consent that allowed data to be captured in the first place, which, again, is a big deal. Data collected today, particularly from mobile devices, is subject to a constant stream of future inferences that neither the customer nor the collector can reasonably comprehend. Consider a car-sharing app that can model propensity for one-night-stands from usage patterns. While that data may not result in propositions today, the market will consider upside risk/option value to have been created (the market still does not seem to believe in GDPR impact), but this incremental data coming into existence creates downside risk (such data is difficult to find a legal-basis for, given the vagaries of a given consented disclosure).

More generally, the problem of negative correlations is brought to the fore by algorithmic flaws, biased data and ill-considered marketing or risk practices, the enduring example being U.S. retailer Targets’ predictive campaigns to pregnant teenagers, spotted by parents. These are examples of a new form of systemic control failure, leading to potentially actionable GDPR claims.

 

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