Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een Kafka data governance en compliance beleid, afgestemd op jouw datastromen en GDPR-vereisten: 1. Toegangsbeheer - Implementatie van Role-Based Access Control (RBAC): Ken gebruikers en applicaties alleen de minimale toegangsrechten toe die nodig zijn voor hun taken. - Gebruik van Kafka's ACLs (Access Control Lists): Beperk producer- en consumer-toegang tot specifieke topics zoals transacties, accountinformatie en betalingslogs. - Authenticatie: Implementeer sterke authenticatiemethoden zoals SSL/TLS client-certificaten of Kerberos. - Versleuteling: Versleutel data tijdens overdracht (TLS) en, waar mogelijk, ook data in rust. 2. Data auditing - Logging: Houd gedetailleerde logs bij van alle toegangs- en wijzigingsactiviteiten op Kafka-topics. - Metadata management: Documenteer welke data waar vandaan komt, wie er toegang toe heeft en voor welk doel. - Data lineage: Volg de herkomst en het gebruik van data binnen je Kafka-omgeving. 3. Auditing tools - Kafka's eigen audit logs: Configureer audit logs via Kafka's security features. - Gebruik van externe tools zoals Confluent Control Center, Kafka Manager of open-source oplossingen zoals Kafka Audit Log of Audit4Kafka. - Integratie met SIEM-systemen: Verzamel en analyseer logs voor real-time monitoring en waarschuwingen. 4. Waarborgen van GDPR-compliance - Data minimalisatie: Alleen de noodzakelijke gegevens verzamelen en verwerken. - Data-anonimisering en pseudonimisering: Pas technieken toe om persoonsgegevens te beschermen. - Toestemming en recht op inzage: Zorg dat je procedures hebt om gebruikersgegevens te verwijderen of aan te passen op verzoek. - Dataretentiebeleid: Stel duidelijke regels op voor hoe lang data bewaard wordt en verwijder data tijdig. - Data-integriteit en -beveiliging: Zorg dat data niet onbevoegd gewijzigd kan worden en dat privacyrisico's geminimaliseerd worden. 5. Proces en governance - Stel een Data Governance Board in dat verantwoordelijk is voor beleid, toezicht en naleving. - Voer regelmatige audits uit om naleving te controleren. - Train medewerkers in GDPR en data governance best practices. Door deze maatregelen te implementeren, zorg je voor een veilige, conforme en transparante Kafka-omgeving die voldoet aan GDPR-vereisten en de integriteit van je datastromen waarborgt.

Zeker, hierbij een gestructureerd beleidskader voor data governance en compliance voor uw Apache Kafka-omgeving, afgestemd op uw specifieke datastromen en de GDPR-vereisten. --- ### **Beleidskader: Data Governance & Compliance voor Apache Kafka** **Doelstelling:** Het waarborgen van een veilige, gecontroleerde en GDPR-compliant verwerking van persoonsgegevens binnen de Kafka-omgeving, met specifieke focus op de datastromen *transacties*, *accountinformatie* en *betalingslogs*. **1. Classificatie en Behandeling van Data (Data Categorization)** Allereerst moet u uw data categoriseren op basis van gevoeligheid en compliance-eisen. * **Zeer Hoog Risico (GDPR Hoog):** `Accountinformatie` (bevat directe identifiers zoals naam, e-mail, adres, klant-ID). Deze stroom vereist de strengste controles. * **Hoog Risico (GDPR Hoog):** `Betalingslogs` (bevat mogelijk financiële transactiegegevens gekoppeld aan een persoon). Vereist versleuteling en strikt toegangsbeheer. * **Medium Risico (GDPR Medium):** `Transacties` (kan geanonimiseerde of gegeneraliseerde data bevatten; beoordeel of persoonsgegevens hierin verwerkt worden). **2. Toegangsbeheer (Access Control)** Principes: *Least Privilege* en *Need-to-Know*. * **Authenticatie:** * Implementeer **mTLS (mutual Transport Layer Security)** voor alle communicatie tussen clients (producers/consumers) en Kafka-brokers. Dit verifieert de identiteit van zowel server als client. * Gebruik **SASL** (bijv. SASL/SCRAM of SASL/OAUTHBEARER) voor sterke gebruikersauthenticatie in combinatie met een centrale identity provider (bijv. Active Directory, Okta). * **Autorisatie:** * Gebruik **Kafka Access Control Lists (ACLs)** of (beter) **RBAC (Role-Based Access Control)** als uw Kafka-distributie dit ondersteunt (Confluent Platform, Aiven, etc.). * Definieer duidelijke rollen: * `GDPR-Data-Reader`: Leestoegang tot specifieke topics met persoonsgegevens (alleen voor geautoriseerde compliance- of supportteams). * `Payment-App-Producer`: Schrijftoegang tot het `betalingslogs` topic. * `Analytics-Team-Consumer`: Leestoegang tot geanonimiseerde of gemaskerde topics. * **Stel ACLs in per topic, consumer group en operatie** (CREATE, READ, WRITE, DESCRIBE, etc.). Beperk `DESCRIBE`-permissies om discovery van gevoelige topics te voorkomen. * **Authorisatie voor Beheerders:** * Scheid duties. Beheerders die clusters beheren zouden geen leestoegang moeten hebben tot productiedata topics en vice versa. **3. Data Auditing en Monitoring** * **Wat te auditen?** * **Toegangspogingen:** Alle geslaagde en mislukte pogingen om verbinding te maken, te lezen van of te schrijven naar een topic. * **Configuratiewijzigingen:** Wijzigingen in ACLs, topicconfiguratie (zoals retentiebeleid), en clusterconfiguratie. * **Dataherkomst (Data Lineage):** Track de bron van een bericht (welke producer) en welke consumers het hebben ontvangen. Cruciaal voor een *Data Protection Impact Assessment (DPIA)* en het invullen van *verantwoordingsplicht (accountability)* onder GDPR. * **Audit Logs Centraliseren:** * Stream Kafka server logs (incl. audit logs) naar een centraal, beveiligd logging-platform (bijv. ELK Stack, Splunk, Datadog) waar alleen een beperkte compliance- of security groep toegang toe heeft. **4. Aanbevolen Tools & Technologieën** * **Confluent Platform:** Biedt een volledige suite met *Confluent Control Center* voor monitoring, *Schema Registry* voor data-contracten, en geavanceerde RBAC. * **Apache Kafka zelf (open source):** Gebruik ACLs, enable audit logs via `log4j`, en beheer dit via scripts of tools zoals `kafka-acls`. * **Cluster Linking / MirrorMaker 2:** Voor het veilig repliceren van data naar een geïsoleerd audit- of testcluster, zonder leestoegang vanaf productie. * **Stream Processing voor Anonimisering/Maskering:** Gebruik **Kafka Streams** of **ksqlDB** om een real-time pijplijn te bouwen die gevoelige data (bijv. uit `accountinformatie`) anonimiseert (pseudonimiseert) of maskert voordat het naar een topic voor analytics teams wordt geschreven. Dit is een kernprincipe onder GDPR (*Data Protection by Design and by Default*). **5. Waarborgen van GDPR-Compliance** * **Data Minimalisatie:** Publiceer alleen de strikt noodzakelijke persoonsgegevens naar Kafka-topics. Overweeg om identifiers te tokeniseren voordat ze in een topic belanden. * **Recht op Vergetelheid (Right to Erasure):** * Dit is complex in een log-based systeem. Mogelijke strategieën: 1. **Permanent verwijderen:** Implementeer een soft-delete mechanisme in de bronapplicatie. Gebruik vervolgens een CDC-tool of een service om alle berichten met de betreffende sleutel uit de relevante topics te *sealen* (verwijderen). **Waarschuwing:** Dit breekt offset ordering en is resource-intensief. 2. **Cryptografisch verwijderen:** Versleutel alle persoonsgegevens at rest. Verwijder of vernietig de encryptiesleutel die specifiek is voor die gebruiker. De data is dan onleesbaar geworden en effectief "verwijderd". * **Retentiebeleid:** Stel strikte **retention.bytes** en **retention.ms** in op alle topics. Dit zorgt voor automatische verwijdering van data na een vooraf gedefinieerde periode, wat essentieel is voor GDPR-compliance (opslagbeperking). Documenteer de gekozen retentieperiodes. * **Encryptie:** * **In Transit:** Afdwingen met TLS (zoals eerder beschreven bij mTLS). * **At Rest:** Gebruik encryptie op de schijven van de Kafka-brokers (bijv. via LUKS of de encryptiefunctionaliteit van uw cloudprovider AWS KMS, GCP KMS, Azure Disk Encryption). * **DPIA (Data Protection Impact Assessment):** Voer een DPIA uit specifiek voor het gebruik van Kafka. Beschrijf de datastromen, verwerkingsdoeleinden, toegangscontroles en beveiligingsmaatregelen zoals in dit document uiteengezet. --- **Samenvatting van Actiepunten:** 1. **Classificeer uw topics** op gevoeligheid. 2. **Implementeer mTLS en SASL** voor authenticatie. 3. **Configureer ACLs of RBAC** met het least privilege principe. 4. **Enable en centraliseer audit logs**. 5. **Stel een strikt retentiebeleid** in voor elke topic. 6. **Versleutel data** in transit en at rest. 7. **Ontwerp een strategie** voor het honoreren van *Recht op Vergetelheid* (bijv. via cryptografische sleutelvernietiging). 8. **Overweeg anonimisering** met Kafka Streams/ksqlDB voor niet-productie doeleinden. 9. **Documenteer alles** voor uw verantwoordingsplicht onder GDPR. Raadpleeg altijd een juridisch expert of uw Functionaris voor Gegevensbescherming (FG/DPO) om dit beleid te formaliseren en te valideren tegen de specifieke context van uw organisatie.