Hier is een aanbeveling voor het ontwerpen van een event-driven architectuur voor automatische compliance monitoring, gericht op GDPR datalekken detectie en melding binnen 72 uur, gebruikmakend van Apache Kafka en Elasticsearch: 1. Architectuur Overzicht: a. Data-inname en Event-Streaming: – Verbind CRM, ERP en netwerklogsystemen via connectors of APIs. – Gebruik Apache Kafka als centraal event-bus voor het streamen van alle relevante data en logs. – Zorg voor gestructureerde en ongestructureerde data-invoer, inclusief logs, gebruikersactiviteiten, datalekken, en anomalieën. b. Event Detectie en Analyse: – Implementeer real-time analysetools of stream processing frameworks zoals Kafka Streams of Apache Flink. – Ontwikkel detection rules voor GDPR datalekken: ongebruikelijke data-extracties, grote dataverzoeken, verdachte activiteiten, of afwijkingen in toegangspatronen. – Voeg tijdsgebaseerde logica toe om datalekken die binnen 72 uur worden ontdekt te kunnen identificeren. c. Correlatie en Risicobeoordeling: – Gebruik Elasticsearch voor het indexeren van alle events en logs. – Implementeer een correlatielaag die afwijkingen koppelt aan eerdere incidenten, patronen, of kwetsbaarheden. – Ontwikkel dashboards en visualisaties voor snelle beoordeling van compliance status. d. Notificaties en Rapportage: – Configureer alerting via Elasticsearch en Kafka om kritieke afwijkingen onmiddellijk te melden. – Implementeer een notificatiesysteem (bijvoorbeeld via email, Slack, of incident management tools) dat kritieke events direct doorgeeft. – Voor niet-kritieke afwijkingen: verzamel en rapporteer periodiek (bijvoorbeeld dagelijks of wekelijks) om de compliance-status te monitoren. 2. Aanbevelingen voor Eventdetectie: – Implementeer anomaly detection algoritmes op basis van machine learning of statistische analyses. – Stel drempels en regels in voor datalekken, bijvoorbeeld grote datamoves buiten normale grenzen of ongewone toegangstijden. – Gebruik contextuele informatie (bijvoorbeeld gebruiker, tijd, data-type) om false positives te minimaliseren. 3. Correlatie van Compliance Events: – Gebruik Elasticsearch om logs en events te indexeren en snel te doorzoeken. – Ontwikkel query’s en dashboards die meerdere bronnen koppelen, zoals netwerklogs en ERP-activiteiten. – Implementeer business rules die verschillende eventtypes combineren om complexe incidenten te identificeren. 4. Schaalbaarheid en Betrouwbaarheid: – Kafka zorgt voor schaalbaarheid door partitionering en replication. – Gebruik Kafka Connectors voor automatische datastromen en foutafhandeling. – Elasticsearch moet worden geclustered voor hoge beschikbaarheid en schaalbaarheid. – Implementeer redundantie, back-ups en failover-mechanismen. – Gebruik containerisatie (bijvoorbeeld Docker/Kubernetes) voor flexibele deployment en schaalbaarheid. 5. Extra Overwegingen: – Zorg voor naleving van GDPR door pseudonimisering en encryptie van gevoelige data. – Stel een duidelijk incident response plan op dat binnen de 72 uur wordt uitgevoerd. – Test en verfijn detectionregels regelmatig op basis van nieuwe dreigingen en false positives. Door deze architectuur te implementeren, creëer je een schaalbare, betrouwbare en real-time compliance monitoring oplossing die GDPR datalekken effectief detecteert en rapporteert binnen de gestelde termijn.

Zeker, hier is een ontwerp voor een event-driven architectuur voor automatische GDPR-datalekmonitoring: ## Architectuur Overzicht **Core Components:** 1. **Event Producers** (CRM, ERP, Netwerklogs) 2. **Apache Kafka** Event Streaming Platform 3. **Stream Processing** (Kafka Streams/KSQL) 4. **Elasticsearch** voor analyse en monitoring 5. **Alerting & Notification Service** 6. **Dashboard & Reporting** (Kibana) ## Gedetailleerd Ontwerp ### 1. Event Productie & Ingestie ``` CRM System → Kafka Connect → Kafka Topic: crm-events ERP System → Kafka Connect → Kafka Topic: erp-events Netwerk Logs → Filebeat/Logstash → Kafka Topic: network-events ``` ### 2. Event Detectie Regels (GDPR Specifiek) **Kritieke GDPR Events:** - Ongeautoriseerde data-export (bulk downloads) - Ongebruikelijke toegang tot persoonsgegevens - Data transfers naar externe locaties - Wijzigingen in privacy-instellingen - Ongebruikelijke login patronen ### 3. Stream Processing & Correlatie **Kafka Streams Applicatie:** ```java // Voorbeeld correlatie logica KStream<String, Event> crmEvents = builder.stream("crm-events"); KStream<String, Event> networkEvents = builder.stream("network-events"); // Detecteer verdachte patronen KStream<String, Alert> alerts = crmEvents .join(networkEvents, (crmEvent, networkEvent) -> correlateEvents(crmEvent, networkEvent), JoinWindows.of(Duration.ofMinutes(30)) ) .filter((key, correlatedEvent) -> isGDPRViolation(correlatedEvent)); ``` ### 4. Compliance Event Correlatie **Correlatieregels:** 1. **Bulk Export Detectie**: CRM export + grote netwerktransfer binnen 15 min 2. **Ongeautoriseerde Toegang**: Failed login + succesvolle toegang vanuit ongebruikelijke locatie 3. **Data Lek**: ERP record access + externe email verzending met bijlagen ### 5. Schaalbaarheidsmaatregelen **Kafka Configuratie:** - Topic partitioning op basis van tenant/datatype - Replicatie factor 3 voor hoge beschikbaarheid - Retention period: 90 dagen (meer dan GDPR vereiste) **Elasticsearch Cluster:** - Multi-node cluster met dedicated master nodes - Index lifecycle management voor automatische retention - Shard optimalisatie voor performance ### 6. Betrouwbaarheidsgaranties **Data Integrity:** - Exactly-once processing semantics in Kafka Streams - Dead Letter Queues voor failed events - End-to-end monitoring met metrics en health checks **Failover Strategy:** - Automatische failover tussen Kafka brokers - Cross-AZ replicatie voor disaster recovery - Geautomatiseerde backup van kritieke configuraties ### 7. Real-time Monitoring & Alerting **Elasticsearch + Kibana Dashboard:** - Real-time compliance status - GDPR violation trends - Response time metrics (<72 uur doel) **Notificatie Flow:** ``` GDPR Event Gedetecteerd → Kafka Topic: gdp-alerts → Elasticsearch Alerting → Notification Service (Email/SMS/Slack) → Incident Management System ``` ### 8. Aanbevelingen voor Implementatie **Technologie Stack:** - **Kafka Connect** voor data integratie - **Kafka Streams** voor real-time processing - **Elasticsearch** met ML capabilities voor anomaly detection - **Prometheus + Grafana** voor infrastructuur monitoring **Security Maatregelen:** - End-to-end encryptie van events - RBAC voor alle componenten - Audit logging van alle compliance-activiteiten **Performance Optimalisatie:** - Micro-batching voor high-volume netwerklogs - Predictive scaling gebaseerd op historische patronen - Caching van referentiedata voor snellere correlatie Deze architectuur garandeert detectie en melding van datalekken binnen de 72-uur termijn met hoge beschikbaarheid en schaalbaarheid voor toekomstige compliance vereisten.