Avanzada 04 · Serie avanzada

Privacy engineering y gobierno de datos de prueba

Por dónde se escapan los datos que nadie decidió exponer: sintéticos vs enmascarado, telemetría y retención sin PII.

3 artículos · ~37 min de lectura
Pilar · empezá acá Avanzado

Cómo una suite de pruebas se convierte en una fuga de datos

Pilar de privacy engineering para QA: clasificación de datos, purpose limitation, minimización, privacy threat model, y por qué privacidad, seguridad y cumplimiento no son lo mismo.

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Satélites · profundizan el pilar, en orden

  1. 02

    Datos sintéticos versus subset enmascarado

    ADR entre datos sintéticos y subset enmascarado de producción, generador determinista de usuarios sintéticos, integridad referencial, casos límite y los límites del enmascaramiento.

    Avanzado 11 min test-data-managementdatos-sinteticosenmascaramiento
  2. 03

    Telemetría, artefactos de CI y retención sin PII

    Contrato de logging que preserva traceId y excluye PII, allowlist de atributos en trazas, cardinalidad de métricas, screenshots de Selenium/Appium, retención y una prueba que falla ante un patrón prohibido.

    Avanzado 13 min observabilidadloggingopentelemetry
Fundamentos recomendados antes de este capítulo
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