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Iniciar SesiónHallazgos de descubrimiento: qué dicen y qué no
5 tareas · 40 min · Principiante
Las herramientas de descubrimiento de datos sensibles (Amazon Macie en AWS, el descubrimiento de Microsoft Purview y de Defender for Cloud en Azure) recorren el almacenamiento y avisan de lo que parece un dato personal. Su salida es un punto de partida, no un veredicto: hay falsos positivos, hay almacenes que nadie incluyó en el trabajo y hay formatos que la herramienta no lee. En esta sala lees el informe de un trabajo de descubrimiento en Orilla Verde con tres preguntas en la cabeza: qué encontró, qué no miró y qué hay que comprobar a mano.
Objetivo de la sala
Las herramientas de descubrimiento de datos sensibles (Amazon Macie en AWS, el descubrimiento de Microsoft Purview y de Defender for Cloud en Azure) recorren el almacenamiento y avisan de lo que parece un dato personal. Su salida es un punto de partida, no un veredicto: hay falsos positivos, hay almacenes que nadie incluyó en el trabajo y hay formatos que la herramienta no lee. En esta sala lees el informe de un trabajo de descubrimiento en Orilla Verde con tres preguntas en la cabeza: qué encontró, qué no miró y qué hay que comprobar a mano.Amazon Macie genera dos familias de hallazgos. Los hallazgos de política (por ejemplo, Policy:IAMUser/S3BucketPublic) avisan de que cambió la configuración de un almacén y quedó menos protegido. Los hallazgos de datos sensibles (por ejemplo, SensitiveData:S3Object/Personal, /Financial, /Credentials, /CustomIdentifier o /Multiple) avisan de lo que contiene un objeto concreto. El primero habla del continente; el segundo, del contenido. Un almacén puede tener uno, otro, ambos o ninguno.
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¿En qué se distingue un hallazgo de política de un hallazgo de datos sensibles?
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Uno habla del contenedor y el otro del contenido.
El descubrimiento solo analiza lo que se le incluye: los almacenes del alcance del trabajo, el porcentaje que se muestrea y los formatos que sabe leer. Un almacén fuera del alcance, un archivo cifrado o una imagen escaneada no producen hallazgos aunque estén llenos de datos personales. La ausencia de hallazgos solo prueba algo cuando se sabe que el trabajo lo miró entero.
Abre trabajo-td-2026-10.txt y lee el alcance, el muestreo y los formatos.
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Un trabajo de descubrimiento termina sin hallazgos en un almacén. ¿Qué se puede concluir?
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¿Qué cosas deja fuera un trabajo sin que él mismo avise?
Un patrón de diez dígitos puede ser un documento de identidad o una referencia de factura. Por eso cada hallazgo se verifica abriendo una muestra: con nombres cerca y varias ocurrencias suele ser real; una sola coincidencia suelta merece mirarse. La verificación manual es lo que separa un informe útil de una lista de alarmas que nadie atiende.
Cruza hallazgos.txt con verificacion-manual.txt.
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¿Qué hallazgo resultó ser un falso positivo tras la verificación manual? Escribe su id.
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Busca en la columna resultado de verificacion-manual.txt.
Compara el alcance del trabajo con la lista de almacenes que guardan datos personales. Un almacén con datos personales que no está en el alcance es una zona ciega: el informe se leerá como si el descubrimiento hubiera cubierto toda la empresa.
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¿Qué almacén con datos personales quedó fuera del alcance del trabajo? Escribe su nombre.
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Compara la línea de alcance de trabajo-td-2026-10.txt con los almacenes de objetos-por-formato.txt.
Dentro de los almacenes que sí estaban en el alcance, hay formatos que la herramienta no lee. Esos objetos tampoco producen hallazgos: hay que revisarlos de otra manera. Para dimensionarlo, suma los objetos de los almacenes del alcance cuyo formato no se lee.
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¿Cuántos objetos de los almacenes del alcance no se pudieron analizar por su formato? Escribe solo el número.
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Suma los objetos con formato no legible, pero solo de los almacenes que aparecen en el alcance.
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