Was ist Datenmaskierung, und wann können Sie sie verwenden?

Bei der Datenmaskierung werden sensible Daten durch nicht sensible oder Pseudodaten ersetzt.

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Was ist Datenmaskierung, und wann können Sie sie verwenden?
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"Datenmaskierung ist ein Prozess, bei dem vertrauliche Daten durch verschiedene Methoden vor dem Benutzer verborgen werden, während sie für Anwendungsprogramme und Geschäftsprozesse weiterhin zur Verfügung stehen."

Jedes Jahr werden durch Datenschutzverletzungen die sensiblen Daten von Millionen von Menschen preisgegeben, was für viele Unternehmen zu Verlusten in Millionenhöhe führt. In Wirklichkeit belaufen sich die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung auf 4,24 Millionen Dollar im Jahr 2021. Persönlich identifizierbare Informationen (PII) sind von allen gefährdeten Datenkategorien am teuersten.

Folglich hat der Datenschutz für viele Unternehmen heute oberste Priorität. Infolgedessen hat sich die Datenmaskierung für viele Unternehmen zu einer unverzichtbaren Methode zum Schutz ihrer sensiblen Daten entwickelt.

Was ist Datenmaskierung?

Datenmaskierung ist ein Verfahren zur Maskierung sensibler Daten. Sie schützt sensible Daten, indem sie durch nicht sensible oder Pseudodaten ersetzt werden. Sie kann als Sicherheitsmaßnahme verwendet werden, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff und unbeabsichtigter Änderung zu schützen.

Die Datenmaskierung kann in verschiedenen Phasen des Softwareentwicklungszyklus (SDLC) durchgeführt werden:

  • Bei der Anwendungsentwicklung - werden Anwendungen, egal ob iOS- oder Android-Anwendungen, mit maskierten Daten anstelle von echten Daten entwickelt. Dies schützt die Originaldaten davor, von Entwicklern oder Testern eingesehen zu werden.
  • Während der Prüfung - werden die Testfälle mit maskierten Daten anstelle der echten Daten ausgeführt. Dadurch wird verhindert, dass die Originaldaten während der Tester während des Testens.
  • Nach der Bereitstellung - Bei der Bereitstellung von Anwendungen werden maskierte Daten anstelle von echten Daten verwendet. Dadurch wird verhindert, dass die Originaldaten nach der Bereitstellung für die Endnutzer sichtbar werden.

Arten der Datenmaskierung

Die Maskierung sensibler Daten schützt diese Informationen effektiv, während sie in einer Umgebung verarbeitet oder gespeichert werden, in der sie unbefugten Benutzern oder Anwendungen zugänglich sein könnten. Die Datenmaskierung kann in verschiedenen Phasen des Anwendungslebenszyklus angewendet werden, einschließlich Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen.

Die Datenmaskierung kann mit einer der folgenden Methoden durchgeführt werden:

Während der Verarbeitung: Diese Art der Datenmaskierung erfolgt, wenn eine Anwendung sensible Daten verarbeitet. Die Anwendung ersetzt die sensiblen Felder durch zufällige Zahlen, Buchstaben oder Symbole, bevor sie an andere Anwendungen oder Back-End-Systeme gesendet werden.

Dynamisch: Die dynamische Datenmaskierung nutzt Techniken wie Verschlüsselung und Tokenisierung, um Ihre sensiblen Daten zu schützen. Dabei wird eine Technik nach der anderen angewendet, je nachdem, wie viel Schutz Sie für die einzelnen sensiblen Daten benötigen.

Statisch: Bei der statischen Datenmaskierung wird der AES-Algorithmus (Advanced Encryption Standard) verwendet, um alle sensiblen Daten zu verschlüsseln und durch künstliche Werte zu ersetzen, bevor sie an andere Stellen im Netzwerk gesendet werden.

Deterministisch: Bei dieser Methode werden die tatsächlichen Werte durch Zufallswerte ersetzt, so dass nach der Maskierung keine zwei Zeilen übereinstimmende Werte aufweisen. Das Ergebnis ist ein vollständiger Bedeutungsverlust des ursprünglichen Wertes, ermöglicht aber dennoch eine statistische Analyse des maskierten Datensatzes, als ob er nie maskiert worden wäre.

Statische Datenverschleierung: Bei der Verschleierung sensibler Daten werden Zufallsverfahren eingesetzt, um Muster in den Daten zu unterbrechen, ohne dass wesentliche Informationen über ihre Semantik (z. B. ihre Struktur) verloren gehen. Die statische Verschleierung zeigt nicht an, dass ein Eintrag gegenüber seinem ursprünglichen Zustand verändert wurde; daher kann es Fälle geben, in denen die statische Verschleierung nicht verwendet werden kann, ohne die Vertraulichkeit oder Integrität Ihres Datensatzes zu gefährden.

Techniken zur Datenmaskierung

Es gibt viele Techniken zur Umsetzung der Datenmaskierung, wie z. B:

Mischen

Beim Shuffling werden die Elemente in den Spalten vertauscht, um sicherzustellen, dass keine Korrelation zwischen ihnen besteht. Wenn die Werte zum Beispiel von 1 bis 9 reichen, würde Mischen bedeuten, dass die Zeilen in zufälliger Reihenfolge angeordnet werden.

Unschärfe

Beim Unschärfen werden Felder innerhalb von Zeilen durch Anwendung von Rauschfunktionen wie Gaußscher Unschärfe oder Medianfilter ausgeblendet. Bei dieser Technik wird die Gesamtzahl der Spalten oder Zeilen nicht verändert, wohl aber deren Werte. Sie bietet jedoch keinen nennenswerten Schutz vor Korrelationsangriffen, da Rauschfunktionen mit Hilfe statistischer Analyseverfahren wie der linearen Regressionsanalyse leicht nachgebaut werden können.

Substitution

Die sensiblen Daten werden durch einen Platzhalterwert (z. B. eine laufende Nummer) ersetzt, der keine Informationen über die ursprünglichen Daten preisgibt. So könnten beispielsweise Kreditkartennummern bei Finanzdienstleistungen mit bedeutungslosen Zahlen maskiert werden, die nicht zu den tatsächlichen Karteninhabern zurückverfolgt werden können.

Tokenisierung

Bei der Tokenisierung wird ein Teil der sensiblen Daten durch einen anderen ersetzt, der an sich keinen Wert hat, aber von einer Anwendung als zu einer bestimmten Kategorie gehörig erkannt werden kann. So können beispielsweise Bankkontonummern durch zufällige Token anstelle der eigentlichen Kontonummern ersetzt werden. 

Charakter Scrambling

Die sensiblen Daten werden verschlüsselt, so dass sie nicht in ihre ursprüngliche Form zurückversetzt werden können.

Beispiele für Datenmaskierung - Wozu verwenden!

Die Maskierung sensibler Daten schützt vor Bedrohungen der Datensicherheit durch:

Schützt vor Datensicherheitsbedrohungen

Data Masking schützt vor Sicherheitsbedrohungen, indem sensible Informationen wie Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern und andere PII (Persönlich identifizierbare Informationen) die in Datenbanken oder Tabellenkalkulationen gespeichert sein können. Wenn ein Hacker oder eine unbefugte Person Zugang zu Ihrer Datenbank oder Kalkulationstabelle erhält, kann er/sie die echten Daten nicht sehen. Die maskierten Daten werden für sie wie Müll aussehen.

Ermöglicht Informationsaustausch

Durch den Schutz sensibler Daten mit Data Masking können Sie Informationen sicher an Dritte weitergeben, ohne befürchten zu müssen, dass diese auf die zugrunde liegenden Daten zugreifen. So können Sie effizienter mit Dritten zusammenarbeiten, indem Sie wichtige Informationen wie Kundenlisten und Verkaufsdaten weitergeben und gleichzeitig den Datenschutz und die Vertraulichkeit wahren.

Format und Struktur beibehalten

Bei der Datenmaskierung bleiben das Format und die Struktur der Daten erhalten, so dass die Geschäftsdaten weiterhin für Tests verwendet werden können. Auf diese Weise können Unternehmen ihre bestehenden Anwendungen weiter nutzen, ohne Änderungen vorzunehmen oder den Code neu zu schreiben, was dazu beiträgt, Störungen bei der Einführung neuer Systeme zu vermeiden. Dank der Datenmaskierung können Unternehmen echte Daten testen, ohne befürchten zu müssen, dass sensible Informationen nach außen dringen.

Schutz sensibler Daten vor versehentlichem Zugriff

Die Datenmaskierung stellt sicher, dass nur befugte Benutzer Zugang zu sensiblen Informationen haben. Sie verhindert die versehentliche Freigabe privater Daten, indem alle persönlichen Identifikatoren wie Name, Adresse, Telefonnummer oder Sozialversicherungsnummer (SSN) entfernt werden. Es werden auch andere identifizierende Informationen wie Krankengeschichte, Kreditkartennummern, Führerscheinnummern und Passnummern entfernt, so dass sie bei der Anzeige maskierter Daten nicht sichtbar sind.

Letzte Worte

Datenmaskierung ist eine wichtige Komponente, wenn es um den Schutz sensibler Daten geht. Wenn Sie eine persönliche oder geschäftliche Datenbank haben und nicht über ein Verfahren zum Schutz dieser Daten verfügen, besteht die Gefahr, dass sie preisgegeben werden. Auch die Entscheidung für die Einführung eines solchen Verfahrens sollte eine sorgfältig durchdachte und geplante Strategie sein. 

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