¿Qué es la ocultación de datos y cuándo puede utilizarse?
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"El enmascaramiento de datos es un proceso que consiste en ocultar datos confidenciales al usuario mediante diversos métodos, mientras siguen estando disponibles para su uso por programas de aplicación y procesos empresariales."
Cada año, las filtraciones de datos dejan al descubierto información confidencial de millones de personas, provocando pérdidas millonarias a muchas empresas. En realidad, el coste medio de una violación de datos es de 4,24 millones de dólares en 2021. La información de identificación personal (PII) es la más cara entre todas las categorías de datos comprometidas.
En consecuencia, muchas empresas dan ahora prioridad a la protección de datos por encima de todo. Como resultado, el enmascaramiento de datos se ha convertido en un método indispensable para que muchas empresas protejan sus datos sensibles.
Puntos clave
- El enmascaramiento de datos es esencial para proteger los datos sensibles de accesos no autorizados sin que dejen de ser utilizables por las aplicaciones.
- Enmascarar los datos durante el desarrollo y las pruebas de las aplicaciones ayuda a proteger los datos originales.
- Se pueden aplicar distintos métodos de enmascaramiento de datos, como el dinámico, el estático y el sobre la marcha, en función de las necesidades específicas de protección de datos.
- El enmascaramiento de datos permite compartir información de forma segura con terceros sin comprometer los datos sensibles subyacentes.
- Mantener el formato y la estructura de los datos mediante el enmascaramiento garantiza la continuidad de la actividad durante las pruebas y la implantación de nuevos sistemas.
¿Qué es el enmascaramiento de datos?
El enmascaramiento de datos es un proceso de ocultación de datos sensibles. Protege los datos sensibles sustituyéndolos por datos no sensibles o pseudodatos. Puede utilizarse como medida de seguridad para proteger los datos sensibles contra el acceso no autorizado y la modificación involuntaria.
El enmascaramiento de datos puede realizarse en distintas fases del ciclo de vida de desarrollo del software (SDLC):
- Durante el desarrollo de aplicaciones - las aplicaciones, ya sean para iOS o Android, se desarrollan utilizando datos enmascarados en lugar de datos reales. Esto protege los datos originales de ser expuestos a los desarrolladores o probadores.
- Durante las pruebas los casos de prueba se ejecutan utilizando datos enmascarados en lugar de datos reales. Esto evita que los datos originales queden expuestos a probadores durante las pruebas.
- Después del despliegue - las aplicaciones se despliegan utilizando datos enmascarados en lugar de datos reales. Así se evita que los datos originales queden expuestos a los usuarios finales tras la implantación.
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Tipos de enmascaramiento de datos
El enmascaramiento de datos sensibles protege eficazmente la información sensible mientras se procesa o almacena en un entorno en el que podría quedar expuesta a usuarios o aplicaciones no autorizados. El enmascaramiento de datos puede aplicarse en múltiples fases del ciclo de vida de las aplicaciones, incluidos los entornos de desarrollo, pruebas y producción.
El enmascaramiento de datos puede aplicarse utilizando uno de los siguientes métodos:
Sobre la marcha: Este tipo de enmascaramiento de datos se produce cuando una aplicación está procesando datos sensibles. La aplicación sustituirá los campos sensibles por números, letras o símbolos aleatorios antes de enviarlos a otras aplicaciones o sistemas back-end.
Dinámica: El enmascaramiento dinámico de datos utiliza técnicas como el cifrado y la tokenización para proteger sus datos confidenciales. Para ello, aplica una técnica cada vez en función del grado de protección que necesite para cada dato confidencial.
Estática: El enmascaramiento estático de datos utiliza el algoritmo Advanced Encryption Standard (AES) para cifrar todos sus datos confidenciales y, a continuación, sustituirlos por valores artificiales antes de enviarlos a cualquier otra parte de su red.
Determinista: Este método sustituye los valores reales por valores aleatorios, de modo que no hay dos filas con valores coincidentes una vez enmascaradas. El resultado es una pérdida completa del significado del valor original, pero sigue permitiendo el análisis estadístico del conjunto de datos enmascarados como si nunca hubieran estado enmascarados.
Ofuscación de datos estáticos: La ofuscación de datos sensibles utiliza técnicas de aleatorización para alterar patrones en los datos sin perder información esencial sobre su semántica (por ejemplo, su estructura). La ofuscación estática no indica que una entrada ha sido modificada con respecto a su estado original; por consiguiente, puede haber algunos casos en los que la ofuscación estática no pueda utilizarse sin poner en riesgo la confidencialidad o la integridad de su conjunto de datos.
Técnicas de enmascaramiento de datos
Existen muchas técnicas para aplicar el enmascaramiento de datos, como:
Barajando
El barajado consiste en permutar los elementos dentro de los datos en columnas para garantizar que no haya correlación entre ellos. Por ejemplo, si los valores van del 1 al 9, barajar significaría que las filas estarían dispuestas en orden aleatorio.
Difuminando
El desenfoque consiste en ocultar los campos dentro de las filas aplicando funciones de ruido como el desenfoque gaussiano o el filtro mediano. Esta técnica no modifica el número total de columnas o filas, pero sí sus valores. Sin embargo, no ofrece una protección significativa contra los ataques de correlación, ya que las funciones de ruido son fáciles de descifrar mediante técnicas de análisis estadístico, como el análisis de regresión lineal.
Sustitución
Los datos sensibles se sustituyen por un valor de marcador de posición (como un número de secuencia) que no revela ninguna información sobre los datos originales. Por ejemplo, los números de las tarjetas de crédito en los servicios financieros podrían enmascararse con números sin sentido que no puedan ser rastreados hasta los titulares reales de la tarjeta.
Tokenización
La tokenización sustituye un dato sensible por otro que no tiene valor en sí mismo, pero que puede ser reconocido por una aplicación como perteneciente a una categoría determinada. Por ejemplo, los números de cuentas bancarias pueden sustituirse por tokens aleatorios en lugar de números de cuenta reales.
Codificación de caracteres
Los datos sensibles se codifican para que no puedan volver a su forma original.
Ejemplos de enmascaramiento de datos: ¡dónde utilizarlos!
Enmascarar los datos sensibles protege contra las amenazas a la seguridad de los datos:
Protege contra las amenazas a la seguridad de los datos
El enmascaramiento de datos protege contra las amenazas a la seguridad enmascarando la información sensible, como números de tarjetas de crédito, números de la seguridad social y otros PII (información de identificación personal) que pueda estar almacenada en bases de datos u hojas de cálculo. De este modo, si un hacker o una persona no autorizada accede a tu base de datos u hoja de cálculo, no podrá ver los datos reales. Los datos enmascarados les parecerán basura.
Permite compartir información
Al proteger la información confidencial con Data Masking, puede compartir información de forma segura con terceros sin preocuparse de que accedan a los datos subyacentes. Esto le permite trabajar de forma más eficiente con terceros compartiendo información importante, como listas de clientes y datos de ventas, al tiempo que preserva la privacidad y la confidencialidad.
Conservar el formato y la estructura
El enmascaramiento de datos preserva el formato y la estructura de los datos para que los datos empresariales puedan seguir utilizándose en las pruebas. Esto permite a las empresas seguir utilizando sus aplicaciones actuales sin realizar cambios ni reescribir el código, lo que ayuda a evitar interrupciones al implantar nuevos sistemas. El enmascaramiento de datos permite a las empresas probar datos reales sin preocuparse por la filtración de información confidencial.
Proteja los datos confidenciales del acceso involuntario
El enmascaramiento de datos garantiza que sólo los usuarios autorizados tengan acceso a la información sensible. Evita la divulgación accidental de datos privados eliminando todos los identificadores personales, como el nombre, la dirección, el número de teléfono o el número de la Seguridad Social (SSN). También elimina otros datos identificativos, como el historial médico, los números de tarjeta de crédito, los números de carné de conducir y de pasaporte, para que no sean visibles al visualizar los datos enmascarados.
Palabras finales
El enmascaramiento de datos es un componente vital cuando se trata de proteger datos sensibles. Si dispone de una base de datos personal o empresarial y no cuenta con un proceso que proteja estos datos, podrían correr el riesgo de quedar expuestos. La decisión de implantarlo también debe ser una estrategia cuidadosamente estudiada y planificada.
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Experto en seguridad de dominios y correo electrónico de PowerDMARC
Ahona es la Directora de Marketing de PowerDMARC, con más de 5 años de experiencia escribiendo sobre temas de ciberseguridad, especializada en seguridad de dominios y correo electrónico. Ahona tiene un posgrado en Periodismo y Comunicaciones, consolidando su carrera en el sector de la seguridad desde 2019.
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