"データマスキングとは、アプリケーションプログラムや業務プロセスで利用できるようにしながら、さまざまな方法で機密データをユーザーから隠すことです。"
毎年、データ漏洩によって何百万人もの人々の機密情報が流出し、多くの企業が何百万ドルもの損失を被っています。現実には、データ侵害の平均コストは 2021年には424万ドル.個人を特定できる情報（PII）は、漏洩したすべてのカテゴリーのデータの中で最も高額です。
その結果、多くの企業がデータ保護を何よりも優先するようになりました。その結果、データマスキングは、多くの企業にとって機密データを保護するために不可欠な方法へと発展しました。
データマスキングとは？
データマスキングは、機密データをマスキングする処理です。機密データを非機密データまたは擬似データに置き換えることで、機密データを保護します。不正アクセスや意図しない改ざんから機密データを保護するためのセキュリティ対策として利用することができます。
データマスキングは、ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）のさまざまな段階で実行することができます：
- アプリケーション開発中iOSアプリケーションであれAndroidアプリケーションであれ、アプリケーションは実データの代わりにマスクされたデータを使って開発される。これにより、元のデータが開発者やテスターに公開されるのを防ぎます。
- テスト中テストケースは、実際のデータの代わりにマスクされたデータを使用して実行されます。これによって、テスト中に元のデータが テスト中にテスターに知られることを防ぎます。.
- 展開後 アプリケーションは、実際のデータではなく、マスクされたデータを使用してデプロイされます。これにより、デプロイ後に元のデータがエンドユーザーに公開されるのを防ぐことができます。
データマスキングの種類
機密データをマスキングすることで、未承認のユーザーやアプリケーションにさらされる可能性のある環境での処理中や保存中の機密情報を効果的に保護することができます。データマスキングは、開発、テスト、本番環境など、アプリケーションのライフサイクルのさまざまな段階で適用することができます。
データマスキングは、以下のいずれかの方法で実施することができる。
オンザフライ。このタイプのデータマスキングは、アプリケーションが機密データを処理しているときに発生します。アプリケーションは、他のアプリケーションやバックエンドシステムに送信する前に、機密性の高いフィールドをランダムな数字、文字、または記号に置き換えます。
Dynamic:Dynamic Data Masking は、暗号化やトークン化などの技術を使用して機密データを保護します。それぞれのセンシティブなデータに対して、どの程度の保護が必要かに基づいて、一度に1つの技術を適用することでこれを実現します。
静的な静的データマスキングは、AES（Advanced Encryption Standard）アルゴリズムを使用して、すべての機密データを暗号化し、ネットワーク内の他の場所に送信する前に、人工的な値に置き換えます。
決定論的。この方法は、実際の値をランダムな値に置き換え、一旦マスクされた値が一致する2行がないようにする。その結果、元の値の意味は完全に失われるが、マスクされたデータセットを、マスクされていなかったかのように統計的に分析することは可能である。
静的データの難読化。センシティブなデータのマスキングは、データのセマンティクス（構造など）に関する重要な情報を失うことなく、ランダム化技術を使用してデータのパターンを混乱させる。静的な難読化は、エントリーが元の状態から変更されたことを示しません。そのため、データセットの機密性または完全性を危険にさらすことなく静的な難読化を使用できない場合があります。
データマスキング技術
データマスキングの実装には、以下のような多くのテクニックがあります。
シャッフリング
シャッフリングとは、列データ内の要素を並べ替えて、各要素間に相関がないようにすることである。例えば、1〜9の値であれば、シャッフリングとは行をランダムに並べることである。
ブラーリング
ぼかしは、ガウスぼかしやメディアンフィルターなどのノイズ関数を適用して、行の中のフィールドを隠します。この手法では、列や行の総数は変わりませんが、その値は変化します。しかし、ノイズ関数は線形回帰分析などの統計分析技術を使って簡単にリバースエンジニアリングできるため、相関攻撃に対する大きな防御にはなりません。
代用品
機密データは、元のデータに関する情報を一切明らかにしないプレースホルダー値（シーケンス番号など）に置き換えられます。例えば、金融サービスにおけるクレジットカード番号は、実際のカード所有者を追跡することができない無意味な番号で覆い隠される可能性があります。
トークン化
トークン化は、ある機密データを、それ自体には価値がないが、アプリケーションによって特定のカテゴリに属すると認識できる別のデータに置き換えます。例えば、銀行の口座番号は、実際の口座番号ではなく、ランダムなトークンに置き換えられるかもしれません。
キャラクタースクランブル
機密データは、元の形に戻せないようにスクランブルされています。
データマスキング事例 - どこで使うか!
機密データをマスキングすることで、データセキュリティの脅威から保護します。
データセキュリティの脅威から保護する
データマスキングは、クレジットカード番号や社会保障番号などの機密情報をマスキングすることにより、セキュリティ上の脅威から保護します。 PII (個人を特定できる情報)データベースやスプレッドシートに保存される可能性のある機密情報をマスキングすることで、セキュリティ上の脅威から保護します。この方法では、ハッカーや権限のない人がデータベースやスプレッドシートにアクセスしても、実際のデータを見ることはできません。マスクされたデータは、彼らにとってはゴミのように見えるのです。
情報共有を可能にする
データマスキングにより機密情報を保護することで、第三者に基礎データにアクセスされる心配なく、安全に情報を共有することができます。これにより、プライバシーと機密性を維持しながら、顧客リストや販売データなどの重要な情報を共有し、第三者とより効率的に作業することができます。
フォーマットと構造を保持する
データマスキングは、データの形式と構造を保持するため、業務データをそのままテストに使用することができます。これにより、企業はコードを変更したり書き換えたりすることなく、既存のアプリケーションを使い続けることができ、新しいシステムを導入する際の混乱を避けることができます。データマスキングにより、企業は機密情報の漏洩を心配することなく、実際のデータをテストすることができます。
不用意なアクセスから機密データを守る
データマスキングは、許可されたユーザーのみが機密情報にアクセスできるようにするものです。氏名、住所、電話番号、社会保障番号（SSN）などの個人を特定する情報をすべて削除することで、個人情報が誤って公開されることを防止します。また、病歴、クレジットカード番号、運転免許証番号、パスポート番号など、その他の識別情報も削除されるため、マスキングされたデータを閲覧する際には、これらの情報は表示されません。
最後の言葉
データマスキングは、機密データを保護するために不可欠な要素です。個人またはビジネスのデータベースを持っていて、このデータを保護するプロセスを持っていない場合、それは暴露される危険にさらされる可能性があります。導入の決定も、慎重に検討し、計画された戦略である必要があります。
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