"Maskowanie danych to proces ukrywania poufnych danych przed użytkownikiem za pomocą różnych metod, podczas gdy są one nadal dostępne do wykorzystania przez programy użytkowe i procesy biznesowe."
Każdego roku naruszenia danych narażają na szwank wrażliwe informacje milionów ludzi, powodując, że wiele firm traci miliony. W rzeczywistości, średni koszt naruszenia danych to. 4,24 mln dolarów w 2021 r.. Informacje umożliwiające identyfikację osób (PII) są najdroższe wśród wszystkich zagrożonych kategorii danych.
W związku z tym wiele firm przedkłada ochronę danych nad wszystko inne. W rezultacie, maskowanie danych stało się dla wielu firm niezbędną metodą ochrony ich wrażliwych danych.
Czym jest maskowanie danych?
Maskowanie danych to proces maskowania danych wrażliwych. Chroni dane wrażliwe poprzez zastąpienie ich danymi niewrażliwymi lub pseudo danymi. Może być stosowany jako środek bezpieczeństwa w celu ochrony wrażliwych danych przed nieautoryzowanym dostępem i niezamierzoną modyfikacją.
Maskowanie danych może być wykonywane na różnych etapach cyklu życia oprogramowania (SDLC):
- Podczas tworzenia aplikacji - Aplikacje, czy to na iOS, czy na Androida, są tworzone przy użyciu zamaskowanych danych zamiast danych rzeczywistych. Chroni to oryginalne dane przed ujawnieniem deweloperom lub testerom.
- Podczas testowania -. przypadki testowe są wykonywane przy użyciu zamaskowanych danych zamiast prawdziwych. Chroni to oryginalne dane przed ujawnieniem ich testerów podczas testów.
- Po wdrożeniu -. aplikacje są wdrażane przy użyciu zamaskowanych danych zamiast prawdziwych danych. Chroni to oryginalne dane przed ujawnieniem ich użytkownikom końcowym po wdrożeniu.
Rodzaje maskowania danych
Maskowanie wrażliwych danych skutecznie chroni wrażliwe informacje podczas ich przetwarzania lub przechowywania w środowisku, w którym mogłyby być narażone na kontakt z nieuprawnionymi użytkownikami lub aplikacjami. Maskowanie danych może być stosowane na wielu etapach cyklu życia aplikacji, w tym w środowiskach deweloperskich, testowych i produkcyjnych.
Maskowanie danych może być realizowane za pomocą jednej z następujących metod:
On-the-fly: Ten rodzaj maskowania danych ma miejsce, gdy aplikacja przetwarza wrażliwe dane. Aplikacja zastępuje wrażliwe pola losowymi liczbami, literami lub symbolami przed wysłaniem ich do innych aplikacji lub systemów back-end.
Dynamiczne: Dynamiczne maskowanie danych wykorzystuje techniki takie jak szyfrowanie i tokenizacja do ochrony wrażliwych danych. W tym celu stosuje jedną technikę w danym czasie, w zależności od tego, jak duża ochrona jest potrzebna dla każdego fragmentu wrażliwych danych.
Static: Statyczne maskowanie danych wykorzystuje algorytm Advanced Encryption Standard (AES) do szyfrowania wszystkich Twoich wrażliwych danych, a następnie zastępuje je sztucznymi wartościami przed wysłaniem ich gdziekolwiek indziej w Twojej sieci.
Deterministyczny: Ta metoda zastępuje wartości rzeczywiste wartościami losowymi, tak że po zamaskowaniu żadne dwa wiersze nie mają pasujących wartości. Wynikiem jest całkowita utrata znaczenia oryginalnej wartości, ale nadal pozwala na analizę statystyczną zamaskowanego zestawu danych, tak jakby nigdy nie był zamaskowany.
Statical Data Obfuscation: maskowanie danych wrażliwych wykorzystuje techniki randomizacji do zakłócenia wzorców w danych bez utraty istotnych informacji o ich semantyce (np. ich strukturze). Statyczne maskowanie nie wskazuje, że wpis został zmodyfikowany w stosunku do stanu pierwotnego; w związku z tym mogą istnieć przypadki, w których statyczne maskowanie nie może być stosowane bez ryzyka dla poufności lub integralności zbioru danych.
Techniki maskowania danych
Istnieje wiele dostępnych technik implementacji maskowania danych, takich jak:
Tasowanie
Tasowanie polega na permutacji elementów w ramach danych kolumnowych, aby zapewnić brak korelacji między nimi. Na przykład, jeśli wartości są od 1 do 9, to tasowanie oznaczałoby, że wiersze byłyby ułożone w losowej kolejności.
Rozmycie
Rozmycie polega na ukryciu pól wewnątrz wierszy poprzez zastosowanie funkcji szumu, takich jak Rozmycie Gaussowskie lub Filtr Medianowy. Technika ta nie zmienia całkowitej liczby kolumn lub wierszy, ale zmienia ich wartości. Nie zapewnia jednak znaczącej ochrony przed atakami korelacyjnymi, ponieważ funkcje szumu są łatwe do odwrócenia przy użyciu technik analizy statystycznej, takich jak analiza regresji liniowej.
Zastępstwo
Wrażliwe dane są zastępowane wartością zastępczą (taką jak numer kolejny), która nie ujawnia żadnych informacji o oryginalnych danych. Na przykład numery kart kredytowych w usługach finansowych mogą być zamaskowane bezsensownymi numerami, które nie mogą być przypisane do rzeczywistych posiadaczy kart.
Tokenizacja
Tokenizacja zastępuje jeden element wrażliwych danych innym, który sam w sobie nie ma wartości, ale może być rozpoznany przez aplikację jako należący do określonej kategorii. Na przykład numery kont bankowych mogą zostać zastąpione losowymi tokenami, a nie rzeczywistymi numerami kont.
Zakodowanie znaków
Wrażliwe dane są zakodowane tak, że nie można ich cofnąć do pierwotnej postaci.
Przykłady maskowania danych - gdzie stosować!
Maskowanie danych wrażliwych chroni przed zagrożeniami bezpieczeństwa danych poprzez:
Ochrona przed zagrożeniami bezpieczeństwa danych
Maskowanie danych chroni przed zagrożeniami bezpieczeństwa poprzez maskowanie wrażliwych informacji, takich jak numery kart kredytowych, numery ubezpieczenia społecznego i inne. PII (Personally Identifiable Information) które mogą być przechowywane w bazach danych lub arkuszach kalkulacyjnych. W ten sposób, jeśli haker lub nieupoważniona osoba uzyska dostęp do bazy danych lub arkusza kalkulacyjnego, nie będzie w stanie zobaczyć prawdziwych danych. Zamaskowane dane będą dla nich wyglądały jak śmieci.
Umożliwia dzielenie się informacjami
Chroniąc wrażliwe informacje za pomocą maskowania danych, można bezpiecznie udostępniać je stronom trzecim bez obawy, że uzyskają one dostęp do podstawowych danych. Pozwala to na bardziej efektywną współpracę z osobami trzecimi poprzez udostępnianie ważnych informacji, takich jak listy klientów i dane dotyczące sprzedaży, przy jednoczesnym zachowaniu prywatności i poufności.
Zachowaj format i strukturę
Maskowanie danych zachowuje format i strukturę danych, dzięki czemu dane biznesowe mogą być nadal wykorzystywane do testów. Dzięki temu firmy mogą nadal korzystać z istniejących aplikacji bez konieczności wprowadzania zmian lub przepisywania kodu, co pozwala uniknąć zakłóceń podczas wdrażania nowych systemów. Maskowanie danych pozwala firmom testować prawdziwe dane bez obaw o wyciek wrażliwych informacji.
Ochrona wrażliwych danych przed niezamierzonym dostępem
Maskowanie danych zapewnia, że tylko uprawnieni użytkownicy mają dostęp do wrażliwych informacji. Zapobiega ono przypadkowemu ujawnieniu prywatnych danych poprzez usunięcie wszystkich osobistych identyfikatorów, takich jak nazwisko, adres, numer telefonu lub numer ubezpieczenia społecznego (SSN). Usuwa również inne informacje identyfikujące, takie jak historia choroby, numery kart kredytowych, numery prawa jazdy i numery paszportów, dzięki czemu nie są one widoczne podczas przeglądania zamaskowanych danych.
Słowa końcowe
Maskowanie danych jest ważnym elementem, jeśli chodzi o ochronę wrażliwych danych. Jeśli posiadasz osobistą lub biznesową bazę danych i nie masz procesu, który chroni te dane, mogą one być narażone na ujawnienie. Decyzja o jego wdrożeniu powinna być również starannie przeanalizowaną i zaplanowaną strategią.
Aby pomóc w zwiększeniu bezpieczeństwa poczty elektronicznej, należy wdrożyć DMARC w celu ochrony przed atakami typu spoofing i phishing.
- Jak znaleźć najlepszego dostawcę rozwiązań DMARC dla swojej firmy? - 25 kwietnia 2024 r.
- PowerDMARC i Zendata nawiązują partnerstwo w celu zwiększenia bezpieczeństwa domeny - 25 kwietnia 2024 r.
- PowerDMARC współpracuje z CNS w celu rozwoju praktyk bezpieczeństwa poczty elektronicznej na Bliskim Wschodzie - 24 kwietnia 2024 r.