"O mascaramento de dados é um processo de esconder dados confidenciais do utilizador através de vários métodos, enquanto ainda está disponível para utilização por programas de aplicação e processos empresariais".
Todos os anos, as violações de dados expõem a informação sensível de milhões de pessoas, fazendo com que muitas empresas percam milhões. Na realidade, o custo médio de uma violação de dados é $4,24 milhões em 2021. A Informação Pessoal Identificável (PII) é a mais cara entre todas as categorias de dados comprometidas.
Consequentemente, muitas empresas dão agora prioridade à protecção de dados acima de tudo. Como resultado, o mascaramento de dados evoluiu para um método indispensável para muitas empresas protegerem os seus dados sensíveis.
O que é o Mascaramento de Dados?
O mascaramento de dados é um processo de mascaramento de dados sensíveis. Protege os dados sensíveis, substituindo-os por dados não sensíveis ou pseudo dados. Pode ser utilizado como medida de segurança para proteger dados sensíveis contra acesso não autorizado e modificação não intencional.
O mascaramento de dados pode ser efectuado em diferentes fases do ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC):
- Durante o desenvolvimento de aplicações - as aplicações, sejam elas iOS ou Android, são desenvolvidas utilizando dados mascarados em vez de dados reais. Isto protege os dados originais de serem expostos aos programadores ou testadores.
- Durante os testes - Os casos de teste são executados utilizando dados mascarados em vez de dados reais. Isto protege os dados originais de serem expostos a testadores durante os testes.
- Após o destacamento - As aplicações são implementadas utilizando dados mascarados em vez de dados reais. Isto protege os dados originais de serem expostos aos utilizadores finais após a implantação.
Tipos de Mascaramento de Dados
O mascaramento de dados sensíveis protege eficazmente a informação sensível enquanto está a ser processada ou armazenada num ambiente onde poderia ser exposta a utilizadores ou aplicações não autorizados. O mascaramento de dados pode ser aplicado em múltiplas fases do ciclo de vida da aplicação, incluindo ambientes de desenvolvimento, teste e produção.
O mascaramento de dados pode ser implementado utilizando um dos seguintes métodos:
Em tempo real: Este tipo de Mascaramento de Dados acontece quando uma aplicação está a processar dados sensíveis. A aplicação irá substituir os campos sensíveis por números, letras ou símbolos aleatórios antes de os enviar para outras aplicações ou sistemas back-end.
Dinâmico: Dynamic Data Masking utiliza técnicas tais como encriptação e tokenization para proteger os seus dados sensíveis. Faz isto aplicando uma técnica de cada vez com base na protecção de que necessita para cada dado sensível.
Estático: O mascaramento estático de dados utiliza o algoritmo AES (Advanced Encryption Standard) para encriptar todos os seus dados sensíveis e depois substituí-los por valores artificiais antes de os enviar para qualquer outro lugar na sua rede.
Determinista: Este método substitui valores reais por valores aleatórios, de modo a que não haja duas filas com valores correspondentes uma vez mascarados. O resultado é uma perda completa de significado para o valor original, mas ainda permite a análise estatística do conjunto de dados mascarados como se nunca tivesse sido mascarado.
Obuscação de dados estáticos: A ocultação de dados sensíveis utiliza técnicas de aleatorização para perturbar padrões nos dados sem perder informação essencial sobre a sua semântica (por exemplo, a sua estrutura). A ofuscação estática não indica que uma entrada tenha sido modificada em relação ao seu estado original; consequentemente, pode haver alguns casos em que a ofuscação estática não pode ser utilizada sem arriscar a confidencialidade ou integridade do seu conjunto de dados.
Técnicas de mascaramento de dados
Existem muitas técnicas disponíveis para implementar o mascaramento de dados, tais como:
Shuffling
O embaralhamento envolve a permutação dos elementos dentro dos dados colunares para assegurar que não há correlação entre eles. Por exemplo, se os valores forem de 1 a 9, então o baralhamento significaria que as filas seriam dispostas em ordem aleatória.
Embaçamento
O embaçamento envolve esconder campos dentro de filas através da aplicação de funções de ruído como o Borrão Gaussiano ou Filtro Mediano. Esta técnica não altera o número total de colunas ou filas, mas altera os seus valores. No entanto, não oferece protecção significativa contra ataques de correlação, porque as funções de ruído são de fácil engenharia inversa utilizando técnicas de análise estatística como a análise de regressão linear.
Substituição
Os dados sensíveis são substituídos por um valor do espaço reservado (tal como um número de sequência) que não revela qualquer informação sobre os dados originais. Por exemplo, os números de cartões de crédito nos serviços financeiros podem ser mascarados com números sem significado que não podem ser rastreados até aos actuais titulares dos cartões.
Tokenization
A Tokenization substitui um dado sensível por outro que não tem valor em si mesmo, mas que pode ser reconhecido por um pedido como pertencente a uma categoria particular. Por exemplo, os números de conta bancária podem ser substituídos por fichas aleatórias em vez de números de conta reais.
Scrambling do carácter
Os dados sensíveis são codificados de modo a que não possam ser invertidos na sua forma original.
Exemplos de mascaramento de dados - Onde usar!
O mascaramento de dados sensíveis protege contra ameaças à segurança de dados:
Protege Contra Ameaças de Segurança de Dados
O mascaramento de dados protege contra ameaças à segurança mascarando informação sensível, como números de cartões de crédito, números da segurança social e outros PII (Informação Pessoal Identificável) que podem ser armazenadas em bases de dados ou folhas de cálculo. Desta forma, se um hacker ou uma pessoa não autorizada tiver acesso à sua base de dados ou folha de cálculo, não poderá ver os dados reais. Os dados mascarados parecerão lixo para eles.
Permite a Partilha de Informação
Ao proteger informações sensíveis com o Mascaramento de Dados, pode partilhar informações com segurança com terceiros sem se preocupar com o acesso aos dados subjacentes. Isto permite-lhe trabalhar de forma mais eficiente com terceiros, partilhando informações importantes como listas de clientes e dados de vendas, preservando simultaneamente a privacidade e confidencialidade.
Preservar formato e estrutura
O mascaramento de dados preserva o formato e a estrutura dos dados para que os dados comerciais ainda possam ser utilizados para testes. Isto permite que as empresas continuem a utilizar as suas aplicações existentes sem fazer alterações ou reescrever o código, o que ajuda a evitar perturbações aquando da implementação de novos sistemas. O mascaramento de dados permite às empresas testar dados reais sem se preocuparem com fugas de informação sensível.
Proteger dados sensíveis do acesso inadvertido
O mascaramento de dados assegura que apenas utilizadores autorizados tenham acesso a informação sensível. Impede a divulgação acidental de dados privados, removendo todos os identificadores pessoais tais como nome, morada, número de telefone, ou número de segurança social (SSN). Também remove outras informações de identificação, tais como histórico médico, números de cartões de crédito, números de cartas de condução e números de passaporte, para que não sejam visíveis ao visualizar os dados mascarados.
Palavras finais
O mascaramento de dados é um componente vital quando se trata de proteger dados sensíveis. Se tiver uma base de dados pessoal ou comercial e não tiver um processo que proteja estes dados, poderá correr o risco de ser exposto. A decisão de a implementar deve também ser uma estratégia cuidadosamente estudada e planeada.
Para assistência no aumento da segurança do seu correio electrónico, implemente DMARC para protecção contra ataques de spoofing e phishing.
- A Blockchain pode ajudar a melhorar a segurança do e-mail? - 9 de maio de 2024
- Proxies de centro de dados: Revelando o cavalo de batalha do mundo proxy - 7 de maio de 2024
- Kimsuky explora políticas DMARC "Nenhum" em recentes ataques de phishing - 6 de maio de 2024