Что такое маскировка данных и когда ее можно использовать?
Время чтения: 4 мин
"Маскировка данных - это процесс сокрытия конфиденциальных данных от пользователя с помощью различных методов, при этом они все еще доступны для использования прикладными программами и бизнес-процессами."
Каждый год в результате утечки данных становится известна конфиденциальная информация миллионов людей, в результате чего многие компании несут миллионные убытки. В действительности, средняя стоимость утечки данных составляет 4,24 миллиона долларов в 2021 году. Личная информация (PII) является самой дорогой среди всех скомпрометированных категорий данных.
В связи с этим многие компании сегодня ставят защиту данных превыше всего. В результате маскировка данных превратилась в незаменимый метод защиты конфиденциальных данных для многих компаний.
Что такое маскировка данных?
Маскировка данных - это процесс маскировки конфиденциальных данных. Он защищает конфиденциальные данные, заменяя их нечувствительными или псевдоданными. Она может использоваться в качестве меры безопасности для защиты конфиденциальных данных от несанкционированного доступа и непреднамеренного изменения.
Маскировка данных может выполняться на разных этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC):
- При разработке приложений - Приложения, будь то приложения для iOS или Android, разрабатываются с использованием маскированных данных вместо реальных. Это позволяет защитить исходные данные от попадания к разработчикам или тестировщикам.
- Во время тестирования - тестовые примеры выполняются с использованием маскированных данных вместо реальных данных. Это защищает исходные данные от воздействия тестировщиков во время тестирования.
- После развертывания - приложения развертываются с использованием маскированных данных вместо реальных. Это защищает исходные данные от попадания к конечным пользователям после развертывания.
Типы маскировки данных
Маскировка конфиденциальных данных эффективно защищает конфиденциальную информацию во время ее обработки или хранения в среде, где она может быть открыта для неавторизованных пользователей или приложений. Маскировка данных может применяться на различных этапах жизненного цикла приложений, включая разработку, тестирование и производственные среды.
Маскировка данных может быть реализована с помощью одного из следующих методов:
На лету: Этот тип маскировки данных происходит, когда приложение обрабатывает конфиденциальные данные. Приложение заменяет конфиденциальные поля случайными цифрами, буквами или символами, прежде чем отправить их другим приложениям или внутренним системам.
Динамическое: Динамическое маскирование данных использует такие методы, как шифрование и токенизация, для защиты конфиденциальных данных. При этом применяется одна техника за раз, исходя из того, какая степень защиты необходима для каждой части конфиденциальных данных.
Статический: Статическая маскировка данных использует алгоритм Advanced Encryption Standard (AES) для шифрования всех ваших конфиденциальных данных, а затем заменяет их искусственными значениями перед отправкой в любую точку вашей сети.
Детерминированный: Этот метод заменяет фактические значения случайными, так что после маскирования ни в одной из двух строк нет совпадающих значений. В результате полностью теряется смысл исходного значения, но сохраняется возможность статистического анализа набора данных с маской, как если бы он никогда не был замаскирован.
Обфускация статических данных: маскировка конфиденциальных данных использует методы рандомизации для нарушения закономерностей в данных без потери существенной информации о их семантике (например, о структуре). Статическая обфускация не указывает на то, что запись была изменена по сравнению с ее первоначальным состоянием; следовательно, в некоторых случаях статическая обфускация не может быть использована без риска для конфиденциальности или целостности вашего набора данных.
Методы маскировки данных
Для реализации маскировки данных существует множество методов, таких как:
Перемешивание
Перестановка включает в себя перестановку элементов в столбцовых данных для обеспечения отсутствия корреляции между ними. Например, если значения от 1 до 9, то перестановка означает, что строки будут расположены в случайном порядке.
Размытие
Размытие предполагает скрытие полей в строках путем применения функций шума, таких как Gaussian Blur или Median Filter. Эта техника не изменяет общее количество столбцов или строк, но изменяет их значения. Однако она не обеспечивает существенной защиты от корреляционных атак, поскольку шумовые функции легко перепрограммировать с помощью методов статистического анализа, таких как линейный регрессионный анализ.
Замена
Чувствительные данные заменяются значением-заполнителем (например, порядковым номером), которое не раскрывает никакой информации об исходных данных. Например, номера кредитных карт в сфере финансовых услуг могут быть замаскированы бессмысленными номерами, которые невозможно отследить до реальных владельцев карт.
Токенизация
Токенизация заменяет одну часть конфиденциальных данных другой, которая сама по себе не имеет ценности, но может быть распознана приложением как принадлежащая к определенной категории. Например, номера банковских счетов могут быть заменены случайными токенами, а не реальными номерами счетов.
Скремблирование символов
Конфиденциальные данные скремблируются таким образом, чтобы их нельзя было вернуть в исходную форму.
Примеры маскировки данных - где использовать!
Маскировка конфиденциальных данных защищает от угроз безопасности данных, поскольку:
Защита от угроз безопасности данных
Маскировка данных защищает от угроз безопасности, маскируя конфиденциальную информацию, такую как номера кредитных карт, номера социального страхования и другие. PII (персонально идентифицируемая информация) которая может храниться в базах данных или электронных таблицах. Таким образом, если хакер или неавторизованное лицо получит доступ к вашей базе данных или электронной таблице, они не смогут увидеть настоящие данные. Замаскированные данные будут выглядеть для них как мусор.
Позволяет обмениваться информацией
Защищая конфиденциальную информацию с помощью маскировки данных, вы можете безопасно делиться информацией с третьими сторонами, не опасаясь, что они получат доступ к основным данным. Это позволяет вам более эффективно работать с третьими сторонами, обмениваясь такой важной информацией, как списки клиентов и данные о продажах, сохраняя при этом конфиденциальность и секретность.
Сохранение формата и структуры
Маскировка данных сохраняет формат и структуру данных, поэтому бизнес-данные по-прежнему можно использовать для тестирования. Это позволяет компаниям продолжать использовать существующие приложения без внесения изменений или переписывания кода, что помогает избежать сбоев при развертывании новых систем. Маскировка данных позволяет компаниям тестировать реальные данные, не опасаясь утечки конфиденциальной информации.
Защита конфиденциальных данных от непреднамеренного доступа
Маскировка данных обеспечивает доступ к конфиденциальной информации только авторизованным пользователям. Оно предотвращает случайное раскрытие конфиденциальных данных, удаляя все личные идентификаторы, такие как имя, адрес, номер телефона или номер социального страхования (SSN). Она также удаляет другую идентифицирующую информацию, такую как история болезни, номера кредитных карт, водительских прав и паспортов, чтобы они не были видны при просмотре маскированных данных.
Заключительные слова
Маскировка данных является жизненно важным компонентом при защите конфиденциальных данных. Если у вас есть личная или деловая база данных и нет процесса, защищающего эти данные, они могут оказаться под угрозой раскрытия. Решение о его внедрении также должно быть тщательно изученной и спланированной стратегией.
Для повышения безопасности вашей электронной почты используйте DMARC для защиты от поддельных и фишинговых атак.
Эксперт по безопасности доменов и электронной почты в PowerDMARC
Аона - менеджер по маркетингу в PowerDMARC, имеет более чем 5-летний опыт написания статей на темы кибербезопасности, специализируясь на безопасности доменов и электронной почты. Ахона получила диплом о высшем образовании по специальности "Журналистика и коммуникации", а с 2019 года начала работать в сфере безопасности.
Последние сообщения Ахона Рудра (см. все)
- Рост числа фишинговых атак с использованием претекстов - 15 января 2025 г.
- DMARC станет обязательным для индустрии платежных карт с 2025 года - 12 января 2025 г.
- Изменения в NCSC Mail Check и их влияние на безопасность электронной почты в государственном секторе Великобритании - 11 января 2025 г.
