Datenmaskierung ist ein in der Datensicherheit eingesetzter Prozess, um sensible, private und vertrauliche Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Dabei handelt es sich um die Erstellung einer strukturell ähnlichen, aber unauthentischen Version der Daten, die in Szenarien verwendet werden kann, in denen keine tatsächlichen Daten benötigt werden. Durch die Datenmaskierung wird sichergestellt, dass die Informationen für Prozesse wie Softwaretests und Benutzerschulungen nützlich bleiben und gleichzeitig der Datenschutz gewahrt bleibt.
Die Entwicklung der Datenmaskierung
Das Konzept der Datenmaskierung geht auf die Entstehung digitaler Datenbanken im späten 20. Jahrhundert zurück. Als Institutionen begannen, den Wert – und die Verwundbarkeit – ihrer digitalen Daten zu erkennen, entstand die Notwendigkeit von Schutzmaßnahmen. Die anfänglichen Techniken zur Datenmaskierung waren grob und beinhalteten oft eine einfache Zeichenersetzung oder -verschlüsselung.
Die erste dokumentierte Erwähnung der Datenmaskierung stammt aus den 1980er Jahren mit der Einführung von CASE-Tools (Computer Aided Software Engineering). Diese Tools wurden entwickelt, um Softwareentwicklungsprozesse zu verbessern, und eine ihrer Funktionen bestand darin, Schein- oder Ersatzdaten für Test- und Entwicklungszwecke bereitzustellen, was im Wesentlichen eine frühe Form der Datenmaskierung war.
Datenmaskierung verstehen
Bei der Datenmaskierung wird davon ausgegangen, dass sensible Daten durch fiktive, aber operative Daten ersetzt werden. Es ermöglicht Institutionen, ihre Datenbanken zu nutzen und zu teilen, ohne das Risiko einzugehen, dass die Identität oder sensible Informationen der betroffenen Personen preisgegeben werden.
Der Datenmaskierungsprozess umfasst oft mehrere Schritte, einschließlich der Datenklassifizierung, bei der sensible Daten identifiziert werden; Definition einer Maskierungsregel, bei der über die Methode zum Verbergen von Daten entschieden wird; und schließlich der Maskierungsprozess, bei dem tatsächliche Daten durch erfundene Informationen ersetzt werden.
Datenmaskierung ist besonders relevant im Zusammenhang mit Vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA), die strenge Regeln für den Datenschutz und die Verwendung personenbezogener Daten vorschreiben.
Die Funktionsweise der Datenmaskierung
Im Kern geht es bei der Datenmaskierung um das Ersetzen oder Verschleiern realer Daten. Diese Ersetzung erfolgt so, dass die maskierten Daten das gleiche Format, die gleiche Länge und das gleiche Gesamterscheinungsbild wie die Originaldaten behalten, wodurch ihr Nutzen gewahrt bleibt und gleichzeitig ihre Privatsphäre geschützt wird.
Beispielsweise kann eine Kreditkartennummer maskiert werden, indem die ersten und letzten vier Ziffern beibehalten, die mittleren Ziffern jedoch durch zufällige Zahlen ersetzt werden, oder eine E-Mail-Adresse kann maskiert werden, indem die Zeichen vor dem „@“-Symbol geändert werden, die Gesamtstruktur jedoch beibehalten wird eines E-Mail-Formats.
Hauptmerkmale der Datenmaskierung
- Datensicherheit: Es trägt dazu bei, sensible Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
- Datenverwendbarkeit: Maskierte Daten bewahren die strukturelle Integrität und stellen sicher, dass sie für Entwicklungs-, Analyse- und Testanforderungen verwendbar bleiben.
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Es unterstützt Institutionen bei der Einhaltung der Datenschutzbestimmungen.
- Reduziert das Risiko: Durch die Entfernung sensibler Daten wird das mit Datenschutzverletzungen verbundene Risiko begrenzt.
Arten der Datenmaskierung
Datenmaskierungstechniken können in vier Hauptkategorien unterteilt werden:
- Statische Datenmaskierung (SDM): SDM maskiert Daten in der Datenbank und erstellt eine neue, maskierte Kopie der Datenbank. Diese maskierten Daten werden dann in der Nicht-Produktionsumgebung verwendet.
- Dynamische Datenmaskierung (DDM): DDM verändert die Daten in der Datenbank nicht, sondern maskiert sie, wenn Abfragen an die Datenbank gestellt werden.
- Datenmaskierung im laufenden Betrieb: Hierbei handelt es sich um eine Echtzeit-Datenmaskierungstechnik, die normalerweise während der Datenübertragung verwendet wird.
- In-Memory-Datenmaskierung: Bei dieser Technik werden Daten im Cache oder in der Anwendungsspeicherschicht maskiert.
Anwendungen und Herausforderungen der Datenmaskierung
Datenmaskierung wird häufig in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und allen Branchen eingesetzt, die mit sensiblen Benutzerdaten arbeiten. Es wird häufig für nicht produktionsbezogene Aufgaben wie Softwaretests, Datenanalysen und Schulungen verwendet.
Allerdings bringt die Datenmaskierung auch Herausforderungen mit sich. Der Prozess muss gründlich genug sein, um die Daten zu schützen, darf aber nicht so umfangreich sein, dass er den Nutzen der maskierten Daten beeinträchtigt. Außerdem sollte es keine Auswirkungen auf die Systemleistung oder den Datenabrufprozess haben.
Vergleiche und Eigenschaften
| Datenmaskierung | Datenverschlüsselung | Datenanonymisierung | |
|---|---|---|---|
| Ändert Daten | Ja | NEIN | Ja |
| Reversibel | Ja | Ja | NEIN |
| Echtzeit | Hängt vom Typ ab | Ja | NEIN |
| Behält das Format bei | Ja | NEIN | Hängt von der Methode ab |
Die Zukunft der Datenmaskierung
Die Zukunft der Datenmaskierung wird weitgehend von Fortschritten bei KI und maschinellem Lernen sowie der sich entwickelnden Landschaft der Datenschutzgesetze bestimmt. Maskierungstechniken werden wahrscheinlich immer ausgefeilter und automatisierte Lösungen werden häufiger vorkommen. Darüber hinaus wird eine weitere Integration mit Cloud-Technologien und Data-as-a-Service-Plattformen erwartet.
Proxyserver und Datenmaskierung
Proxyserver können zur Datenmaskierung beitragen, indem sie als Vermittler zwischen dem Benutzer und dem Server fungieren und so eine zusätzliche Ebene der Anonymität und Datensicherheit hinzufügen. Sie können auch eine Geolokalisierungsmaskierung bereitstellen und so dem Benutzer zusätzliche Privatsphäre bieten.
verwandte Links
- Best Practice für die Datenmaskierung – Oracle
- Datenmaskierung – IBM
- Datenmaskierung: Was Sie wissen müssen – Informatica
Durch das Verständnis und den Einsatz der Datenmaskierung können Unternehmen ihre sensiblen Informationen besser schützen, behördliche Anforderungen einhalten und die mit der Offenlegung von Daten verbundenen Risiken mindern. Da Datenschutzbedenken und Datenvorschriften sich weiterentwickeln, werden die Rolle und Techniken der Datenmaskierung zweifellos immer wichtiger.
