Penyembunyian data adalah proses yang digunakan dalam keamanan data untuk melindungi informasi sensitif, pribadi, dan rahasia dari akses tidak sah. Hal ini melibatkan pembuatan versi data yang serupa secara struktural namun tidak autentik yang dapat digunakan dalam skenario di mana data sebenarnya tidak diperlukan. Penyembunyian data memastikan informasi tetap berguna untuk proses seperti pengujian perangkat lunak dan pelatihan pengguna sekaligus menjaga privasi data.
Evolusi Penyembunyian Data
Konsep penyembunyian data berakar pada munculnya database digital di akhir abad ke-20. Ketika institusi mulai menyadari nilai—dan kerentanan—data digital mereka, kebutuhan akan tindakan perlindungan pun muncul. Teknik awal penyembunyian data masih kasar, sering kali melibatkan substitusi atau pengacakan karakter sederhana.
Penyebutan data masking yang pertama kali didokumentasikan dimulai pada tahun 1980-an dengan munculnya alat Computer Aided Software Engineering (CASE). Alat-alat ini dirancang untuk meningkatkan proses pengembangan perangkat lunak, dan salah satu fiturnya adalah menyediakan data tiruan atau pengganti untuk tujuan pengujian dan pengembangan, yang pada dasarnya merupakan bentuk awal dari penyembunyian data.
Memahami Penyembunyian Data
Penyembunyian data beroperasi dengan alasan mengganti data sensitif dengan data fiktif namun operasional. Hal ini memungkinkan institusi untuk menggunakan dan berbagi database mereka tanpa mempertaruhkan identitas subjek data atau informasi sensitif.
Proses penyembunyian data seringkali melibatkan beberapa langkah, termasuk klasifikasi data, dimana data sensitif diidentifikasi; definisi aturan penyembunyian, yang menentukan metode penyembunyian data; dan terakhir, proses masking, dimana data aktual diganti dengan informasi palsu.
Penyembunyian data sangat relevan dalam konteks peraturan seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) dan Undang-Undang Privasi Konsumen California (CCPA) yang menerapkan aturan ketat seputar privasi data dan penggunaan data pribadi.
Fungsi Penyembunyian Data
Pada intinya, penyembunyian data melibatkan penggantian atau pengaburan data sebenarnya. Penggantian ini terjadi sedemikian rupa sehingga data yang disamarkan mempertahankan format, panjang, dan tampilan keseluruhan yang sama seperti data asli, sehingga menjaga kegunaannya sekaligus menjaga privasinya.
Misalnya, nomor kartu kredit dapat disamarkan dengan mempertahankan empat digit pertama dan terakhir namun mengganti digit tengah dengan angka acak, atau alamat email dapat disamarkan dengan mengubah karakter sebelum simbol “@”, namun tetap mempertahankan struktur keseluruhannya. dari format email.
Fitur Utama Penyembunyian Data
- Keamanan data: Ini membantu melindungi data sensitif dari akses tidak sah.
- Kegunaan Data: Data yang disamarkan menjaga integritas struktural, memastikannya tetap dapat digunakan untuk kebutuhan pengembangan, analitis, dan pengujian.
- Kepatuhan terhadap peraturan: Ini membantu institusi mematuhi peraturan perlindungan data.
- Mengurangi Risiko: Dengan menghapus data sensitif, hal ini membatasi risiko yang terkait dengan pelanggaran data.
Jenis Penyembunyian Data
Teknik penyembunyian data dapat dibagi menjadi empat kategori utama:
- Penyembunyian Data Statis (SDM): SDM menyamarkan data dalam database dan membuat salinan database baru yang disamarkan. Data bertopeng ini kemudian digunakan di lingkungan non-produksi.
- Penyembunyian Data Dinamis (DDM): DDM tidak mengubah data dalam database namun menutupinya ketika kueri dibuat ke database.
- Penyembunyian Data Langsung: Ini adalah teknik penyembunyian data waktu nyata, yang biasanya digunakan selama transfer data.
- Penyembunyian Data dalam memori: Dalam teknik ini, data disembunyikan dalam cache atau lapisan memori aplikasi.
Aplikasi dan Tantangan Penyembunyian Data
Penyembunyian data banyak digunakan di sektor-sektor seperti layanan kesehatan, keuangan, ritel, dan industri apa pun yang menangani data pengguna yang sensitif. Ini banyak digunakan untuk tugas-tugas non-produksi seperti pengujian perangkat lunak, analisis data, dan pelatihan.
Namun, penyembunyian data juga menghadirkan tantangan. Prosesnya harus cukup menyeluruh untuk melindungi data, namun tidak terlalu ekstensif sehingga menurunkan kegunaan data yang di-mask. Selain itu, hal ini tidak boleh memengaruhi kinerja sistem atau proses pengambilan data.
Perbandingan dan Karakteristik
| Penyembunyian Data | Enkripsi data | Anonimisasi Data | |
|---|---|---|---|
| Mengubah data | Ya | TIDAK | Ya |
| Reversibel | Ya | Ya | TIDAK |
| Waktu sebenarnya | Tergantung pada jenisnya | Ya | TIDAK |
| Mempertahankan format | Ya | TIDAK | Tergantung pada metode |
Masa Depan Penyembunyian Data
Masa depan penyembunyian data sebagian besar akan didorong oleh kemajuan AI dan pembelajaran mesin, serta lanskap undang-undang privasi data yang terus berkembang. Teknik penyembunyian kemungkinan akan menjadi lebih canggih, dan solusi otomatis akan semakin lazim. Integrasi lebih lanjut dengan teknologi cloud dan platform data-as-a-service juga diharapkan.
Server Proxy dan Penyembunyian Data
Server proxy dapat berkontribusi pada upaya penyembunyian data dengan bertindak sebagai perantara antara pengguna dan server, sehingga menambahkan lapisan ekstra anonimitas dan keamanan data. Mereka juga dapat menyediakan penyembunyian geolokasi, memberikan privasi tambahan bagi pengguna.
tautan yang berhubungan
- Praktik Terbaik Penyembunyian Data – Oracle
- Penyembunyian Data – IBM
- Penyembunyian Data: Yang Perlu Anda Ketahui – Informatica
Dengan memahami dan menerapkan penyembunyian data, organisasi dapat melindungi informasi sensitif mereka dengan lebih baik, mematuhi persyaratan peraturan, dan memitigasi risiko yang terkait dengan paparan data. Ketika masalah privasi dan peraturan data terus berkembang, peran dan teknik penyembunyian data pasti akan menjadi semakin penting.
