Маскирование данных

Маскирование данных — это процесс, используемый в обеспечении безопасности данных для защиты конфиденциальной, частной и конфиденциальной информации от несанкционированного доступа. Он предполагает создание структурно похожей, но недостоверной версии данных, которую можно использовать в сценариях, где фактические данные не нужны. Маскирование данных гарантирует, что информация останется полезной для таких процессов, как тестирование программного обеспечения и обучение пользователей, при одновременном сохранении конфиденциальности данных.

Эволюция маскировки данных

Концепция маскировки данных уходит своими корнями в эпоху появления цифровых баз данных в конце 20 века. Когда учреждения начали осознавать ценность и уязвимость своих цифровых данных, возникла необходимость в защитных мерах. Первоначальные методы маскировки данных были грубыми и часто включали простую замену символов или скремблирование.

Первое документальное упоминание о маскировке данных относится к 1980-м годам, с появлением инструментов компьютерной разработки программного обеспечения (CASE). Эти инструменты были разработаны для улучшения процессов разработки программного обеспечения, и одной из их функций было предоставление имитационных или замещающих данных для целей тестирования и разработки, что, по сути, было ранней формой маскировки данных.

Понимание маскировки данных

Маскирование данных основано на замене конфиденциальных данных фиктивными, но оперативными данными. Это позволяет учреждениям использовать и обмениваться своими базами данных, не рискуя раскрыть личность субъектов данных или конфиденциальную информацию.

Процесс маскировки данных часто включает в себя несколько этапов, включая классификацию данных, при которой выявляются конфиденциальные данные; определение правила маскировки, где определяется метод сокрытия данных; и, наконец, процесс маскировки, при котором фактические данные заменяются сфабрикованной информацией.

Маскирование данных особенно актуально в контексте таких правил, как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA), которые устанавливают строгие правила в отношении конфиденциальности данных и использования личных данных.

Функционирование маскировки данных

По своей сути маскировка данных предполагает замену или запутывание реальных данных. Эта замена происходит таким образом, что замаскированные данные сохраняют тот же формат, длину и общий вид, что и исходные данные, тем самым сохраняя свою полезность и одновременно обеспечивая конфиденциальность.

Например, номер кредитной карты можно замаскировать, сохранив первые и последние четыре цифры, но заменив средние цифры случайными числами, или адрес электронной почты можно замаскировать, изменив символы перед символом «@», сохранив при этом общую структуру. формата электронной почты.

Ключевые особенности маскировки данных

• Безопасность данных: Это помогает защитить конфиденциальные данные от несанкционированного доступа.
• Удобство использования данных: Замаскированные данные сохраняют структурную целостность, гарантируя, что их можно будет использовать для целей разработки, анализа и тестирования.
• Соответствие нормативным требованиям: Это помогает учреждениям соблюдать правила защиты данных.
• Снижает риск: Удаление конфиденциальных данных ограничивает риск, связанный с утечкой данных.

Типы маскировки данных

Методы маскировки данных можно разделить на четыре основные категории:

1. Статическая маскировка данных (SDM): SDM маскирует данные в базе данных и создает новую замаскированную копию базы данных. Эти замаскированные данные затем используются в непроизводственной среде.
2. Динамическое маскирование данных (DDM): DDM не изменяет данные в базе данных, а маскирует их при выполнении запросов к базе данных.
3. Маскирование данных на лету: Это метод маскировки данных в реальном времени, который обычно используется во время передачи данных.
4. Маскирование данных в памяти: В этом методе данные маскируются в кэше или на уровне памяти приложения.

Приложения и проблемы маскировки данных

Маскирование данных широко используется в таких секторах, как здравоохранение, финансы, розничная торговля и в любой отрасли, связанной с конфиденциальными пользовательскими данными. Он широко используется для непроизводственных задач, таких как тестирование программного обеспечения, анализ данных и обучение.

Однако маскирование данных также представляет собой проблему. Этот процесс должен быть достаточно тщательным, чтобы защитить данные, но не настолько обширным, чтобы снизить полезность замаскированных данных. Кроме того, это не должно влиять на производительность системы или процесс получения данных.

Сравнения и характеристики

Будущее маскировки данных

Будущее маскировки данных во многом будет зависеть от достижений в области искусственного интеллекта и машинного обучения, а также от развития законов о конфиденциальности данных. Методы маскировки, вероятно, станут более изощренными, а автоматизированные решения станут более распространенными. Ожидается также дальнейшая интеграция с облачными технологиями и платформами данных как услуги.

Прокси-серверы и маскирование данных

Прокси-серверы могут способствовать маскировке данных, выступая в качестве посредника между пользователем и сервером, тем самым добавляя дополнительный уровень анонимности и безопасности данных. Они также могут обеспечивать маскирование геолокации, обеспечивая дополнительную конфиденциальность пользователя.

Ссылки по теме

1. Лучшие практики маскировки данных – Oracle
2. Маскирование данных – IBM
3. Маскирование данных: что нужно знать – Информатика

Понимая и применяя маскировку данных, организации могут лучше защитить свою конфиденциальную информацию, соблюдать нормативные требования и снизить риски, связанные с раскрытием данных. Поскольку проблемы конфиденциальности и правила использования данных продолжают развиваться, роль и методы маскировки данных, несомненно, будут становиться все более важными.