Маскування даних – це процес, який використовується для захисту даних, щоб захистити чутливу, приватну та конфіденційну інформацію від несанкціонованого доступу. Це передбачає створення структурно подібної, але неавтентичної версії даних, яку можна використовувати в сценаріях, де фактичні дані не потрібні. Маскування даних гарантує, що інформація залишається корисною для таких процесів, як тестування програмного забезпечення та навчання користувачів, одночасно зберігаючи конфіденційність даних.
Еволюція маскування даних
Концепція маскування даних сягає своїм корінням до появи цифрових баз даних наприкінці 20 століття. Коли установи почали усвідомлювати цінність — і вразливість — своїх цифрових даних, виникла потреба в заходах захисту. Початкові методи маскування даних були грубими, часто включали просту заміну символів або скремблювання.
Перша задокументована згадка про маскування даних датується 1980-ми роками з появою інструментів CASE (Computer Aided Software Engineering). Ці інструменти були розроблені для покращення процесів розробки програмного забезпечення, і однією з їхніх особливостей було надання імітаційних даних або заміни даних для цілей тестування та розробки, що, по суті, було ранньою формою маскування даних.
Розуміння маскування даних
Маскування даних працює на основі заміни конфіденційних даних фіктивними, але оперативними даними. Це дозволяє установам використовувати та ділитися своїми базами даних без ризику розголошення особистості суб’єктів даних або конфіденційної інформації.
Процес маскування даних часто включає кілька етапів, включаючи класифікацію даних, де ідентифікуються конфіденційні дані; визначення правила маскування, де визначається спосіб приховування даних; і, нарешті, процес маскування, коли фактичні дані замінюються сфабрикованою інформацією.
Маскування даних є особливо актуальним у контексті таких нормативних актів, як Загальний регламент захисту даних (GDPR) і Закон Каліфорнії про конфіденційність споживачів (CCPA), які встановлюють суворі правила щодо конфіденційності та використання персональних даних.
Функціонування маскування даних
За своєю суттю маскування даних передбачає заміну або обфускацію реальних даних. Ця заміна відбувається таким чином, що замасковані дані зберігають той самий формат, довжину та загальний вигляд, що й вихідні дані, таким чином зберігаючи свою корисність і водночас зберігаючи конфіденційність.
Наприклад, номер кредитної картки можна замаскувати, зберігши першу й останню чотири цифри, але замінивши середні цифри випадковими числами, або адресу електронної пошти можна замаскувати, змінивши символи перед символом «@», але зберігаючи загальну структуру електронної пошти.
Ключові особливості маскування даних
- Безпека даних: Це допомагає захистити конфіденційні дані від несанкціонованого доступу.
- Зручність використання даних: Замасковані дані зберігають структурну цілісність, гарантуючи, що вони залишаються придатними для потреб розробки, аналітики та тестування.
- Відповідність нормативним вимогам: Це допомагає установам дотримуватися правил захисту даних.
- Зменшує ризик: Видаляючи конфіденційні дані, він обмежує ризик, пов’язаний із порушенням даних.
Типи маскування даних
Методи маскування даних можна розділити на чотири основні категорії:
- Статичне маскування даних (SDM): SDM маскує дані в базі даних і створює нову замасковану копію бази даних. Потім ці замасковані дані використовуються в невиробничому середовищі.
- Динамічне маскування даних (DDM): DDM не змінює дані в базі даних, але маскує їх під час виконання запитів до бази даних.
- Маскування даних на льоту: Це техніка маскування даних у реальному часі, яка зазвичай використовується під час передачі даних.
- Маскування даних у пам'яті: У цій техніці дані маскуються в кеші або на рівні пам’яті програми.
Програми маскування даних і проблеми
Маскування даних широко використовується в таких секторах, як охорона здоров’я, фінанси, роздрібна торгівля та будь-якій галузі, яка має справу з конфіденційними даними користувачів. Він широко використовується для невиробничих завдань, таких як тестування програмного забезпечення, аналіз даних і навчання.
Однак маскування даних також створює проблеми. Процес має бути достатньо ретельним, щоб захистити дані, але не настільки масштабним, щоб погіршити корисність замаскованих даних. Крім того, це не повинно впливати на продуктивність системи чи процес отримання даних.
Порівняння та характеристика
| Маскування даних | Шифрування даних | Анонімізація даних | |
|---|---|---|---|
| Змінює дані | Так | Немає | Так |
| Реверсивний | Так | Так | Немає |
| Реальний час | Залежить від типу | Так | Немає |
| Зберігає формат | Так | Немає | Залежить від методу |
Майбутнє маскування даних
Майбутнє маскування даних значною мірою буде залежати від прогресу в області штучного інтелекту та машинного навчання, а також від розвитку законів про конфіденційність даних. Методи маскування, ймовірно, стануть більш досконалими, а автоматизовані рішення збільшаться. Також очікується подальша інтеграція з хмарними технологіями та платформами даних як послуг.
Проксі-сервери та маскування даних
Проксі-сервери можуть сприяти маскуванню даних, діючи як посередник між користувачем і сервером, тим самим додаючи додатковий рівень анонімності та безпеки даних. Вони також можуть забезпечувати маскування геолокації, забезпечуючи додаткову конфіденційність для користувача.
Пов'язані посилання
- Найкращі методи маскування даних – Oracle
- Маскування даних – IBM
- Маскування даних: що вам потрібно знати – Informatica
Розуміючи та використовуючи маскування даних, організації можуть краще захистити свою конфіденційну інформацію, дотримуватися нормативних вимог і зменшити ризики, пов’язані з розкриттям даних. Оскільки питання конфіденційності та регулювання даних продовжують розвиватися, роль і методи маскування даних, безсумнівно, ставатимуть все важливішими.
