Маскирование данных

1. Что такое маскирование данных
2. Зачем нужно маскирование данных
3. Как работает маскирование данных
4. Примеры маскирования

В современном мире, где цифровизация проникает во все сферы жизнедеятельности, вопросы защиты информации становятся всё более актуальными. С каждым днём увеличивается количество данных, которые нуждаются в надёжной защите от несанкционированного доступа, утечек и взлома. В этой связи, методы обеспечения информационной безопасности постоянно совершенствуются и развиваются. Один из таких методов — маскирование данных — представляет собой эффективный способ защиты, позволяющий минимизировать риски при обработке и хранении чувствительной информации.

Что такое маскирование данных

Маскирование данных — это процесс скрытия исходной информации путём преобразования данных в формат, который сохраняет полезность для определённых процессов или тестирований, но делает эти данные бесполезными для злоумышленников. Таким образом, даже в случае несанкционированного доступа к данным, конфиденциальная информация остаётся защищённой. Применение данного метода позволяет организациям не только обезопасить себя от потенциальных угроз, но и соответствовать существующим стандартам и требованиям в области информационной безопасности.

Иными словами, это метод защиты конфиденциальной информации, при котором исходные данные изменяются необратимо, сохраняя при этом важные для работы характеристики. Такой подход позволяет использовать реалистичные данные в тестовых, разработческих или обучающих целях, не подвергая риску оригинальную информацию. Процесс маскирования может включать в себя различные техники, такие как замена значений на случайные данные, сдвиг дат, обфускацию текста и многие другие, которые делают идентификацию исходных данных невозможной. В отличие от методов шифрования, где оригинальную информацию можно восстановить с использованием ключа, маскированные данные не могут быть преобразованы обратно. Это обеспечивает дополнительный слой защиты, особенно когда необходимо делиться данными с внешними разработчиками или тестировщиками, при этом соблюдая гарантии того, что конфиденциальность сохраняется. Это позволяет защитить данные, даже если они окажутся в недобросовестных руках.

Зачем нужно маскирование данных

Существует несколько причин, почему маскирование данных становится обязательной практикой для организаций:

1. Защита личных данных: Одной из основных целей маскирования является защита личных идентифицируемых данных (PII) от несанкционированного доступа или утечек. В том числе имён, адресов, номеров кредитных карт и другой важной информации.

2. Соблюдение законодательно-правовых норм: Многие отрасли, такие как здравоохранение и финансы требуют соблюдения строгих правил по защите конфиденциальной информации. Маскирование данных помогает организациям выполнять эти требования и избегать штрафов за нарушения.

3. Снижение рисков при разработке и тестировании: При разработке программного обеспечения и проведении тестирования часто используется реальная информация, которая может содержать чувствительные данные. Маскирование данных позволяет работать с безопасными версиями этих данных, минимизируя риски.

4. Улучшение бизнес-процессов: Использование маскированных данных позволяет организации проводить более эффективные аналитические исследования, без необходимости рисковать конфиденциальностью информации.

5. Доверие клиентов: Компании, которые активно защищают личные данные и соблюдают правила конфиденциальности, снижают вероятность утечек и укрепляют доверие со стороны своих клиентов.

 Как работает маскирование данных

В основе маскирования лежит применение алгоритмов, которые могут изменять данные таким образом, чтобы их оригинальное значение было невозможно восстановить без специального ключа. Например, имена могут быть изменены на бессмысленный набор символов, номера телефонов – на случайный набор чисел, а адреса электронной почты – на произвольные строки символов. В то же время, структура данных остается неизменной, что позволяет использовать их для тестирования программных приложений или тренировки машинных алгоритмов, не подвергая рискам реальную информацию.

Маскирование данных может осуществляться различными методами, каждый из которых имеет свои особенности и области применения. Основные техники маскирования включают:

1. Замена (Substitution): В этой технике реальные данные заменяются на случайные, сохраняя при этом ту же структуру данных. Например, реальные имена могут быть заменены имена из набора случайных имен.

2. Шифрование (Encryption): Данные преобразуются в недоступный для чтения формат с использованием криптографических алгоритмов. Однако необходимо помнить, что при шифровании оригинальные данные могут быть восстановлены с использованием ключа.

3. Масштабирование (Scaling): Эта техника заключается в изменении числовых данных, сохраняя при этом относительные значения. Например, если оригинальные данные – это зарплаты сотрудников, можно умножить их на определенный коэффициент, чтобы скрыть фактические суммы.

4. Сторона (Nulling Out): В этом методе данные просто удаляются или заменяются на “нулевые” значения. Например, адреса клиентов могут быть заменены на “Неизвестен”.

5. Требования по анонимизации: В некоторых случаях, особенно в медицинских или социальных исследованиях, может потребоваться анонимизация данных, что предполагает удаление всех личных идентифицируемых данных, чтобы сделать невозможным восстановление исходной информации.

6. Псевдонимизация: Этот метод заменяет информацию псевдонимами, которые не позволяют идентифицировать субъект. Однако данные остаются связными и могут быть восстановлены в определённых условиях.

Разработка и внедрение процесса маскирования данных включает в себя не только выбор подходящей техники, но и ответственность за выбор приведенных в ней данных, чтобы, во-первых, избежать сокрытия критически важной информации, а, во-вторых, избежать проблемных ситуаций,  которые могут быть возникнуть, если будут нарушены правила маскирования данных.

Примеры маскирования

Маскирование данных включает в себя разнообразные подходы и техники, позволяющие скрыть реальную информацию, при этом сохраняя функциональность и значение данных для процессов обработки.

1. Медицинская сфера: В рамках клинических испытаний и исследований часто требуется использовать информацию о пациентах. Маскирование позволяет использовать данные о здоровье, такие как диагнозы и процедуры, без риска раскрытия личности пациентов.

2. Финансовый сектор: Банки и финансовые учреждения используют маскирование для защиты данных клиентов, сохраняя при этом возможность анализа и работы с этими данными, например, в процессе кредитования и верификации.

3. ИТ и разработка ПО: При тестировании программного обеспечения важно использовать данные, похожие на реальные, но не содержащие конфиденциальной информации. Маскирование данных пользователей позволяет разработчикам и тестировщикам действовать более эффективно, избегая рисков утечек.

4. Коммерческие организации: В розничной торговле компании могут использовать маскированные данные о покупках, чтобы анализировать поведение клиентов и предлагать персонализированные предложения, не раскрывая их личных сведений.

5. Государственные структуры: В государственных учреждениях, работающих с данными граждан, маскирование может применяться для защиты информации о налогоплательщиках, социальных престижах и многом другом.

Итак, маскирование данных представляет собой важный инструмент для обеспечения безопасности информации. Он необходим в условиях современного общества с его растущими требованиями к защите личных данных. Внедрение таких технологий становится все более актуальным для организаций, стремящихся укрепить доверие клиентов и защитить свои активы от утечек и кибератак.

Именно поэтому маскирование данных становится ключевым элементом в стратегии управления рисками и безопасности. Реализуя современные методы и технологии маскирования, компания может эффективно защищать информацию клиентов и партнёров, минимизируя вероятность утечек и кибератак. Технология помогает определить все чувствительные данные во всех системах компании с помощью каталога данных и блокировать доступ к конфиденциальной информации с помощью технологий маскирования. Это не только укрепляет доверие со стороны клиентов, но и способствует повышению общей эффективности бизнес-процессов, позволяя использовать данные в безопасной среде.

Вам может быть интересно

Решение

Плюс7 ФормИТ Маскинг – обезличивание данных для тестовых сред

Подробности

Вебинар в записи

Опыт, сын ошибок трудных – построение референсной архитектуры

Получить запись

Олег Гиацинтов

Технический директор DIS Group

Один из ведущих экспертов России во многих областях, связанных с Big Data и стратегическим управлением данными, включая интеграцию данных, обеспечение их качества, управления знаниями и построение датацентричных бизнес-процессов.