¿Qué es el enmascaramiento de datos y por qué es importante?

El enmascaramiento de datos es el proceso de reemplazar los datos originales de producción con datos estructuralmente similares y no auténticos. El formato de los datos permanece igual, pero los valores se alteran. La alteración puede realizarse mediante cifrado, reorganización de caracteres o sustitución. El enmascaramiento de datos es un proceso unidireccional que recupera los datos originales o realiza ingeniería inversa para impedir su obtención.

Legislación sobre privacidad de datos como GDPR En la UE se promueve el enmascaramiento de datos, y las empresas minimizan el uso de datos privados. El coste medio de una filtración de datos es de 4 millones de dólares, lo que motiva a las empresas a invertir en soluciones de seguridad de la información como el enmascaramiento de datos, cuya implementación puede ser relativamente más económica que otras soluciones de cifrado.

Tipos de enmascaramiento de datos

• Enmascaramiento estático de datos (SDM)

  En el enmascaramiento de datos estáticos, los datos primero se enmascaran en la base de datos y luego se copian a un entorno de prueba para que las organizaciones puedan trasladar los datos de prueba a entornos no confiables o a proveedores externos.

• Enmascaramiento dinámico de datos (DDM)

  En DDM, no se requiere un segundo almacenamiento de datos. Los datos permanecen desenmascarados en la base de datos y, previa solicitud, se enmascaran y se envían. El contenido se mezcla en tiempo real bajo demanda para enmascarar los datos. Los datos desenmascarados nunca se exponen a usuarios no autorizados. Se requiere un proxy inverso para lograr DDM. Otros métodos de enmascaramiento dinámico de datos se denominan generalmente enmascaramiento de datos sobre la marcha.

Beneficios del enmascaramiento de datos

• El enmascaramiento de datos es esencial en muchas regulaciones y cumplimientos, como HIPPA, donde los datos de información de identificación personal (PII) deben protegerse y nunca exponerse.
• Los datos enmascarados también conservan la integridad y el formato estructural.
• Los desarrolladores y evaluadores pueden acceder a los datos sin exponerlos.
• Reduce el riesgo de seguridad al contar con análisis de datos y mostrar resultados.

• La solución viable contra amenazas como

  • Violaciones de datos
  • Pérdida de datos
  • Secuestro de cuentas o servicios
  • Interfaces inseguras
  • Uso malicioso de datos por parte de personas con información privilegiada

Técnicas de enmascaramiento

El enmascaramiento de datos se puede realizar de varias maneras, que incluyen:

• Sustitución

  Las organizaciones sustituyen los datos originales con datos aleatorios de un archivo de búsqueda proporcionado o personalizado. Esta es una forma eficiente y eficaz de ocultar datos, ya que las empresas preservan su integridad y formato estructural.

• Arrastramiento

  Al barajar, las organizaciones sustituyen los datos originales por otros que parecen auténticos, pero se barajan las entidades de la misma columna. El valor puede moverse vertical o aleatoriamente a lo largo de las columnas.

• Borrón

  El valor almacenado en la base de datos se modifica con un rango definido de valores disponibles.

• Desorden de personajes

  En este caso, los caracteres se mezclan aleatoriamente, reordenando los caracteres involucrados. Este proceso es irreversible, por lo que no se pueden obtener los datos originales a partir de los datos mezclados.

• Tokenization

  Tokenization Es un proceso reversible donde los datos se sustituyen por valores de marcador de posición aleatorios. La tokenización puede implementarse con o sin bóveda, según el caso de uso y el coste de cada solución.

Formas adecuadas de compartir datos con usuarios no autorizados

• Anulación o eliminación

  Reemplazar datos confidenciales con valores nulos es también una de las estrategias que las organizaciones pueden preferir con las funciones habituales de enmascaramiento de datos. Esto puede reducir la precisión del análisis de datos o de otras pruebas.

• enmascarar

  Aquí, solo se enmascaran algunas partes de los datos. Es similar a la anulación, ya que también es ineficaz en entornos de prueba. Esto puede ser útil en situaciones como recibos de compra, donde solo se ven los últimos cuatro dígitos para prevenir fraudes.

¿Qué tipos de datos requieren enmascaramiento de datos?

• Información de identificación personal (PII)

  Esto incluye cualquier dato que pueda utilizarse para identificar personalmente a una persona en particular.

• Información de salud protegida (PHI)

  La PHI incluye información demográfica, historias clínicas, resultados de pruebas y laboratorios, condiciones de salud mental, información del seguro y otros datos que un profesional de la salud recopila para identificar la atención adecuada.

• Información de tarjetas de pago (PCI-DSS)

  Se trata de un estándar de seguridad de la información que las organizaciones deben seguir al manipular tarjetas de crédito de marca de los principales sistemas de tarjetas.

• Propiedad intelectual (IP)

  La propiedad intelectual se refiere a creaciones de la mente, como invenciones, obras literarias y artísticas, diseños y símbolos, nombres e imágenes utilizados en el comercio.

¿Cuáles son las mejores prácticas para el enmascaramiento de datos?

• Todos los datos confidenciales deben detectarse y enmascararse antes de transferirse a un entorno de prueba. Esto puede evitar cualquier exposición de datos, que podría generar complicaciones adicionales.
• También es necesario comprender los datos confidenciales que requieren enmascaramiento y elegir la técnica de enmascaramiento más adecuada.
• Los métodos de enmascaramiento de datos irreversibles pueden ser favorables ya que los datos no pueden transformarse nuevamente a la versión original.

Conclusión

El enmascaramiento de datos reemplaza datos confidenciales con información similar pero falsa, lo cual es vital para el cumplimiento de normativas como el RGPD y la HIPAA. Las técnicas incluyen la sustitución, la reorganización, la difuminación y la tokenización, lo que garantiza la integridad de los datos y previene filtraciones. Es crucial para la información de identificación personal (PII), la información sanitaria protegida (PHI), los datos de tarjetas de pago (PCI-DSS) y la propiedad intelectual (PI).

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