¿Qué es y por qué es importante?

El enmascaramiento de datos suena un poco ambiguo, ¿verdad? ¿Qué es realmente?

Sabemos que esto tiene que ver con los datos, pero ¿qué significa encubrimiento en este contexto? Pues déjame decirte esto, no es una herramienta como te puedes imaginar. Es muy valioso para las empresas y protege los datos de miradas indiscretas.

En este post hablaremos de qué es cada uno, sus similitudes y diferencias.

Sin más preámbulos, entremos de lleno.

¿Qué es el enmascaramiento de datos?

El enmascaramiento de datos es cualquier método utilizado para ofuscar datos para proteger información confidencial. Más técnicamente, el enmascaramiento de datos es el acto de anonimizar, seudonimizar, editar, limpiar o desidentificar datos confidenciales. El enmascaramiento de datos, también conocido como ofuscación de datos, generalmente implica reemplazar los valores de datos reales con equivalentes ficticios y realistas.

¿Por qué es importante el enmascaramiento de datos?

El campo de la tecnología de la información se está volviendo más impulsado por los datos, y las aplicaciones basadas en datos y la competencia basada en datos son dos ejemplos muy destacados. Mantener una ventaja competitiva en el mundo basado en datos es fundamental y, a medida que se vuelve más y más evidente, la necesidad de seguridad de datos sigue creciendo.

El enmascaramiento de datos es algo que las empresas y las personas utilizan para proteger no solo su propia información, sino también la de los demás. Por ejemplo, las empresas utilizan técnicas de enmascaramiento de datos para proteger la información sobre su empresa, así como la información sobre sus usuarios y clientes.

A medida que las leyes de cumplimiento de seguridad y privacidad de datos pasan a primer plano, el enmascaramiento de datos y la ofuscación de la información ahora juegan un papel importante en el cumplimiento de los requisitos básicos de seguridad.

Tipos de enmascaramiento de datos

1. Enmascaramiento en su lugar

El enmascaramiento en el lugar es leer del objetivo y luego sobrescribir cualquier información confidencial con los datos enmascarados.

2. Enmascaramiento sobre la marcha

El enmascaramiento sobre la marcha es la lectura de datos desde una ubicación, como la producción, y la escritura de los datos enmascarados para un propósito que no sea de producción.

3. Enmascaramiento de datos estáticos

El enmascaramiento de datos en memoria elimina cualquier rastro, como registros o cambios en los datos capturados. Esto ayuda al eliminar los datos estáticos que quedan después de las interacciones con el almacenamiento.

4. Enmascaramiento dinámico de datos

Los datos se transmiten directamente desde el sistema de producción y son utilizados por otro sistema en el entorno de desarrollo/prueba.

5. Generación de datos sintéticos

En lugar de enmascarar datos, este enfoque en realidad genera nuevos datos en lugar de datos existentes, preservando la estructura de datos. Se utiliza para escenarios como la creación de aplicaciones desde cero: la creación de sistemas de software para un entorno completamente nuevo.

Técnicas de enmascaramiento de datos

1. Cifrado de datos

Los datos cifrados son esencialmente una colección de datos que son inútiles sin la clave de descifrado creada con el método de cifrado utilizado. Los datos están enmascarados por el algoritmo de cifrado cambiando los datos a una cadena de datos equivalente.

Debido a la complejidad de esta técnica, es una de las formas más seguras de enmascarar datos. Este método requiere un cifrado continuo y mecanismos para administrar y compartir las claves de cifrado, lo que puede complicar el proceso de enmascaramiento de datos.

2. Tokenización

La tokenización es un tipo de cifrado que genera tokens con estado o sin estado, la mayoría de los cuales son reidentificables. Los tokens permiten la transmisión segura de datos y, a menudo, se utilizan con fines de autenticación, ya que los tokens son únicos y se basan en el conjunto de información proporcionada.

3. Cifrado

Esta técnica consiste en mezclar caracteres o números para que la información técnicamente siga presente. Esto significa que con las herramientas adecuadas, los datos podrían volver a ensamblarse, ya que es una mala elección para enmascarar datos altamente confidenciales.

4. Supresión o Eliminación

Este proceso reemplaza los datos con valores en blanco, eliminando así cualquier utilidad de los datos.

5. Variación

Con la varianza, los datos cambian según los valores de rango predefinidos. Puede ser útil en situaciones en las que necesita proteger datos transaccionales no confidenciales con fines de agregación o análisis y prueba.

6. Reemplazo

Los datos se reemplazan con un valor diferente. El nivel de dificultad a realizar puede variar dependiendo de varios factores. Si bien suele ser cierto que la dificultad está relacionada con la seguridad de los datos, es una forma adecuada de enmascarar si se hace correctamente.

7. Barajar

Barajar es el acto de mover datos entre filas en la misma columna. Esto puede ser útil ya que proporciona datos que parecen ser información real pero que no tienen valor real. Sin embargo, este es otro proceso que deja los datos intactos y, por lo tanto, la seguridad del encubrimiento puede variar.

8. Editores

Este tipo de enmascaramiento de datos se realiza cambiando todos los caracteres de destino al mismo carácter, por ejemplo, reemplazando todos los números con un asterisco. La desventaja de este método es que elimina todo el valor de los datos de destino, lo que los hace menos valiosos para las empresas.

Mejores prácticas para el enmascaramiento de datos

Después de discutir los tipos y técnicas de enmascaramiento de datos, hay otro punto que no deberíamos discutir, que son las mejores prácticas relacionadas con estos conceptos. Hablemos más sobre ellos, luego pasemos a un resumen que cubra los platos importantes para llevar.

Defina el alcance de su proyecto.

Para identificar correctamente las necesidades de enmascaramiento de datos de su proyecto, primero debe comprender el alcance completo de su proyecto. Esto le permite identificar correctamente qué información debe enmascararse, quién y qué está autorizado para ver o interactuar con esa información y dónde se encuentran los datos. Recopilar esta información puede parecer sencillo, pero la complejidad puede variar según las necesidades individuales del proyecto y/o negocio.

Establecer una integridad referencial consistente.

Asegúrese de que todos los tipos de datos estén enmascarados con el mismo algoritmo en toda la aplicación empresarial. Usar la misma herramienta de enmascaramiento de datos para toda su aplicación comercial no es una solución viable. En su lugar, es mejor sincronizar sus prácticas en toda la empresa, asegurándose de que las prácticas de enmascaramiento de datos de su proyecto sean coherentes.

Asegure sus algoritmos de enmascaramiento

Asegurar los algoritmos de enmascaramiento es uno de los pasos más importantes en el proceso de enmascaramiento de datos, porque si los atacantes los detectan o los revelan, los datos de la aplicación pueden quedar completamente expuestos.

Los algoritmos revelados pueden paralizar toda la aplicación o incluso la empresa, además, pueden exponer a los contactos y clientes al robo o algo peor.

La mejor práctica es garantizar que los roles y las responsabilidades estén separados. De hecho, esto es a menudo un requisito de seguridad bajo ciertas regulaciones.

Además, si bien el personal del equipo puede decidir qué métodos se deben usar para enmascarar los datos, solo los propietarios de los datos del departamento deben tener acceso a algoritmos, claves y conjuntos de datos específicos. Esto minimiza la exposición de la superficie a datos sensibles del algoritmo, protegiendo aún más la integridad del algoritmo de enmascaramiento de datos.

Enmascaramiento de datos: últimas conclusiones

Hay algunos puntos importantes para recordar de esta publicación, así que resumamos algunas conclusiones clave.

• El enmascaramiento de datos es el proceso de enmascarar información diseñado para proteger los datos confidenciales de la divulgación o la violación.

• La importancia del enmascaramiento de datos subraya la importancia de proteger a la empresa, el cliente, el usuario y cualquier otra información que se considere sensible.

• Hay muchos tipos diferentes de enmascaramiento de datos que se utilizan para diferentes propósitos, como enmascaramiento en el lugar, enmascaramiento en vuelo, enmascaramiento de datos estáticos, enmascaramiento de datos dinámicos y generación de datos sintéticos.

• En el campo del enmascaramiento de datos, también se utilizan varias técnicas para lograrlo, como el cifrado de datos, tokenización, cifrado, reinicio o eliminación, variación, reemplazo, barajado y redacción.

• Las mejores prácticas para el enmascaramiento efectivo de datos son definir el alcance del diseño, establecer una integridad referencial consistente y asegurar los algoritmos de enmascaramiento.

A partir de esta publicación, debe comprender mejor los conceptos básicos del enmascaramiento de datos, su significado, los tipos de enmascaramiento de datos, las técnicas utilizadas y algunas de las mejores prácticas a tener en cuenta al implementarlo.