¿Qué es el enmascaramiento de datos?
El enmascaramiento de datos es un método para proteger los datos sensibles en uso de una exposición no intencionada mientras se mantiene el valor funcional de los datos mediante la ofuscación de los mismos. Las técnicas de enmascaramiento de datos pueden incluir la sustitución de partes de conjuntos de datos, el barajado de los datos, la traducción de números específicos a rangos, el cifrado de los datos, y más. Un caso de uso común sería enmascarar ciertos datos disponibles para los representantes de centros de llamadas, como cambiar las fechas de nacimiento de los clientes a rangos de edad (entre 30 y 50 años, por ejemplo) para proteger la información sensible de la fecha de nacimiento de los clientes, mientras se conserva la utilidad de la información del rango de edad para el empleado del centro de llamadas.
Tipos de enmascaramiento de datos
Los tipos de enmascaramiento de datos varían dependiendo de cómo están organizados los valores originales. Los principales tipos incluyen:
- Estático: Crea una versión sanitizada de la base de datos alterando toda la información sensible. Se crea una copia de seguridad de una base de datos en producción y se mueve a una ubicación diferente. Después de eliminar los datos innecesarios, la información restante se enmascara mientras está en reposo. Una vez completado esto, la nueva copia puede distribuirse de manera segura.
- Determinístico: Mapea dos conjuntos de datos para que tengan el mismo tipo de datos, con cada valor consistentemente reemplazado por el valor correspondiente. Por ejemplo, el término "Verbena" siempre sería reemplazado por el término "Amina". Este método puede ser conveniente pero no es el más seguro.
- En tiempo real: Útil en un entorno de desarrollo, este tipo enmascara los datos a medida que se transfieren de sistemas de producción a sistemas de desarrollo antes de ser guardados. En lugar de crear una copia de seguridad, los datos se enmascaran automáticamente mientras se transmiten continuamente desde la producción al destino deseado.
- Dinámico: Mientras que el enmascaramiento en tiempo real almacena información en un almacén de datos secundario en el entorno de desarrollo, el enmascaramiento de datos dinámico transmite estos detalles directamente desde la producción al entorno de desarrollo.
Beneficios del enmascaramiento de datos
El enmascaramiento de datos es un proceso que mantiene la información sensible alejada de miradas indiscretas mientras está en uso. Las organizaciones que utilizan esta estrategia experimentan los siguientes beneficios de seguridad:
- Medida de seguridad proactiva: Ayuda a las organizaciones a evitar amenazas críticas como la pérdida de datos, la exfiltración, el compromiso de cuentas, interfaces inseguras y amenazas internas.
- Adopción más segura de la nube: Algunas organizaciones podrían ser reacias a operar en la nube debido a los posibles riesgos de seguridad. El enmascaramiento resuelve este problema al reducir estas preocupaciones.
- Datos utilizables y de bajo riesgo: Aunque inútiles para cualquier riesgo de seguridad, los datos enmascarados siguen siendo funcionales para el uso interno de la organización.
- Compartición segura: Los detalles sensibles pueden compartirse con probadores y desarrolladores sin filtrar datos que no están enmascarados.
Técnicas de enmascaramiento de datos
Las organizaciones pueden elegir entre varias técnicas de enmascaramiento, cada una variando por el método y el nivel de seguridad. Las técnicas más comunes incluyen:
- Encriptación: Hace que los datos sean inútiles a menos que el espectador tenga la clave de encriptación. Esta técnica es la más segura, ya que utiliza un algoritmo para enmascarar completamente los datos. También es la más complicada, ya que depende de tecnología como el software de encriptación para realizar medidas de seguridad continuas.
- Desordenamiento: Reorganiza los caracteres en un orden aleatorio. Este método es simple y no tan seguro como la encriptación.
- Nulificación: Presenta valores específicos como faltantes (null) cuando son vistos por ciertos usuarios.
- Varianza de valores: Los valores originales se ocultan proporcionando una función en su lugar, como la diferencia entre el valor más alto y el más bajo en una serie.
- Sustitución: Los valores se reemplazan con detalles falsos que parecen realistas. Por ejemplo, los nombres podrían ser reemplazados por una selección aleatoria de otros nombres.
- Barajado: En lugar de reemplazar los valores de datos con alternativas falsas, los valores reales dentro del conjunto se barajan para representar registros existentes mientras se protege la información sensible.
Mejores prácticas de enmascaramiento de datos
Se pueden tomar ciertas medidas para asegurar que los procesos de enmascaramiento de datos sean efectivos. Para obtener los mejores resultados, se deben seguir las siguientes precauciones de seguridad:
- Planificar con anticipación: Una organización debe identificar la información que requiere protección antes de comenzar el proceso de enmascaramiento. La información adicional que necesita recopilar incluye quién estará autorizado para ver detalles específicos, dónde se almacenará y qué aplicaciones estarán involucradas.
- Priorizar la integridad referencial: Todos los tipos de información deben enmascararse utilizando un algoritmo estándar. Aunque la misma herramienta de enmascaramiento podría no ser una opción para grandes empresas, todas las herramientas de enmascaramiento deben estar sincronizadas para compartir datos a través de las líneas departamentales sin problemas.
- Asegurar los algoritmos: Los algoritmos, conjuntos de datos alternativos y claves deben asegurarse para evitar que usuarios no autorizados realicen ingeniería inversa de la información sensible.
Martha Kendall Custard
Martha Kendall Custard is a former freelance writer for G2. She creates specialized, industry specific content for SaaS and software companies. When she isn't freelance writing for various organizations, she is working on her middle grade WIP or playing with her two kitties, Verbena and Baby Cat.
