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Mascaramento de Dados

por Martha Kendall Custard
A máscara de dados permite que as organizações compartilhem dados com segurança. Aprenda o que é, quais tipos existem e como usá-la.

O que é mascaramento de dados?

Mascaramento de dados é um método para proteger dados sensíveis em uso de exposição não intencional, mantendo o valor funcional dos dados ao ofuscá-los. As técnicas de mascaramento de dados podem incluir a substituição de partes dos conjuntos de dados, embaralhamento dos dados, tradução de números específicos para intervalos, embaralhamento dos dados, entre outros. Um caso de uso comum seria mascarar certos dados disponíveis para representantes de call center, como alterar as datas de nascimento dos clientes para intervalos de idade (entre 30-50 anos, por exemplo) para proteger as informações sensíveis de data de nascimento dos clientes, enquanto se mantém a utilidade das informações de intervalo de idade para o funcionário do call center.

Tipos de mascaramento de dados

Os tipos de mascaramento de dados variam dependendo de como os valores originais estão organizados. Os principais tipos incluem:

  • Estático: Cria uma versão sanitizada do banco de dados alterando todas as informações sensíveis. Um backup de um banco de dados em produção é criado e movido para um local diferente. Após remover dados desnecessários, as informações restantes são mascaradas enquanto estão em repouso. Uma vez concluído, a nova cópia pode ser distribuída com segurança.
  • Determinístico: Mapeia dois conjuntos de dados para que tenham o mesmo tipo de dados, com cada valor consistentemente substituído pelo valor correspondente. Por exemplo, o termo “Verbena” seria sempre substituído pelo termo “Amina”. Este método pode ser conveniente, mas não é o mais seguro.
  • Em tempo real: Útil em um ambiente de desenvolvimento, este tipo mascara dados à medida que são transferidos de sistemas de produção para sistemas de desenvolvimento antes de serem salvos. Em vez de criar um backup, os dados são automaticamente mascarados enquanto são continuamente transmitidos da produção para o destino desejado.
  • Dinâmico: Enquanto o mascaramento em tempo real armazena informações em um armazenamento de dados secundário no ambiente de desenvolvimento, o mascaramento dinâmico de dados transmite esses detalhes diretamente da produção para o ambiente de desenvolvimento.

Benefícios do mascaramento de dados

O mascaramento de dados é um processo que mantém informações sensíveis longe de olhares curiosos enquanto estão em uso. As organizações que utilizam essa estratégia experimentam os seguintes benefícios de segurança:

  • Medida de segurança proativa: Ajuda as organizações a evitar ameaças críticas como perda de dados, exfiltração, comprometimento de contas, interfaces inseguras e ameaças internas.
  • Adoção mais segura da nuvem: Algumas organizações podem hesitar em operar na nuvem devido a potenciais riscos de segurança. O mascaramento resolve esse problema ao reduzir essas preocupações.
  • Dados utilizáveis e de baixo risco: Embora inúteis para quaisquer riscos de segurança, os dados mascarados ainda são funcionais para o uso interno da organização.
  • Compartilhamento seguro: Detalhes sensíveis podem ser compartilhados com testadores e desenvolvedores sem vazar dados que não estão mascarados.

Técnicas de mascaramento de dados

As organizações podem escolher entre várias técnicas de mascaramento, cada uma variando pelo método e nível de segurança. As técnicas mais comuns incluem:

  • Criptografia: Torna os dados inúteis a menos que o visualizador tenha a chave de criptografia. Esta técnica é a mais segura, pois usa um algoritmo para mascarar completamente os dados. Também é a mais complicada, pois depende de tecnologia como software de criptografia para realizar medidas de segurança contínuas.
  • Embaralhamento: Reorganiza caracteres em uma ordem aleatória. Este método é simples e não tão seguro quanto a criptografia.
  • Nulling: Apresenta valores específicos como ausentes (null) quando visualizados por certos usuários.
  • Variação de valor: Os valores originais são ocultados fornecendo uma função em vez disso, como a diferença entre o maior e o menor valor em uma série.
  • Substituição: Os valores são substituídos por detalhes falsos que parecem realistas. Por exemplo, nomes podem ser substituídos por uma seleção aleatória de outros nomes.
  • Embaralhamento: Em vez de substituir valores de dados por alternativas falsas, os valores reais dentro do conjunto são embaralhados para representar registros existentes enquanto protegem informações sensíveis.

Melhores práticas de mascaramento de dados

Certas medidas podem ser tomadas para garantir que os processos de mascaramento de dados sejam eficazes. Para obter os melhores resultados, as seguintes precauções de segurança devem ser seguidas:

  • Planeje com antecedência: Uma organização deve identificar informações que precisam ser protegidas antes de iniciar o processo de mascaramento. Informações adicionais que precisam ser coletadas incluem quem estará autorizado a visualizar detalhes específicos, onde serão armazenadas e quais aplicativos estarão envolvidos.
  • Priorize a integridade referencial: Todos os tipos de informações devem ser mascarados usando um algoritmo padrão. Embora a mesma ferramenta de mascaramento possa não ser uma opção para grandes empresas, todas as ferramentas de mascaramento devem ser sincronizadas para compartilhar dados entre departamentos sem problemas.
  • Proteja os algoritmos: Algoritmos, conjuntos de dados alternativos e chaves devem ser protegidos para evitar que usuários não autorizados façam engenharia reversa de informações sensíveis.
Martha Kendall Custard
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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.

Software de Mascaramento de Dados

Esta lista mostra os principais softwares que mencionam mascaramento de dados mais no G2.

Segurança e privacidade de dados para dados em uso por aplicações críticas para a missão e de linha de negócios.

Oracle Data Masking and Subsetting ajuda os clientes de banco de dados a melhorar a segurança, acelerar a conformidade e reduzir os custos de TI ao sanitizar cópias de dados de produção para testes, desenvolvimento e outras atividades e ao descartar facilmente dados desnecessários.

Aprimorar a proteção de dados ao des-sensibilizar e desidentificar dados sensíveis, e pseudonimizar dados para conformidade de privacidade e análises. Dados obscurecidos mantêm o contexto e a integridade referencial permanece consistente, para que os dados mascarados possam ser usados em ambientes de teste, análise ou suporte.

Data Safe é um centro de controle unificado para seus bancos de dados Oracle que ajuda a entender a sensibilidade dos seus dados, avaliar riscos aos dados, mascarar dados sensíveis, implementar e monitorar controles de segurança, avaliar a segurança do usuário, monitorar a atividade do usuário e atender aos requisitos de conformidade de segurança de dados. Quer você esteja usando o Oracle Autonomous Database ou o Oracle Database Cloud Service (Exadata, Máquina Virtual ou Bare Metal), o Data Safe oferece capacidades essenciais de segurança de dados como um serviço na Oracle Cloud Infrastructure.

IBM InfoSphere Optim Data Privacy protege a privacidade e apoia a conformidade usando capacidades extensivas para desidentificar informações sensíveis em aplicativos, bancos de dados e sistemas operacionais.

O CA Test Data Manager combina de forma única elementos de subdefinição de dados, mascaramento, dados sintéticos, clonagem e geração de dados sob demanda para permitir que as equipes de teste atendam às necessidades de teste ágil de sua organização. Esta solução automatiza um dos problemas mais demorados e que consomem mais recursos na Entrega Contínua: a criação, manutenção e provisionamento dos dados de teste necessários para testar rigorosamente aplicações em evolução.

BizDataX torna a mascaramento/anonimização de dados simples, clonando a produção ou extraindo apenas um subconjunto de dados. E mascara no caminho, alcançando a conformidade com o GDPR de forma mais fácil.

A proteção de dados da Imperva analisa todo o acesso dos usuários a aplicativos web críticos para os negócios e protege aplicativos e dados contra ataques cibernéticos.

Descoberta de Dados Sensíveis, Mascaramento de Dados. Controles de Acesso.

O moderno hub de dados da Lyftrondata combina um hub de dados sem esforço com acesso ágil a fontes de dados. Lyftron elimina os gargalos tradicionais de ETL/ELT com um pipeline de dados automático e torna os dados instantaneamente acessíveis ao usuário de BI com o moderno processamento em nuvem do Spark e Snowflake. Os conectores da Lyftron convertem automaticamente qualquer fonte em um formato relacional normalizado, pronto para consulta, e fornecem capacidade de busca no catálogo de dados da sua empresa.

Apache Ranger é uma estrutura projetada para permitir, monitorar e gerenciar a segurança abrangente de dados na plataforma Hadoop.

O SQL Server 2017 traz o poder do SQL Server para Windows, Linux e contêineres Docker pela primeira vez, permitindo que os desenvolvedores construam aplicações inteligentes usando sua linguagem e ambiente preferidos. Experimente um desempenho líder na indústria, fique tranquilo com recursos de segurança inovadores, transforme seu negócio com IA integrada e forneça insights onde quer que seus usuários estejam com BI móvel.

A Plataforma de Segurança de Dados Satori é um serviço de proxy altamente disponível e transparente que fica na frente dos seus armazenamentos de dados (bancos de dados, data warehouses e data lakes).

Gearset é a plataforma de DevOps mais confiável, com um conjunto completo de soluções poderosas para todas as equipes que desenvolvem no Salesforce. Implantar: Alcançar implantações rápidas e confiáveis de metadados e dados, incluindo seeding de sandbox, Vlocity, CPQ e Flows. Automatizar: Acelerar o gerenciamento de lançamentos de ponta a ponta com CI/CD e pipelines, tanto para lançamentos regulares quanto para projetos de longo prazo. Gerenciamento de dados: Fazer backup, arquivar e restaurar seus dados com segurança e confiança.

Software de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados

A plataforma da Snowflake elimina silos de dados e simplifica arquiteturas, para que as organizações possam obter mais valor de seus dados. A plataforma é projetada como um produto único e unificado com automações que reduzem a complexidade e ajudam a garantir que tudo "simplesmente funcione". Para suportar uma ampla gama de cargas de trabalho, é otimizada para desempenho em escala, independentemente de alguém estar trabalhando com SQL, Python ou outras linguagens. E é globalmente conectada para que as organizações possam acessar com segurança o conteúdo mais relevante em várias nuvens e regiões, com uma experiência consistente.

O software de segurança de banco de dados DataSunrise protege os bancos de dados e os dados em tempo real com alto desempenho. A solução DataSunrise é uma última linha de defesa contra o acesso indesejado a dados e bancos de dados de fora ou de dentro.

O SQL Secure não instala nenhum componente, DLLs, scripts, procedimentos armazenados ou tabelas nas instâncias do SQL Server que estão sendo monitoradas.

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