En el mundo digital actual, los datos mandan. Sin embargo, la información debe permanecer confidencial para que tenga algún valor en un contexto empresarial. Información de los clientes, los registros financieros y la propiedad intelectual son susceptibles a las amenazas cibernéticas. Como resultado, reforzar la seguridad es imprescindible para las organizaciones que desean mantener su reputación. Aquí es donde entra en juego el enmascaramiento de datos.
¿Qué es el enmascaramiento de datos?
El enmascaramiento de datos se conoce comúnmente como ofuscación de datos o anonimización de datos. Es una forma de ocultar o proteger información confidencial en una base de datos u otros sistemas de almacenamiento de datos. En lugar de utilizar los datos originales, el enmascaramiento de datos los reemplaza con datos ficticios o codificados. Conserva el formato y apariencia del original, pero no tiene valor intrínseco.
El objetivo es hacer que los datos confidenciales sean ilegibles e inutilizables para cualquier persona sin la autorización adecuada. Sin embargo, todavía permite el uso de datos para desarrollo, pruebas o análisis.
Principales tipos de enmascaramiento de datos
Hay tres tipos principales de enmascaramiento de datos:
1. Enmascaramiento de datos estáticos
El enmascaramiento de datos estáticos es una técnica en la que los datos confidenciales se reemplazan con datos enmascarados o ficticios en entornos que no son de producción. Crea copias realistas de los datos de producción con fines de desarrollo, pruebas o análisis.
Los datos enmascarados se mantienen consistentes a lo largo del tiempo. Es adecuado para escenarios donde la coherencia de los datos es esencial.
2. Enmascaramiento de datos dinámicos (DDM)
El enmascaramiento dinámico implica el enmascaramiento en tiempo real de datos confidenciales. Los datos originales permanecen sin cambios en el almacenamiento. A menudo se utiliza en entornos de producción para proteger datos confidenciales del acceso no autorizado. Sólo permite a los usuarios autorizados ver los datos desenmascarados.
3. Tokenización
La tokenización reemplaza los datos confidenciales con tokens o valores de referencia generados aleatoriamente. Los datos confidenciales reales se almacenan en una bóveda de tokens separada. La tokenización es adecuada para escenarios en los que conservar el formato y la estructura de los datos es importante. Los datos originales deben almacenarse de forma segura por separado.
La tokenización ofrece un alto nivel de seguridad, ya que los datos originales no están presentes en la aplicación o base de datos. Pero se puede recuperar cuando sea necesario desde la bóveda de tokens.
6 mejores prácticas de enmascaramiento de datos
El enmascaramiento de datos eficaz implica diversas técnicas y mejores prácticas. El objetivo final es garantizar que la información confidencial permanezca segura. Estas son algunas de las prácticas de enmascaramiento de datos más comunes:
1. Redacción
La redacción consiste en eliminar u ocultar selectivamente información confidencial de documentos o registros. Esta práctica se utiliza a menudo en contextos legales y gubernamentales para proteger información confidencial.
2. Sustitución
La sustitución implica reemplazar datos confidenciales con datos ficticios. El objetivo es imitar el formato y la estructura de la información original. Esta técnica se utiliza comúnmente en entornos de prueba, donde la integridad de los datos es esencial para el desarrollo y el control de calidad.
3. Anular
Anular implica reemplazar datos confidenciales con valores nulos (por ejemplo, campos vacíos o marcadores de posición). Esta práctica es particularmente útil cuando preservar la estructura de los datos no es crítico.
4. barajar
La mezcla aleatoria, o permutación de datos, es una técnica en la que los valores dentro de un conjunto de datos se reorganizan aleatoriamente. Este enfoque dificulta la identificación de cualquier individuo o información específica. Es especialmente valioso para preservar la utilidad de los datos y al mismo tiempo proteger la privacidad.
5. Algoritmos de enmascaramiento
Algunas soluciones de enmascaramiento de datos utilizan algoritmos sofisticados para transformar datos confidenciales a un formato ilegible. Estos algoritmos suelen ser reversibles, lo que garantiza que los usuarios autorizados puedan restaurar los datos a su estado original.
6. Cifrado que preserva el formato (FPE)
El enmascaramiento de datos es particularmente desafiante en la atención médica. Esto se debe a la necesidad de proteger la privacidad del paciente y al mismo tiempo permitir el acceso a los datos para la investigación médica. Técnicas avanzadas como el cifrado con preservación de formato (FPE) equilibran la seguridad y la utilidad de los datos en este sector, garantizando que se puedan obtener valiosos conocimientos médicos a partir de datos enmascarados sin comprometer la confidencialidad del paciente.
Beneficios del enmascaramiento de datos
Las prácticas de enmascaramiento de datos ofrecen muchos beneficios para las organizaciones que buscan proteger información confidencial. Algunos de los beneficios son:
1. Seguridad mejorada
El enmascaramiento de datos ayuda a mitigar el riesgo de violaciones de datos, diferentes tipos de malwarey ciberataques. Garantiza que los datos confidenciales queden ocultos, haciéndolos menos atractivos para los ciberdelincuentes. Agregar una capa adicional de seguridad hace que sea más difícil para los actores malintencionados descifrar información confidencial.
2. Cumplimiento de la normativa
Muchas industrias tienen regulaciones estrictas de protección de datos, como RGPD o HIPAA. El enmascaramiento de datos ayuda a las empresas a cumplir con estas regulaciones. Garantiza que solo el personal autorizado pueda acceder y ver los datos confidenciales reales.
3. Privacidad de datos
Cuando los clientes confían sus datos a una empresa, esperan que se manejen de forma segura. Las filtraciones de datos pueden erosionar la confianza y dañar la reputación de una empresa. El enmascaramiento de datos ayuda a mantener la confianza del cliente al minimizar las posibilidades de exposición de los datos. Protege la privacidad de las personas al impedir el acceso no autorizado a la información personal.
4. Utilización de datos
El enmascaramiento de datos permite a las empresas utilizar datos realistas para pruebas y desarrollo. Los datos enmascarados se pueden utilizar sin exponer información sensible real. Esto es esencial para garantizar que el software y los sistemas funcionen correctamente.
5. Intercambio seguro de datos con terceros
Cuando las empresas necesitan compartir datos con terceros, el enmascaramiento de datos garantiza que los datos compartidos no revelen detalles confidenciales. Esto permite compartir datos y asociaciones de forma segura.
6. Rentabilidad
Las violaciones de datos pueden ser costosas en términos de multas legales, daño reputacionaly remediación. El enmascaramiento de datos reduce el riesgo de infracciones, lo que ahorra tiempo y dinero a las organizaciones.
El enmascaramiento de datos es un mecanismo de defensa crucial contra las ciberamenazas y las violaciones de datos. Es una técnica de protección de datos multifacética que las empresas pueden adoptar para aumentar la seguridad de los datos. A medida que evoluciona el panorama digital, el enmascaramiento de datos sigue siendo indispensable para fortalecer la seguridad general. Su objetivo es garantizar que las organizaciones puedan prosperar en una era definida por el valor y la vulnerabilidad de los datos.
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- Fuente: https://www.dataversity.net/data-masking-best-practices-and-benefits/
