Wie Data Masking für SAP HANA den Datenschutz verbessert

Einführung

In der heutigen datengesteuerten Welt ist der Schutz sensibler Informationen entscheidend. Wussten Sie, dass Datenverletzungen Unternehmen im Jahr 2022 durchschnittlich 4,35 Millionen Dollar kosten? Diese erschreckende Zahl verdeutlicht die Bedeutung von Datenschutzmaßnahmen wie Data Masking. Für Organisationen, die SAP HANA verwenden, ist die Implementierung robuster Data Masking-Techniken unerlässlich, um vertrauliche Daten zu schützen und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Dieser Artikel erklärt, wie Daten in SAP HANA mit eingebauten Funktionen, externen Tools und empfohlenen Methoden maskiert werden können. Wir werden verschiedene Arten der Maskierung, Konfigurationsbeispiele und Möglichkeiten zur Erreichung der regulatorischen Compliance untersuchen.

Verständnis von Data Masking für SAP HANA

Was ist Data Masking?

Data Masking ist eine Technik, die sensible Daten durch realistisch erscheinende, aber falsche Informationen ersetzt. Dieser Prozess schützt vertrauliche Details und erhält dabei die Nutzbarkeit der Daten für Tests, Entwicklung oder Analysen.

Die Bedeutung von Data Masking für SAP HANA

SAP HANA als leistungsstarke In-Memory-Datenbankplattform enthält oft kritische Geschäftsdaten. Die Implementierung von Data Masking ist entscheidend für:

1. Schutz von Kundendaten
2. Sicherung von Finanzaufzeichnungen
3. Bewahrung geistigen Eigentums
4. Erhaltung von Wettbewerbsvorteilen

Durch die Maskierung sensibler Daten können Organisationen Risiken im Zusammenhang mit Datenverletzungen und unbefugtem Zugriff mindern.

Native Fähigkeiten von Data Masking für SAP HANA

SAP HANA bietet eingebaute Funktionen für Data Masking und Query Masking. Diese Tools helfen Organisationen, sensible Informationen zu schützen, ohne umfangreiche Drittanbieterintegrationen.

Data Masking Funktionen

SAP HANA stellt mehrere eingebaute Funktionen für Data Masking bereit:

1. MASK_FIRST_N: Maskiert die ersten N Zeichen eines Strings.
2. MASK_LAST_N: Maskiert die letzten N Zeichen eines Strings.
3. MASK_SHUFFLE: Vertauscht die Zeichen in einem String.

Beispiel-SQL-Befehl:

SELECT MASK_FIRST_N(name, 3) AS masked_name FROM employees;

Diese Abfrage maskiert die ersten drei Zeichen des Namens jedes Mitarbeiters.

Query Masking

SAP HANA ermöglicht die Erstellung maskierter Ansichten von Tabellen, die den Zugriff auf sensible Daten basierend auf Benutzerrollen einschränken.

Beispielkonfiguration:

CREATE MASKED VIEW employee_masked AS
SELECT
id,
MASK_FIRST_N(name, 3) AS name,
MASK_LAST_N(phone, 4) AS phone
FROM employees;
GRANT SELECT ON employee_masked TO restricted_role;

Dies erstellt eine maskierte Ansicht der Tabelle employees und gewährt Benutzern mit der Rolle restricted_role Zugriff.

Best Practices für Data Masking bei SAP HANA

1. Identifizieren Sie sensible Daten: Führen Sie regelmäßige Datenentdeckungs-Audits durch, um sensible Informationen zu lokalisieren und zu klassifizieren.
2. Definieren Sie Maskierungsrichtlinien: Etablieren Sie genaue Regeln für die zu maskierenden Datenelemente und die Methode ihrer Maskierung.
3. Verwenden Sie rollenbasierte Zugangskontrollen: Implementieren Sie granulierte Zugangskontrollen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer unmaskierte Daten einsehen können.
4. Aktualisieren Sie regelmäßig Maskierungsregeln: Überprüfen und aktualisieren Sie Maskierungsrichtlinien, um sich an veränderte Datenschutzbestimmungen und geschäftliche Anforderungen anzupassen.
5. Testen Sie maskierte Daten: Verifizieren Sie, dass maskierte Daten für den beabsichtigten Zweck nützlich bleiben und gleichzeitig sensible Informationen effektiv schützen.

Fortgeschrittenes Data Masking mit DataSunrise

Obwohl die nativen Fähigkeiten von SAP HANA nützlich sind, benötigen Organisationen oft fortgeschrittenere und flexiblere Data Masking-Lösungen. DataSunrise bietet umfassende Data Masking-Tools, die sich nahtlos in SAP HANA integrieren lassen.

Erstellen einer DataSunrise-Instanz

Um DataSunrise für Data Masking mit SAP HANA einzurichten:

1. Installieren Sie DataSunrise auf Ihrer bevorzugten Plattform (vor Ort oder in der Cloud).
2. Konfigurieren Sie die Verbindung zu Ihrer SAP HANA-Datenbank.
3. Definieren Sie Maskierungsregeln und -richtlinien.

Implementierung von dynamischem Data Masking

DataSunrise ermöglicht dynamisches Data Masking, wodurch verschiedene Benutzer basierend auf ihren Zugriffsrechten maskierte oder unmaskierte Daten sehen können.

Schritte zur Implementierung:

1. Erstellen Sie eine Maskierungsregel in DataSunrise:

2. Definieren Sie Maskierungsregeln für spezifische Spalten und Tabellen:

3. Weisen Sie Maskierungsrichtlinien Benutzergruppen zu.

Beispielszenario:

• Administratoren sehen unmaskierte Daten: SELECT * FROM TESTROWS;
• Normale Benutzer sehen maskierte Daten:

Statisches Data Masking mit DataSunrise

Statisches Masking beinhaltet die Erstellung einer Kopie einer Tabelle mit dauerhaft maskierten sensiblen Daten. Dies ist nützlich zur Erstellung von bereinigten Datensätzen für Test- oder Entwicklungsumgebungen.

Schritte zur Durchführung von statischem Masking:

1. Wählen Sie die Quelltabelle in DataSunrise aus.
2. Wählen Sie die zu maskierenden Spalten und geben Sie Maskierungstypen an.
3. Konfigurieren Sie die Zieltabelle für die maskierten Daten.
4. Führen Sie den statischen Masking-Job aus.

Arten von Data Masking

Die effektive Umsetzung von Data Masking in SAP HANA erfordert die Auswahl der richtigen Maskierungstypen für verschiedene Datenelemente. Häufige Maskierungstechniken umfassen:

1. Substitution: Ersetzen sensibler Daten durch realistisch aussehende, aber falsche Werte.
2. Shuffle: Neuanordnung von Daten innerhalb einer Spalte.
3. Verschlüsselung: Kodierung von Daten mit kryptografischen Algorithmen.
4. Nulling: Ersetzen sensibler Werte durch NULL.
5. Redaktion: Teilweises oder vollständiges Verbergen von Daten (z. B. XXX-XX-1234 für SSN).

Die Auswahl der geeigneten Maskierungstechnik hängt von der Natur der Daten und dem vorgesehenen Verwendungszweck in Nichtproduktionsumgebungen ab.

Fortgeschrittene Maskierungstechniken für SAP HANA

Zusätzlich zu den grundlegenden Maskierungstypen sollten diese fortgeschrittenen Techniken in Betracht gezogen werden:

1. Format-preserving encryption: Verschlüsselung von Daten unter Beibehaltung ihres Originalformats, nützlich für Felder wie Kreditkartennummern.
2. Tokenisierung: Ersetzen sensibler Daten durch eindeutige Token, um die referentielle Integrität über Tabellen hinweg zu erhalten.
3. Datenalterung: Modifizieren von datumbasierten Informationen, um sie weniger aktuell zu machen und dabei Datenmuster zu bewahren.
4. Bereichsbasierte Maskierung: Ersetzen von Werten innerhalb eines bestimmten Bereichs, um die Datenverteilung zu erhalten.
5. Bedingte Maskierung: Anwendung verschiedener Maskierungsregeln basierend auf vordefinierten Bedingungen oder Datenwerten.

Gewährleistung der regulatorischen Compliance

Data Masking spielt eine entscheidende Rolle bei der Erfüllung verschiedener regulatorischer Anforderungen, wie:

• GDPR (General Data Protection Regulation)
• CCPA (California Consumer Privacy Act)
• HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act)

Durch die Implementierung robuster Data Masking-Strategien für SAP HANA können Organisationen:

1. Das Risiko von Datenverletzungen minimieren.
2. Persönlich identifizierbare Informationen (PII) schützen.
3. Die Datenintegrität für Tests und Entwicklungen bewahren.
4. Compliance während Audits nachweisen.

Regelmäßige Audits und Updates der Data Masking-Richtlinien gewährleisten die kontinuierliche Einhaltung sich entwickelnder Vorschriften.

Compliance-Herausforderungen in SAP HANA-Umgebungen

Obwohl Data Masking für die Compliance unerlässlich ist, stellen SAP HANA-Umgebungen einzigartige Herausforderungen dar:

1. Leistungsbeeinträchtigungen: Sicherstellung, dass die Maskierung die Hochleistungsfähigkeiten von SAP HANA nicht wesentlich beeinträchtigt.
2. Komplexe Datenbeziehungen: Erhaltung der referentiellen Integrität über maskierte Tabellen hinweg.
3. Echtzeit-Datenverarbeitung: Implementierung der Maskierung, ohne Echtzeitanalysen zu stören.
4. Integration mit SAP-Anwendungen: Sicherstellung, dass maskierte Daten mit verschiedenen SAP-Modulen kompatibel bleiben.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen umfassenden Ansatz, der Sicherheit, Leistung und Funktionalität in Einklang bringt.

Data Masking und SAP HANA Cloud

Während Organisationen zu SAP HANA Cloud migrieren, müssen sich auch die Data Masking-Strategien weiterentwickeln. Berücksichtigen Sie die folgenden Aspekte:

1. Cloud-native Masking-Tools: Nutzen Sie die integrierten Sicherheitsfunktionen von SAP HANA Cloud und integrieren Sie diese in Ihre Maskierungsstrategie.
2. Multi-tenant-Umgebungen: Implementieren Sie eine Maskierung, die die Datenisolierung in gemeinsam genutzten Cloud-Ressourcen respektiert.
3. Datenresidenz: Stellen Sie sicher, dass die Maskierung den Anforderungen an die Datenresidenz in verschiedenen geografischen Regionen entspricht.
4. Skalierbarkeit: Entwerfen Sie Maskierungslösungen, die mit Ihrem wachsenden cloudbasierten SAP HANA-Umfeld skalierbar sind.

Leistungsüberlegungen für Data Masking für SAP HANA

Die Implementierung von Data Masking ohne Beeinträchtigung der Leistung von SAP HANA ist entscheidend. Berücksichtigen Sie diese Strategien:

1. Optimieren Sie Maskierungsalgorithmen: Verwenden Sie effiziente Maskierungstechniken, die den Verarbeitungsaufwand minimieren.
2. Nutzen Sie die In-Memory-Verarbeitung von SAP HANA: Entwerfen Sie Maskierungsregeln, die die Spaltenarchitektur von SAP HANA nutzen.
3. Implementieren Sie Caching-Mechanismen: Cachen Sie häufig maskierte Daten, um repetitives Processing zu reduzieren.
4. Verwenden Sie parallele Verarbeitung: Nutzen Sie die parallelen Ausführungsfähigkeiten von SAP HANA für Maskierungsoperationen im großen Maßstab.
5. Planen Sie ressourcenintensive Maskierungen: Führen Sie schwere Maskierungsaufgaben während der Nebenzeiten durch, um Auswirkungen auf kritische Geschäftsprozesse zu minimieren.

Fazit

Data Masking in SAP HANA ist wichtig für Organisationen, um sensible Informationen zu schützen und Vorschriften zu erfüllen. Während SAP HANA native Maskierungsfähigkeiten bietet, bieten fortschrittliche Lösungen wie DataSunrise umfassendere und flexiblere Tools für die Datenbanksicherheit.

Durch die Verwendung verschiedener Maskierungstechniken können Organisationen ihre SAP HANA-Daten in verschiedenen Situationen schützen. Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Data Masking-Pläne regelmäßig überprüfen und aktualisieren, um neuen Sicherheitsrisiken und Vorschriften gerecht zu werden.

Da SAP HANA sich weiterentwickelt, müssen sich auch die Data Masking-Ansätze weiterentwickeln. Um Daten in SAP HANA-Umgebungen zu schützen, ist es wichtig, cloud-native Lösungen zu verwenden, die Leistung zu priorisieren und neuen Compliance-Vorschriften Folge zu leisten.

DataSunrise bietet benutzerfreundliche und flexible Tools für die Datenbanksicherheit, einschließlich Audit-, Maskierungs- und Datenentdeckungsfunktionen. Erfahren Sie mehr darüber, wie DataSunrise Ihre SAP HANA-Datenschutzstrategie verbessern kann. Besuchen Sie unsere Website für eine Online-Demo und entdecken Sie unsere umfassenden Sicherheitslösungen.