Enmascaramiento de Datos en PostgreSQL

La seguridad de los datos es una prioridad principal para cualquier organización que maneje información sensible. Debe proteger cuidadosamente los registros de clientes, datos financieros, información de identificación personal (PII) y otros datos confidenciales de amenazas tanto internas como externas. El enmascaramiento de datos es una forma sólida de proteger los datos. PostgreSQL cuenta con buenas herramientas para ocultar información sensible y mantenerla segura.

¿Qué es el Enmascaramiento de Datos?

El enmascaramiento de datos es cuando ocultas datos importantes manteniendo la estructura y el formato original. El objetivo es crear un sustituto para los datos reales. Los usuarios pueden utilizar este sustituto para tareas como pruebas de software, capacitación de usuarios y análisis. Asegura que no se divulgue ninguna información sensible.

Algunas técnicas comunes de enmascaramiento de datos incluyen:

Sustitución – reemplazar un elemento de datos sensible con un valor aleatorio del mismo tipo y formato
Barajado – mezclar valores sensibles dentro de una columna para que ya no estén asociados con los registros originales
Cifrado – transformar datos en una versión cifrada que requiere una clave para la descifrada
Nulling – reemplazar datos sensibles con valores nulos
Truncamiento – mostrar parcialmente los datos, como mostrar solo los últimos 4 dígitos de un número de identificación

Las organizaciones eligen cómo ocultar los datos según el tipo de datos y cómo planean usarlos. El objetivo es ocultar detalles importantes mientras se mantiene la utilidad de los datos.

Beneficios del Enmascaramiento de Datos

Implementar el enmascaramiento de datos ofrece varios beneficios clave:

Seguridad Mejorada – Enmascarar datos sensibles es una de las formas más efectivas de mitigar el riesgo de filtraciones de datos. Si alguien accede a una base de datos sin permiso, solo verá datos ocultos, no la información sensible real.
Muchas industrias deben cumplir estrictas regulaciones de privacidad de datos como HIPAA, PCI DSS y GDPR para proteger datos sensibles. El enmascaramiento de datos ayuda a lograr y mantener el cumplimiento de estos estándares.
Mejora en DevOps y Análisis con datos de producción enmascarados para mejorar la construcción, prueba y optimización de aplicaciones y modelos. Pueden trabajar con datos que se parecen y funcionan como los reales, sin los problemas de seguridad.
Fácil compartir datos enmascarados con proveedores, socios y equipos extranjeros para trabajar juntos. Los datos sensibles originales nunca salen de la organización.

Cuando se implementa correctamente, el enmascaramiento de datos reduce significativamente los riesgos de seguridad de datos sin impedir la utilidad y colaboración de los mismos.

Enmascaramiento de Datos en PostgreSQL

PostgreSQL ofrece varias características y extensiones que habilitan un enmascaramiento de datos efectivo. Aquí hay algunos de los métodos clave:

Enmascaramiento de Datos Dinámico

A partir de la versión 16, PostgreSQL admite el enmascaramiento de datos dinámico a través de la declaración CREATE MASK. Puedes configurar reglas de enmascaramiento que se aplican automáticamente a los resultados de consultas de tablas con columnas sensibles.

Por ejemplo, para enmascarar parcialmente una columna de correo electrónico para mostrar solo los primeros 2 y últimos 2 caracteres, puedes definir una máscara como:

CREATE MASK email_mask WITH ([email protected]) RETURNS
TEXT AS $$
CASE
WHEN current_user = 'admin' THEN [email protected]
ELSE substring(aaa.bbb from 1 for 2) || '****' ||
substring(aaa.bbb from '@.*$')
END
$$

Esto verifica el usuario actual y aplica la función de enmascaramiento de correo electrónico a la columna de correo electrónico ([email protected]) para usuarios que no son administradores. El resultado podría verse como:

jo****@empresa.com

na****@gmail.com

El enmascaramiento de datos dinámico es una gran opción cuando necesitas personalizar el enmascaramiento basado en el usuario o el contexto de la sesión.

Extensiones de Enmascaramiento de Datos

PostgreSQL tiene varias extensiones que proporcionan capacidades de enmascaramiento de datos:

pgMask – una extensión de código abierto que facilita la ocultación de columnas reemplazándolas con valores aleatorios o nulos.
pgAnonymizer – una utilidad que genera un volcado anonimizado de una base de datos PostgreSQL reemplazando valores de columnas con datos seudonimizados usando reglas de enmascaramiento personalizables.
Permamask – una extensión de enmascaramiento procedimental que permite reemplazar permanentemente datos sensibles con valores enmascarados. Los valores originales no pueden recuperarse.

Estas extensiones facilitan la implementación del enmascaramiento para casos de uso comunes sin mucho desarrollo personalizado.

Funciones de Enmascaramiento Personalizadas

Para enmascaramiento de datos complejo, PostgreSQL te permite crear funciones de enmascaramiento personalizadas con PL/pgSQL u otros lenguajes del lado del servidor. Puedes definir reglas de enmascaramiento usando lógica compleja basada en tipos de datos, patrones y reemplazo condicional.

Por ejemplo, para barajar aleatoriamente los valores en una columna de apellido, puedes definir una función como:

CREATE FUNCTION mask_last_name() RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
UPDATE employees
SET last_name = (SELECT last_name
FROM employees
ORDER BY random()
LIMIT 1)
WHERE employee_id = NEW.employee_id;
RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

Esta función reordena automáticamente los apellidos en la tabla de empleados. Utiliza un trigger AFTER INSERT cuando se añaden nuevos empleados.

Mejores Prácticas para el Enmascaramiento de Datos

Para obtener el mayor valor del enmascaramiento de datos en PostgreSQL, sigue estas mejores prácticas:

Clasificar los Datos – Determina qué elementos de datos son sensibles y necesitan ser enmascarados. Considera los requisitos regulatorios y las necesidades del negocio.
Definir Reglas de Enmascaramiento – Establece reglas claras sobre cómo debe enmascararse cada tipo de datos sensibles. Documenta los métodos y mapeos.
Utilizar las Técnicas de Enmascaramiento Adecuadas – Selecciona técnicas apropiadas al contexto que equilibren protección de datos y utilidad. Evita métodos reversibles para datos altamente sensibles.
Implementar Control de Acceso Basado en Roles – Usa roles y permisos de PostgreSQL para limitar el acceso a datos enmascarados y no enmascarados basados en perfiles de usuario.
Monitorear y Auditar – Revisa regularmente las configuraciones de enmascaramiento y los registros de actividades de usuarios para detectar cambios no autorizados e intentos de acceso.

Siguiendo estas pautas, las organizaciones pueden reducir riesgos de seguridad de datos e incentivar una compartición y colaboración de datos responsables. Las características de enmascaramiento de datos de PostgreSQL pueden ayudar en este proceso.

Conclusión

Salvaguardar información sensible es una responsabilidad crítica para cualquier organización. PostgreSQL tiene fuertes características de enmascaramiento de datos para proteger datos sensibles manteniendo su utilidad intacta.

Puedes crear conjuntos de datos enmascarados seguros usando enmascaramiento dinámico, extensiones y funciones personalizadas. Esto es útil para el desarrollo de aplicaciones, análisis y compartición de datos.

Mejora la seguridad y gestión de datos invirtiendo en una estrategia robusta de enmascaramiento de datos en PostgreSQL.

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