Enmascaramiento Dinámico de Datos

Introducción

El Enmascaramiento Dinámico de Datos, o DDM, es una técnica utilizada principalmente para proteger datos del acceso no autorizado, pero también para pruebas de software y capacitación. El objetivo principal del enmascaramiento de datos en general es generar datos funcional y estructuralmente similares a los reales, sin revelar estos últimos. Dado que la mayoría de las organizaciones tienen regulaciones estrictas con respecto a la exposición de información sensible, la implementación del enmascaramiento dinámico de datos es esencial para salvaguardar los negocios.
En este artículo exploraremos a fondo los entresijos del DDM, cómo se diferencia del SDM y qué ofrece DataSunrise en relación con el tema.

Diferencias entre el Enmascaramiento Dinámico y el Enmascaramiento Estático de Datos

Ambas técnicas sirven para el mismo propósito de enmascarar datos sensibles, pero son diferentes en el enfoque. El enmascaramiento estático de datos se utiliza para crear una copia separada y enmascarada de la fuente, con datos sensibles reemplazados por información realista pero ficticia. Este enfoque es más seguro, ya que no queda rastro de los datos originales en la copia enmascarada. Es extremadamente útil en situaciones cuando se debe otorgar acceso a una base de datos a terceros para fines de investigación y análisis.

El enmascaramiento dinámico, por otro lado, enmascara los datos en tiempo real a medida que se consultan desde una base de datos y no almacena los datos enmascarados en ningún lugar. Es un enfoque más ligero para el enmascaramiento de datos, ya que no requiere hacer una copia de toda una base de datos, sino solo de los resultados de consultas individuales. También puede integrarse con RBAC, asegurando aún más las bases de datos de producción dentro de la organización.

Métodos Incorporados de Enmascaramiento Dinámico de Datos

La mayoría de los DMBS ofrece medios para enmascarar datos, algunos más simples que otros, algunos más complicados. Por ejemplo, PostgreSQL es rico en complementos debido a su naturaleza de código abierto. Uno de esos complementos es pg_maskdata. De manera similar, un DBMS comercial, como OracleDB, tiene una función integrada de Redacción de Datos específicamente para el enmascaramiento.

Incluso si un DBMS no tiene una herramienta de enmascaramiento específica, SQL en sí mismo posee triggers, mediante los cuales un usuario puede escribir sus propias herramientas de enmascaramiento, aunque esto puede ser tedioso y a menudo incluso dependiente del entorno.

DataSunrise, una solución de seguridad de bases de datos, en cambio, funciona como un proxy para cada base de datos al mismo tiempo, por lo que cada regla de enmascaramiento es universal para todos los DBMS compatibles. Simplifica enormemente el proceso de enmascaramiento dinámico para el usuario final.

Cómo Implementa DataSunrise el Enmascaramiento Dinámico de Datos

DataSunrise, una solución de seguridad de bases de datos, proporciona a los usuarios muchas herramientas para asegurar sus datos para una gran variedad de DBMS, incluyendo SQL Server, Oracle, PostgreSQL, NoSQL como MongoDB, e incluso bases de datos basadas en la nube como Amazon Redshift. Usando la interfaz intuitiva de DataSunrise, uno puede implementar fácilmente DDM en sus proyectos sin una sola modificación a la base de datos fuente. DataSunrise opera exclusivamente como un proxy, por lo tanto no se necesitan cambios, solo acceso a la base de datos y una configuración adecuada del servidor DS. Un usuario puede configurar DDM especificando reglas de enmascaramiento.

Cada regla de enmascaramiento consta de tres secciones principales: Configuración de Acciones, Configuración de Filtros y Configuración de Enmascaramiento.

Configuración de Acciones

Esta sección contiene todas las configuraciones adyacentes, como si registrar el evento de enmascaramiento, si notificar al respecto y a quién notificar, para bloquear actualizaciones de filas que contienen datos enmascarados, entre otros.

Configuración de Filtros

Esta sección realmente permite a los usuarios configurar un RBAC poderoso para sus bases de datos. Permite configurar el acceso basado en:

Aplicación utilizada para acceder a la base de datos
Usuario de la aplicación o grupo de usuarios
Usuario de la base de datos o grupo de usuarios
Usuario del sistema operativo o grupo de usuarios
Host
Interfaz de red
Qué proxy se intentó para la consulta

El filtro puede incluir múltiples de estas condiciones a cumplir. Esto permite una gestión de acceso muy versátil.

Configuración de Enmascaramiento

Aquí es donde se configura el enmascaramiento real. Esta sección permite elegir qué esquemas, tablas, filas o columnas enmascarar y el método de enmascaramiento. Hay una variedad de métodos de enmascaramiento predeterminados para cada tipo de datos, pero el usuario también puede escribir sus propios métodos utilizando diferentes medios, por ejemplo, scripts de Lua.

Eventos de Enmascaramiento Dinámico

Siempre que se desencadena una regla con la opción de “Registrar evento en el almacenamiento” activada, el resultado se puede revisar en la sección de “Eventos de Enmascaramiento Dinámico”. Es fácil rastrear las acciones de los usuarios en una base de datos, brindando a los administradores más opciones de seguridad.

Experiencia Real de Usar DataSunrise para el Enmascaramiento

Supongamos que tenemos una base de datos de PostgreSQL con una tabla “usuarios” que contiene el nombre, número de tarjeta de crédito y dirección de correo electrónico de los usuarios. El número de tarjeta de crédito se consideraría información sensible, por lo que se debe realizar un enmascaramiento. En este momento cuando se consulta la base de datos se ve así:

Para integrar DataSunrise con la base de datos todo lo que necesitamos hacer es conectarlo como un proxy al DS. Después de eso, creamos una regla de enmascaramiento específicamente para la columna del número de la tarjeta:

Después de aplicar la regla y realizar una solicitud select al proxy ahora obtenemos esto:

El número de la tarjeta de crédito está enmascarado correctamente. Dado que la opción de registro está activada en la regla, podemos revisar los registros en la interfaz de DS.

Beneficios del DDM con DataSunrise

Al aprovechar el enmascaramiento dinámico de datos con DataSunrise, las organizaciones pueden:

Proteger Datos Sensibles: Salvaguardar PII, información financiera y otros datos sensibles del acceso no autorizado, reduciendo el riesgo de brechas de datos.
Cumplir con las Regulaciones: Cumplir con las regulaciones de privacidad de datos, como GDPR, HIPAA, CCPA y PCI DSS, enmascarando datos sensibles y controlando el acceso a ellos. Gracias a la función de Cumplimiento de Datos, las herramientas de AI ayudan a DataSunrise a descubrir datos sensibles de acuerdo con estas regulaciones automáticamente.
Mantener la Utilidad de los Datos con RBAC: Permitir que los usuarios autorizados trabajen con datos originales, no enmascarados, mientras se protege la información sensible del acceso no autorizado, preservando la utilidad de los datos para fines legítimos.
Simplificar la Implementación: Implementar el enmascaramiento dinámico de datos rápida y fácilmente con la interfaz intuitiva de DataSunrise y las funciones de enmascaramiento pre-construidas, sin necesidad de codificación extensa o modificaciones en la base de datos.

Conclusión

El enmascaramiento dinámico de datos es una herramienta crucial para las organizaciones que buscan proteger datos sensibles del acceso no autorizado. DataSunrise ayuda a las empresas a proteger la información sensible y cumplir con las regulaciones de protección de datos utilizando el enmascaramiento dinámico de datos para la seguridad y la privacidad. DataSunrise es una excelente opción para las organizaciones que desean mejorar la seguridad de sus bases de datos. Contacte a nuestro equipo de expertos para programar una demostración y descubrir las posibilidades que ofrece ahora.