Tipos de Enmascaramiento de Datos

Proteger datos sensibles es primordial para cualquier organización. El enmascaramiento de datos surge como una técnica crucial para garantizar la privacidad y seguridad de los datos. Este artículo profundiza en los diversos tipos de enmascaramiento de datos, explicando sus aplicaciones y diferencias. Al comprender estos métodos, las empresas pueden proteger mejor su información crítica del acceso no autorizado.

El enmascaramiento de datos se produce cuando se crea una versión falsa de los datos de una empresa para mantener segura la información importante. Esta técnica es crucial para seguir las leyes de privacidad y proteger los datos en entornos que requieren pruebas y análisis.

Tipos de Enmascaramiento de Datos

Enmascaramiento de Datos Estático (SDM)

El Enmascaramiento de Datos Estático implica crear una copia de los datos y aplicar técnicas de transformación para enmascarar la información sensible. Esta copia luego reemplaza los datos originales en entornos no productivos. Los datos permanecen seguros incluso si el entorno es comprometido, ya que se transforman antes de salir de la base de datos.

Ejemplo de Enmascaramiento de Datos Estático: Imagina una base de datos de salud con registros de pacientes. Antes de usar estos datos para pruebas de software, un proceso de enmascaramiento de datos estático reemplaza todos los nombres e identificaciones de pacientes con entradas ficticias pero realistas. La estructura y el formato de los datos se mantendrán igual, por lo que las aplicaciones pueden funcionar como de costumbre sin revelar datos reales de los pacientes.

Enmascaramiento de Datos Dinámico (DDM)

El sistema aplica enmascaramiento de datos dinámico en tiempo real mientras procesa las solicitudes de datos. A diferencia del SDM, no crea una copia física de los datos. Al consultar los datos, el sistema aplica reglas de enmascaramiento de datos para asegurar que los datos originales en la base de datos permanezcan sin cambios.

Ejemplo de Enmascaramiento de Datos Dinámico: Un analista financiero consulta una base de datos que contiene registros financieros de clientes. DDM oculta automáticamente los números de cuenta y los saldos en los resultados de la consulta. Esto asegura que los analistas solo puedan ver la información que necesitan para su análisis. También previene que se expongan datos sensibles.

Enmascaramiento de Datos en el Lugar

Aunque no es un tipo de enmascaramiento independiente, el enmascaramiento en el lugar merece mencionarse como un caso excepcional para el enmascaramiento estático. El enmascaramiento en el lugar ocurre cuando la base de datos de producción fuente y la base de datos enmascarada son la misma. Esto significa que las partes sensibles de los datos existentes son intencionalmente eliminadas o enmascaradas. Este procedimiento conlleva riesgos y solo debería intentarse si el administrador de la base de datos está seguro del resultado final.

¿Cuándo Se Lleva a Cabo el Enmascaramiento?

• El Enmascaramiento de Datos Estático enmascara los datos antes de moverlos a un entorno no productivo.
• El Enmascaramiento de Datos Dinámico ocurre al vuelo, durante la recuperación de datos.

Naturaleza de los Cambios de Datos en el Enmascaramiento

El enmascaramiento de datos puede ser reversible o irreversible dependiendo del método utilizado:

• Enmascaramiento Reversible: A menudo se usa cuando hay necesidad de revertir a los datos originales, típicamente bajo condiciones seguras.
• Enmascaramiento Irreversible: Este método se usa cuando no hay necesidad de acceder a los datos originales nuevamente, mejorando la seguridad.

Tenga en cuenta que el software dedicado como DataSunrise no cambia los datos en reposo para el enmascaramiento de datos dinámico. Este tipo de enmascaramiento trabaja en modo de proxy inverso. En lugar de la base de datos real, el proxy de DataSunrise procesa las consultas a la base de datos. El software del usuario final trabaja con la conexión a la base de datos como de costumbre.

En el caso del enmascaramiento estático, DataSunrise copia los datos a una base de datos diferente por defecto. Esto minimiza el riesgo de pérdida de datos.

Métodos de Enmascaramiento

Estos no son tipos de enmascaramiento, pero debe tener en cuenta los métodos de enmascaramiento en algunas situaciones. Los datos falsos deben imitar el formato no solo para engañar al atacante. También es una forma de apoyar el software antiguo que es sensible al formato de los datos.

Sustitución

La sustitución implica reemplazar los datos originales con valores ficticios pero realistas. Debe generar datos ficticios de antemano. Esta técnica mantiene el formato y la estructura de los datos mientras asegura que los valores enmascarados no sean reversibles. Ejemplo:

Datos Originales: John Doe
Datos Enmascarados: James Smith

Barajado

El barajado reorganiza los valores dentro de una columna, rompiendo la relación entre los datos enmascarados y los datos originales. Esta técnica es útil cuando necesita mantener la distribución y la unicidad de los datos. Ejemplo:

Datos Originales: John Doe, Jane Smith, Alice Johnson
Datos Enmascarados: Alice Johnson, John Doe, Jane Smith

Encriptación

La encriptación implica convertir los datos originales en un formato ilegible utilizando un algoritmo criptográfico y una clave secreta. Solo puede desencriptar los datos enmascarados con la clave correspondiente, lo que lo hace reversible. La gente usa comúnmente la encriptación cuando necesita recuperar los datos originales. Ejemplo:

Datos Originales: John Doe
Datos Enmascarados: Xk9fTm1pR2w=

Tokenización

La tokenización reemplaza los datos sensibles con un token único generado aleatoriamente. El sistema almacena de forma segura los datos originales en una bóveda de tokens. El token sirve como referencia para recuperar los datos cuando sea necesario.

Las empresas usan comúnmente la tokenización para proteger números de tarjetas de crédito y otros datos financieros sensibles. Ejemplo:

Datos Originales: 1234-5678-9012-3456
Datos Enmascarados: TOKEN1234

En la imagen a continuación puede ver la selección de métodos de enmascaramiento en DataSunrise. Esto aparece cuando crea una regla de enmascaramiento dinámico usando la interfaz web de DataSunrise. Los métodos de enmascaramiento disponibles pueden variar desde ‘Cadena Vacía’ trivial hasta ‘Cifrado FF3’ más avanzado.

Enmascaramiento con Herramientas Nativas del DBMS: Pros y Contras

Los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) a menudo proporcionan herramientas nativas, como vistas y procedimientos almacenados. Puede usarlos para implementar el enmascaramiento de datos. Aunque estas herramientas ofrecen algunas ventajas, también tienen limitaciones en comparación con las soluciones de enmascaramiento de datos dedicadas. Vamos a explorar los pros y contras de usar herramientas nativas del DBMS para crear enmascaramiento.

Pros

Familiaridad: Los administradores de bases de datos (DBAs) y los desarrolladores a menudo están bien versados en el uso de herramientas nativas del DBMS. Esta familiaridad puede hacer que sea más fácil para ellos implementar el enmascaramiento usando estas herramientas sin requerir capacitación adicional.

Integración: El sistema de base de datos integra nativamente las herramientas del DBMS. Esto permite una interacción fluida con los datos. Esta integración puede simplificar el proceso de implementación y asegurar la compatibilidad con las operaciones de base de datos existentes.

Rendimiento: Puede ejecutar vistas y procedimientos almacenados directamente dentro del motor de la base de datos. Esto proporciona un mejor rendimiento en comparación con soluciones de enmascaramiento externas. Esto es especialmente beneficioso cuando se trata de grandes conjuntos de datos o reglas de enmascaramiento complejas.

Contras

Funcionalidad Limitada: Las herramientas nativas del DBMS pueden no ofrecer el mismo nivel de funcionalidad que las soluciones de enmascaramiento de datos dedicadas. Pueden carecer de técnicas de enmascaramiento avanzadas, como el cifrado con preservación de formato o enmascaramiento condicional. Esto puede limitar la efectividad del proceso de enmascaramiento.

Sobrecarga de Mantenimiento: Implementar el enmascaramiento usando vistas y procedimientos almacenados requiere desarrollo personalizado y mantenimiento continuo. A medida que el esquema de la base de datos evoluciona, necesitamos actualizar las vistas y los procedimientos almacenados en consecuencia. Esto puede ser un proceso que consume tiempo y propenso a errores, especialmente en entornos de base de datos complejos.

Desafíos de Escalabilidad: Al usar herramientas nativas del DBMS para el enmascaramiento, la lógica de enmascaramiento está estrechamente acoplada al esquema de la base de datos. Escalar la solución de enmascaramiento a través de múltiples bases de datos o adaptarse a cambios en la estructura de los datos puede ser difícil. Las soluciones de enmascaramiento dedicadas a menudo ofrecen más flexibilidad y escalabilidad para manejar diversas fuentes de datos y requisitos en evolución.

Preocupaciones de Seguridad: Las vistas y los procedimientos almacenados son parte del sistema de base de datos. Los usuarios con privilegios adecuados pueden acceder a ellos. Si no están debidamente asegurados, existe el riesgo de acceso no autorizado a la lógica de enmascaramiento o a los datos no enmascarados. Las soluciones de enmascaramiento dedicadas a menudo proporcionan medidas de seguridad adicionales y controles de acceso para mitigar estos riesgos.

Consistencia y Estandarización: Al confiar en herramientas nativas del DBMS, la implementación del enmascaramiento puede variar entre diferentes bases de datos y equipos. Esta falta de consistencia puede llevar a disparidades en los datos enmascarados y dificultar mantener un enfoque uniforme de enmascaramiento en toda la organización. Las soluciones de enmascaramiento dedicadas ofrecen un enfoque centralizado y coherente para el enmascaramiento, asegurando uniformidad y cumplimiento con las políticas de protección de datos.

Creación de Reglas de Enmascaramiento en DataSunrise

Para implementar el enmascaramiento de datos con DataSunrise, puede usar la interfaz gráfica basada en la web o la interfaz de línea de comandos (CLI).

Ejemplo usando CLI para una regla de enmascaramiento dinámico (una sola línea):

executecommand.bat addMaskRule -name script-rules -instance aurora -login aurorauser -password aurorauser -dbType aurora -maskType fixedStr -fixedVal XXXXXXXX -action mask -maskColumns 'test.table1.column2;test.table1.column1;'

Este comando crea una regla de enmascaramiento llamada “script-rules” que sustituye valores en las columnas “test.table1.column2” y “test.table1.column1” de la tabla “table1”. Puede consultar la Guía CLI de DataSunrise para más detalles.

Conclusión y Resumen

El enmascaramiento de datos es una medida de seguridad vital que ayuda a las organizaciones a proteger información sensible. Comprender los diferentes tipos de enmascaramiento de datos y cuándo usarlos puede mejorar significativamente su estrategia de seguridad de datos. El Enmascaramiento de Datos Estático y Dinámico tienen roles dependiendo de la sensibilidad de los datos.

Aunque las herramientas nativas del DBMS como vistas y procedimientos almacenados se pueden usar para crear el enmascaramiento, tienen limitaciones en comparación con soluciones de enmascaramiento de datos dedicadas. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente sus requisitos de enmascaramiento, considerando factores como funcionalidad, escalabilidad, seguridad y mantenibilidad, antes de decidir sobre el enfoque adecuado.

Las soluciones de enmascaramiento dedicadas, como DataSunrise, ofrecen características completas, flexibilidad y facilidad de uso. Esto las convierte en una opción preferida para las organizaciones que buscan implementar prácticas de enmascaramiento de datos robustas y confiables. DataSunrise proporciona una amplia gama de técnicas de enmascaramiento, soporta múltiples bases de datos y ofrece una consola de gestión basada en la web para definir y aplicar reglas de enmascaramiento de manera coherente en toda la empresa.

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Nota sobre DataSunrise: Las herramientas excepcionales y flexibles de DataSunrise no solo proporcionan seguridad robusta, sino que también aseguran cumplimiento y gestión eficiente de los datos. Únase a nosotros para una demostración en línea para explorar cómo podemos ayudar a proteger sus activos de datos.