Masquage de données PostgreSQL

La sécurité des données est une priorité absolue pour toute organisation qui manipule des informations sensibles. Vous devez protéger soigneusement les dossiers des clients, les données financières, les informations personnelles identifiables (PII) et autres données confidentielles contre les menaces internes et externes. Le masquage de données est un moyen efficace de protéger les données. PostgreSQL dispose de bons outils pour cacher les informations sensibles et les garder en sécurité.

Qu’est-ce que le masquage de données ?

Le masquage de données consiste à dissimuler des données importantes tout en conservant la structure et le format d’origine. L’objectif est de créer un substitut aux données réelles. Les utilisateurs peuvent utiliser ce substitut pour des tâches telles que les tests de logiciels, la formation des utilisateurs et l’analyse. Cela garantit qu’aucune information sensible n’est divulguée.

Quelques techniques courantes de masquage de données incluent :

Substitution – remplacer un élément de données sensibles par une valeur aléatoire de même type et format
Mélange – mélanger des valeurs sensibles dans une colonne de sorte qu’elles ne soient plus associées aux enregistrements d’origine
Chiffrement – transformer les données en une version chiffrée nécessitant une clé pour le décryptage
Annullation – remplacer les données sensibles par des valeurs nulles
Troncation – afficher partiellement les données, comme montrer seulement les 4 derniers chiffres d’un numéro d’identification

Les organisations choisissent comment masquer les données en fonction du type de données et de leur utilisation prévue. Le but est de masquer les détails importants tout en maintenant l’utilité des données.

Avantages du masquage de données

La mise en œuvre du masquage de données offre plusieurs avantages clés :

Sécurité améliorée – Masquer les données sensibles est l’un des moyens les plus efficaces pour atténuer le risque de violations de données. Si quelqu’un accède à une base de données sans permission, il ne verra que des données masquées, pas les informations sensibles réelles.
De nombreuses industries doivent respecter des réglementations strictes en matière de confidentialité des données telles que la HIPAA, la PCI DSS et le RGPD pour protéger les données sensibles. Le masquage de données aide à atteindre et à maintenir la conformité avec ces normes.
Améliorez DevOps et l’analyse avec des données de production masquées pour améliorer la création, le test et l’optimisation des applications et des modèles. Elles peuvent travailler avec des données qui ressemblent et agissent comme les vraies, sans les préoccupations de sécurité.
Partagez facilement des données masquées avec les fournisseurs, les partenaires et les équipes offshore pour travailler ensemble. Les données sensibles d’origine ne quittent jamais l’organisation.

Lorsqu’il est correctement mis en œuvre, le masquage de données réduit considérablement les risques de sécurité des données sans entraver l’utilité et la collaboration des données.

Masquage de données dans PostgreSQL

PostgreSQL propose plusieurs fonctionnalités et extensions qui permettent un masquage de données efficace. Voici quelques méthodes clés :

Masquage de données dynamique

Depuis la version 16, PostgreSQL prend en charge le masquage de données dynamique via l’instruction CREATE MASK. Vous pouvez configurer des règles de masquage qui s’appliquent automatiquement aux résultats des requêtes provenant des tables avec des colonnes sensibles.

Par exemple, pour masquer partiellement une colonne email afin de montrer seulement les 2 premiers et les 2 derniers caractères, vous pouvez définir un masque comme :

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

Cela vérifie l’utilisateur actuel et applique la fonction de masquage de l’email à la colonne email ([email protected]) pour les utilisateurs non admin. Le résultat pourrait ressembler à :

jo****@company.com

na****@gmail.com

Le masquage de données dynamique est une excellente option lorsque vous devez personnaliser le masquage en fonction de l’utilisateur ou du contexte de la session.

Extensions de masquage de données

PostgreSQL dispose de plusieurs extensions qui fournissent des capacités de masquage de données :

pgMask – une extension open-source qui permet de masquer facilement des colonnes en les remplaçant par des valeurs aléatoires ou nulles.
pgAnonymizer – un utilitaire qui génère un dump anonymisé d’une base de données PostgreSQL en remplaçant les valeurs des colonnes par des données pseudonymisées en utilisant des règles de masquage personnalisables.
Permamask – une extension de masquage procédural qui permet de remplacer en permanence les données sensibles par des valeurs masquées. Les valeurs d’origine ne peuvent pas être récupérées.

Ces extensions facilitent la mise en œuvre du masquage pour des cas d’utilisation courants sans beaucoup de développement personnalisé.

Fonctions de masquage personnalisées

Pour un masquage de données complexe, PostgreSQL vous permet de créer des fonctions de masquage personnalisées avec PL/pgSQL ou d’autres langages côté serveur. Vous pouvez définir des règles de masquage en utilisant une logique complexe basée sur les types de données, les motifs et le remplacement conditionnel.

Par exemple, pour mélanger aléatoirement les valeurs dans une colonne last_name, vous pouvez définir une fonction comme :

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;

Cette fonction réorganise automatiquement les noms de famille dans la table des employés. Elle utilise un déclencheur AFTER INSERT lorsque de nouveaux employés sont ajoutés.

Meilleures pratiques de masquage de données

Pour tirer le meilleur parti du masquage de données PostgreSQL, suivez ces meilleures pratiques :

Classifiez les données – Déterminez quels éléments de données sont sensibles et doivent être masqués. Prenez en compte les exigences réglementaires et les besoins de l’entreprise.
Définissez des règles de masquage – Établissez des règles claires sur la façon dont chaque type de données sensibles doit être masqué. Documentez les méthodes et les mappages.
Utilisez les bonnes techniques de masquage – Choisissez des techniques appropriées au contexte qui équilibrent la protection des données et leur utilité. Évitez les méthodes réversibles pour les données hautement sensibles.
Mettez en œuvre un accès basé sur les rôles – Utilisez les rôles et les permissions PostgreSQL pour limiter l’accès aux données masquées et non masquées en fonction des profils des utilisateurs.
Surveillez et auditez – Examinez régulièrement les configurations de masquage et les journaux d’activité des utilisateurs pour détecter les modifications non autorisées et les tentatives d’accès.

En suivant ces directives, les organisations peuvent réduire les risques de sécurité des données et encourager le partage et la collaboration responsable des données. Les fonctionnalités de masquage de données de PostgreSQL peuvent aider dans ce processus.

Conclusion

La protection des informations sensibles est une responsabilité critique pour toute organisation. PostgreSQL offre de fortes fonctionnalités de masquage de données pour protéger les données sensibles tout en maintenant leur utilité intacte.

Vous pouvez créer des ensembles de données masquées sécurisées en utilisant le masquage dynamique, les extensions et les fonctions personnalisées. Cela est utile pour le développement d’applications, l’analyse et le partage des données.

Améliorez la sécurité et la gestion des données en investissant dans une stratégie de masquage de données PostgreSQL robuste.

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