Tipi di Mascheramento dei Dati
Proteggere i dati sensibili è fondamentale per qualsiasi organizzazione. Il mascheramento dei dati emerge come una tecnica cruciale per garantire la privacy e la sicurezza dei dati. Questo articolo esamina i vari tipi di mascheramento dei dati, spiegandone applicazioni e differenze. Comprendendo questi metodi, le aziende possono proteggere meglio le loro informazioni critiche da accessi non autorizzati.
Il mascheramento dei dati consiste nella creazione di una versione falsa dei dati di un’azienda per mantenere al sicuro le informazioni importanti. Questa tecnica è cruciale per rispettare le leggi sulla privacy e proteggere i dati in ambienti che necessitano di test e analisi.
Tipi di Mascheramento dei Dati
Mascheramento Statico dei Dati (SDM)
Il Mascheramento Statico dei Dati implica la creazione di una copia dei dati e l’applicazione di tecniche di trasformazione per mascherare le informazioni sensibili. Questa copia sostituisce quindi i dati originali negli ambienti non di produzione. I dati rimangono sicuri anche se l’ambiente viene compromesso, poiché vengono trasformati prima di lasciare il database.
Esempio di Mascheramento Statico dei Dati: Immagina un database sanitario con i record dei pazienti. Prima di utilizzare questi dati per testare software, un processo di mascheramento statico dei dati sostituisce tutti i nomi dei pazienti e gli ID con voci fittizie ma realistiche. La struttura e il formato dei dati rimarranno gli stessi, in modo che le applicazioni possano funzionare come al solito senza rivelare i dati effettivi dei pazienti.
Mascheramento Dinamico dei Dati (DDM)
Il sistema applica il Mascheramento Dinamico dei Dati in tempo reale mentre elabora le richieste di dati. A differenza dell’SDM, non crea una copia fisica dei dati. Quando si interroga i dati, il sistema applica le regole di mascheramento per garantire che i dati originali nel database rimangano inalterati.
Esempio di Mascheramento Dinamico dei Dati: Un analista finanziario interroga un database contenente i registri finanziari dei clienti. Il DDM nasconde automaticamente i numeri di conto e i saldi nei risultati delle query. Questo garantisce che gli analisti possano vedere solo le informazioni necessarie per la loro analisi, prevenendo l’esposizione dei dati sensibili.
Mascheramento In-Loco
Sebbene non sia un tipo di mascheramento autonomo, il mascheramento in-loco merita di essere menzionato come caso eccezionale di mascheramento statico. Il mascheramento in-loco avviene quando il database di produzione sorgente e il database mascherato di destinazione sono gli stessi. Ciò significa che le parti sensibili dei dati esistenti vengono intenzionalmente rimosse o mascherate. Questa procedura comporta rischi e dovrebbe essere tentata solo se l’amministratore del database è sicuro del risultato finale.
Quando Avviene il Mascheramento?
- Il Mascheramento Statico dei Dati maschera i dati prima di trasferirli in un ambiente non di produzione.
- Il Mascheramento Dinamico dei Dati avviene al volo, durante il recupero dei dati.
Natura delle Modifiche ai Dati nel Mascheramento
Il mascheramento dei dati può essere reversibile o irreversibile a seconda del metodo utilizzato:
- Mascheramento Reversibile: Questo viene spesso utilizzato quando è necessario ritornare ai dati originali, generalmente in condizioni di sicurezza.
- Mascheramento Irreversibile: Questo metodo viene utilizzato quando non è necessario accedere nuovamente ai dati originali, migliorando la sicurezza.
Si noti che software dedicati come DataSunrise non modificano i dati a riposo per il mascheramento dinamico. Questo tipo di mascheramento funziona in modalità reverse proxy. Invece del database effettivo, le query al database vengono elaborate dal proxy DataSunrise. Il software dell’utente finale lavora con la connessione al database come al solito.
Nel caso del mascheramento statico, DataSunrise copia i dati in un database differente per impostazione predefinita. Questo minimizza il rischio di perdita di dati.
Metodi di Mascheramento
Questi non sono tipi di mascheramento ma dovresti prestare attenzione ai metodi di mascheramento in alcune situazioni. I dati falsi devono imitare il formato non solo per ingannare l’attaccante. Questo è anche un modo per supportare vecchi software che sono sensibili al formato dei dati.
Sostituzione
La sostituzione comporta la sostituzione dei dati originali con valori fittizi ma realistici. È necessario generare dati fittizi in anticipo. Questa tecnica mantiene il formato e la struttura dei dati garantendo che i valori mascherati non siano reversibili. Esempio:
Dati Originali: John Doe Dati Mascherati: James Smith
Rimescolamento
Il rimescolamento riordina i valori all’interno di una colonna, interrompendo la relazione tra i dati mascherati e quelli originali. Questa tecnica è utile quando è necessario mantenere la distribuzione e l’unicità dei dati. Esempio:
Dati Originali: John Doe, Jane Smith, Alice Johnson Dati Mascherati: Alice Johnson, John Doe, Jane Smith
Cifratura
La cifratura comporta la conversione dei dati originali in un formato illeggibile utilizzando un algoritmo crittografico e una chiave segreta. È possibile decifrare i dati mascherati solo con la chiave corrispondente, rendendoli reversibili. La cifratura è comunemente utilizzata quando è necessario recuperare i dati originali. Esempio:
Dati Originali: John Doe Dati Mascherati: Xk9fTm1pR2w=
Tokenizzazione
La tokenizzazione sostituisce i dati sensibili con un token unico, generato casualmente. Il sistema memorizza in modo sicuro i dati originali in una “token vault”. Il token funge da riferimento per recuperare i dati quando necessario.
Le aziende utilizzano comunemente la tokenizzazione per proteggere i numeri di carta di credito e altri dati finanziari sensibili. Esempio:
Dati Originali: 1234-5678-9012-3456 Dati Mascherati: TOKEN1234
Nell’immagine sottostante puoi vedere la selezione dei metodi di mascheramento in DataSunrise. Questa appare quando si crea una regola di Mascheramento dinamico utilizzando l’interfaccia Web di DataSunrise. I metodi di mascheramento disponibili possono variare da semplici “Stringhe Vuote” a cifrature più avanzate “FF3 Preservazione del Formato”.
Mascheramento con Strumenti Nativi DBMS: Pro e Contro
I sistemi di gestione del database (DBMS) spesso forniscono strumenti nativi, come viste e stored procedure. È possibile utilizzarli per attuare il mascheramento dei dati. Sebbene questi strumenti offrano alcuni vantaggi, hanno anche delle limitazioni rispetto alle soluzioni di mascheramento dei dati dedicate. Esploriamo i pro e i contro dell’utilizzo degli strumenti nativi DBMS per creare il mascheramento.
Pro
Familiarità: Gli amministratori di database (DBA) e gli sviluppatori spesso conoscono bene l’uso degli strumenti nativi DBMS. Questa familiarità può rendere più semplice per loro implementare il mascheramento utilizzando questi strumenti senza richiedere formazione aggiuntiva.
Integrazione: Il sistema di database integra nativamente gli strumenti DBMS. Questo consente un’interazione senza soluzione di continuità con i dati. Questa integrazione può semplificare il processo di implementazione e garantisce la compatibilità con le operazioni di database esistenti.
Performance: È possibile eseguire viste e stored procedure direttamente all’interno del motore del database. Questo offre una performance migliore rispetto alle soluzioni di mascheramento esterne. Questo è particolarmente vantaggioso quando si trattano grandi moli di dati o regole di mascheramento complesse.
Contro
Funzionalità Limitata: Gli strumenti nativi DBMS potrebbero non offrire lo stesso livello di funzionalità delle soluzioni di mascheramento dei dati dedicate. Potrebbero mancare tecniche di mascheramento avanzate, come la cifratura che preserva il formato o il mascheramento condizionale. Questo può limitare l’efficacia del processo di mascheramento.
Sovraccarico di Manutenzione: Implementare il mascheramento utilizzando viste e stored procedure richiede sviluppo personalizzato e manutenzione continua. Con l’evoluzione dello schema del database, è necessario aggiornare di conseguenza le viste e le stored procedure. Questo può essere dispendioso in termini di tempo e soggetto a errori, soprattutto in ambienti di database complessi.
Sfide di Scalabilità: Quando si utilizzano strumenti nativi DBMS per il mascheramento, la logica di mascheramento è strettamente legata allo schema del database. Scenari di scalarità della soluzione di mascheramento su più database o adattarsi ai cambiamenti nella struttura dei dati possono essere difficili. Le soluzioni di mascheramento dedicate offrono spesso maggiore flessibilità e scalabilità nella gestione di fonti di dati diversificate e requisiti evolutivi.
Problemi di Sicurezza: Le viste e le stored procedure fanno parte del sistema del database. Gli utenti con privilegi appropriati possono accedervi. Se non adeguatamente protetti, c’è il rischio di accesso non autorizzato alla logica di mascheramento o ai dati non mascherati. Le soluzioni di mascheramento dedicate spesso forniscono misure di sicurezza aggiuntive e controlli di accesso per mitigare questi rischi.
Consistenza e Standardizzazione: Affidandosi agli strumenti nativi DBMS, l’implementazione del mascheramento potrebbe variare tra diversi database e team. Questa mancanza di consistenza può portare a discrepanze nei dati mascherati e rendere difficile mantenere un approccio standardizzato al mascheramento in tutta l’organizzazione. Le soluzioni di mascheramento dedicate offrono un approccio centralizzato e coerente al mascheramento, assicurando uniformità e conformità alle politiche di protezione dei dati.
Creare Regole di Mascheramento in DataSunrise
Per implementare il mascheramento dei dati con DataSunrise, è possibile utilizzare sia l’interfaccia utente grafica basata sul Web che l’interfaccia a riga di comando (CLI).
Esempio utilizzando la CLI per una regola di mascheramento dinamico (singola riga):
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;'
Questo comando crea una regola di mascheramento chiamata “script-rules” che sostituisce i valori nelle colonne “test.table1.column2” e “test.table1.column1” della tabella “table1”. Si prega di consultare la guida della CLI di DataSunrise per i dettagli.
Conclusione e Riepilogo
Il mascheramento dei dati è una misura di sicurezza vitale che aiuta le organizzazioni a proteggere le informazioni sensibili. Comprendere i diversi tipi di mascheramento dei dati e quando utilizzarli può migliorare notevolmente la strategia di sicurezza dei dati. Il Mascheramento Statico e il Mascheramento Dinamico dei Dati hanno ciascuno il proprio ruolo a seconda della sensibilità dei dati.
Sebbene gli strumenti nativi DBMS come viste e stored procedure possano essere utilizzati per creare il mascheramento, presentano limitazioni rispetto alle soluzioni di mascheramento dei dati dedicate. Le organizzazioni dovrebbero valutare attentamente le loro esigenze di mascheramento, considerando fattori come funzionalità, scalabilità, sicurezza e manutenzione, prima di decidere l’approccio appropriato.
Le soluzioni di mascheramento dedicate, come DataSunrise, offrono funzionalità complete, flessibilità e facilità d’uso. Ciò le rende una scelta preferita per le organizzazioni che cercano di implementare pratiche di mascheramento dei dati robuste e affidabili. DataSunrise fornisce una vasta gamma di tecniche di mascheramento, supporta più database e offre una console di gestione centralizzata basata sul Web per definire e applicare le regole di mascheramento in modo coerente in tutta l’azienda.
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Nota su DataSunrise: Gli strumenti eccezionali e flessibili di DataSunrise non solo forniscono una sicurezza robusta, ma assicurano anche conformità e gestione efficiente dei dati. Unisciti a noi per una demo online per esplorare come possiamo assisterti nella protezione dei tuoi asset di dati.
