Hàng năm, các vụ vi phạm dữ liệu làm lộ dữ liệu nhạy cảm của hàng triệu người, khiến nhiều doanh nghiệp thiệt hại hàng triệu USD. Chi phí trung bình của một vi phạm dữ liệu cho đến năm 2023 là 4.24 triệu USD. Trong số tất cả các loại dữ liệu bị vi phạm, Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) là đắt nhất. Do đó, bảo mật dữ liệu đã trở thành một vấn đề lớn đối với nhiều doanh nghiệp. Do đó, mặt nạ dữ liệu đã trở thành một công cụ quan trọng đối với nhiều công ty để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm của họ. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về các công cụ và kỹ thuật Tạo mặt nạ dữ liệu động và lực lượng bán hàng.
Mặt nạ dữ liệu (DM) là gì?
Mặt nạ dữ liệu còn được gọi là Làm xáo trộn dữ liệu là một kỹ thuật để tạo bản sao giả mạo nhưng thực tế của dữ liệu trong tổ chức của bạn. Mục đích là để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm đồng thời cung cấp giải pháp thay thế hoạt động khi không cần dữ liệu thực, chẳng hạn như trong đào tạo người dùng, trình diễn bán hàng hoặc thử nghiệm phần mềm.
Các quy trình làm xáo trộn dữ liệu thay đổi giá trị của dữ liệu trong khi vẫn giữ nguyên định dạng. Mục tiêu là phát triển một phiên bản không thể giải mã hoặc thiết kế ngược. Xáo trộn ký tự, thay thế từ hoặc ký tự và mã hóa là tất cả các phương pháp để thay đổi dữ liệu.
Các loại mặt nạ dữ liệu
Nhiều loại mặt nạ dữ liệu thường được sử dụng để bảo mật dữ liệu nhạy cảm.
#1. tĩnh
Các kỹ thuật làm xáo trộn dữ liệu tĩnh có thể hỗ trợ bạn trong việc tạo một bản sao sạch của cơ sở dữ liệu. Phương pháp này sửa đổi tất cả dữ liệu nhạy cảm cho đến khi có thể chia sẻ một bản sao an toàn của cơ sở dữ liệu. Thông thường, quy trình đòi hỏi phải tạo một bản sao dự phòng của cơ sở dữ liệu sản xuất, tải nó vào một môi trường riêng biệt, xóa mọi dữ liệu không cần thiết và sau đó là Làm xáo trộn dữ liệu trong khi nó đang ở trạng thái ngưng trệ. Sau đó, bản sao được che dấu có thể được gửi đến vị trí mong muốn.
#2. xác định
Nó đòi hỏi phải ánh xạ hai bộ dữ liệu có cùng loại dữ liệu để một giá trị luôn được thay thế bằng một giá trị khác. Ví dụ: tên “John Smith” luôn được thay thế bằng “Jim Jameson” trong bất kỳ cơ sở dữ liệu nào mà tên đó xuất hiện. Cách tiếp cận này hữu ích trong nhiều tình huống, nhưng về bản chất nó kém an toàn hơn.
#3. Một cách nhanh chóng
Che giấu dữ liệu khi nó được vận chuyển từ hệ thống sản xuất sang hệ thống thử nghiệm hoặc phát triển trước khi lưu dữ liệu vào đĩa. Các tổ chức thường triển khai phần mềm không thể tạo bản sao dự phòng của cơ sở dữ liệu nguồn và che giấu nó—họ yêu cầu một phương pháp để liên tục cung cấp dữ liệu từ sản xuất đến các môi trường thử nghiệm khác nhau.
#4. Năng động
Dữ liệu không bao giờ được lưu giữ trong kho lưu trữ dữ liệu thứ cấp trong môi trường nhà phát triển/thử nghiệm, tương tự như việc tạo mặt nạ nhanh chóng. Thay vào đó, nó được truyền trực tiếp từ hệ thống sản xuất và được hệ thống khác nhập vào trong môi trường phát triển/thử nghiệm.
Kỹ thuật che dấu dữ liệu
Dưới đây là một số kỹ thuật che giấu dữ liệu phổ biến để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong bộ dữ liệu của bạn.
#1. Giả danh dữ liệu
Cho phép bạn thay thế tập dữ liệu gốc, chẳng hạn như tên hoặc địa chỉ email, bằng bút danh hoặc bí danh. Quy trình này có thể đảo ngược—nó hủy nhận dạng dữ liệu trong khi vẫn cho phép nhận dạng lại cuối cùng nếu cần.
#2. Ẩn danh dữ liệu
Một phương pháp mã hóa số nhận dạng liên kết các cá nhân với dữ liệu được che giấu. Mục đích là để bảo mật hành vi riêng tư của người dùng trong khi duy trì độ tin cậy của dữ liệu được che dấu.
#3. tra cứu thay thế
Cơ sở dữ liệu sản xuất có thể được che dấu bằng cách sử dụng bảng tra cứu bổ sung cung cấp các giá trị thay thế cho dữ liệu nhạy cảm ban đầu. Điều này cho phép bạn sử dụng dữ liệu thực tế trong môi trường thử nghiệm đồng thời bảo vệ bản gốc.
#4. mã hóa
Vì các bảng tra cứu dễ bị tấn công nên tốt nhất là mã hóa dữ liệu để chỉ có thể truy cập bằng mật khẩu. Bạn nên kết hợp điều này với các kỹ thuật che giấu dữ liệu khác vì dữ liệu không thể đọc được khi được mã hóa nhưng có thể xem được khi được giải mã.
#5. Sự biên tập
Nếu dữ liệu nhạy cảm không cần thiết cho QA hoặc phát triển, dữ liệu đó có thể được thay thế bằng các giá trị chung trong cài đặt phát triển và thử nghiệm. Không có dữ liệu thực tế nào có thuộc tính tương tự như dữ liệu gốc trong trường hợp này.
# 6. Tính trung bình
Bạn có thể thay thế tất cả các số trong bảng bằng giá trị trung bình nếu bạn muốn phản ánh dữ liệu nhạy cảm dưới dạng trung bình hoặc tổng hợp chứ không phải trên cơ sở riêng lẻ. Ví dụ: nếu bảng chứa tiền lương của nhân viên, bạn có thể ẩn các mức lương riêng lẻ bằng cách thay thế tất cả chúng bằng mức lương trung bình, do đó, cột tổng thể phản ánh tổng giá trị thực của tiền lương kết hợp.
#7. xáo trộn
Nếu bạn cần duy trì tính duy nhất khi che dấu các giá trị, hãy xáo trộn dữ liệu sao cho các giá trị thực vẫn còn nhưng được gán cho các phần tử khác nhau. Tiền lương thực tế sẽ được trình bày trong ví dụ về bảng lương, nhưng sẽ không biết tiền lương của ai sẽ thuộc về nhân viên nào. Chiến lược này hoạt động tốt nhất với các tập dữ liệu lớn hơn.
#số 8. Chuyển đổi ngày
Nếu dữ liệu được đề cập chứa ngày mà bạn muốn giữ riêng tư, bạn có thể áp dụng các chính sách cho từng trường dữ liệu để che dấu ngày thực. Ví dụ: bạn có thể dời ngày của tất cả các hợp đồng đang hoạt động trở lại 100 ngày. Nhược điểm của chiến lược này là do cùng một chính sách áp dụng cho tất cả các giá trị trong một trường, thỏa hiệp một giá trị có nghĩa là thỏa hiệp tất cả các giá trị.
Mặt nạ dữ liệu động
Mặt nạ dữ liệu động (DDM) là một cơ chế bảo mật được sử dụng trong các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu để ngăn chặn truy cập trái phép vào dữ liệu nhạy cảm. Nó cho phép các nhà quản lý cơ sở dữ liệu ngăn chặn việc lộ dữ liệu nhạy cảm bằng cách che dữ liệu nhạy cảm khỏi những người dùng không có đặc quyền trong khi vẫn cấp cho họ quyền truy cập vào dữ liệu họ yêu cầu.
DDM hoạt động trong thời gian thực bằng cách thay thế dữ liệu nhạy cảm bằng dữ liệu hư cấu hoặc bị xáo trộn khi dữ liệu được tìm kiếm hoặc truy xuất từ cơ sở dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm không bao giờ bị tiết lộ cho người dùng hoặc chương trình không có đặc quyền trong khi vẫn cấp cho người dùng được ủy quyền quyền truy cập vào thông tin họ yêu cầu.
DDM có thể được sử dụng để che giấu dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, bao gồm che giấu toàn bộ giá trị, một phần giá trị hoặc định dạng của thông tin. Ví dụ: số thẻ tín dụng có thể được ẩn bằng cách thay thế tất cả trừ bốn chữ số cuối bằng dấu hoa thị (*), trong khi số an sinh xã hội có thể được che giấu bằng cách thay thế năm chữ số đầu tiên bằng dấu hoa thị.
DDM đặc biệt có lợi trong bối cảnh một số người dùng hoặc ứng dụng yêu cầu quyền truy cập dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như hệ thống chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính. Nó có thể hỗ trợ doanh nghiệp tuân thủ các quy tắc bảo mật dữ liệu như GDPR hoặc HIPAA bằng cách ngăn chặn việc tiết lộ dữ liệu nhạy cảm cho các cá nhân hoặc ứng dụng trái phép.
Công cụ che giấu dữ liệu
Data Masking Tools là các công cụ bảo mật ngăn chặn việc sử dụng trái phép thông tin phức tạp. Ngoài ra, Công cụ tạo mặt nạ dữ liệu thay thế dữ liệu phức tạp bằng dữ liệu không có thật. Chúng có thể được sử dụng tại bất kỳ phần nào của quy trình thử nghiệm hoặc phát triển ứng dụng nơi người dùng cuối nhập dữ liệu.
Trong phần này, chúng ta đã khám phá một số công cụ giúp tránh lạm dụng dữ liệu. Đây là những công cụ che dữ liệu phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho các doanh nghiệp nhỏ, lớn và vừa.
Danh sách các công cụ tạo mặt nạ dữ liệu tốt nhất
Các công cụ Data Masking phổ biến nhất hiện có trên thị trường được liệt kê bên dưới. Bảng sau đây so sánh phần mềm che dấu dữ liệu tốt nhất trên thị trường.
#1. Mặt nạ dữ liệu K2View
K2View bảo mật dữ liệu nhạy cảm khi lưu trữ, đang sử dụng và chuyển tiếp trong toàn công ty. Công nghệ này tổ chức dữ liệu một cách duy nhất thành các thực thể kinh doanh trong khi vẫn đảm bảo tính toàn vẹn của tham chiếu và cung cấp một số khả năng che giấu.
#2. IRI FieldShield
IRI là nhà cung cấp phần mềm độc lập có trụ sở tại Hoa Kỳ được thành lập vào năm 1978 và nổi tiếng với khả năng chuyển đổi dữ liệu nhanh CoSort, FieldShield/DarkShield/CellShield Data Obfuscation cũng như các giải pháp quản lý và tạo dữ liệu thử nghiệm RowGen. Ngoài ra, IRI gói và hợp nhất khám phá, tích hợp, di chuyển, quản trị và phân tích dữ liệu trong Voracity, một nền tảng quản lý dữ liệu lớn.
#3. DATPROF – Đơn giản hóa dữ liệu thử nghiệm
DATPROF cung cấp một phương pháp che giấu và tạo dữ liệu thông minh để kiểm tra cơ sở dữ liệu. Nó chứa một thuật toán đã được cấp bằng sáng chế để sắp xếp lại cơ sở dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng.
Với giao diện dễ sử dụng, phần mềm có thể xử lý các liên kết dữ liệu phức tạp. Nó cung cấp một phương pháp cực kỳ thông minh để tạm thời bỏ qua tất cả các yếu tố kích hoạt và giới hạn, khiến nó trở thành công cụ hoạt động tốt nhất trên thị trường.
#4. IRI DarkShield
IRI DarkShield sẽ đồng thời tìm và hủy nhận dạng dữ liệu nhạy cảm trong nhiều nguồn “dữ liệu tối”. Sử dụng GUI DarkShield của Eclipse để xác định, phát hiện và che giấu thông tin nhận dạng cá nhân (PII) “ẩn” trong văn bản dạng tự do và cột C/BLOB DB, JSON, XML, EDI và tệp nhật ký web/ứng dụng phức tạp, tài liệu Microsoft và PDF , ảnh, bộ sưu tập NoSQL DB, v.v.
#5. Tích lũy dữ liệu Discovery & Masking
Giải pháp che giấu dữ liệu và khám phá dữ liệu của Accutive, hay ADM, cho phép bạn xác định và che giấu dữ liệu quan trọng, nhạy cảm của mình trong khi đảm bảo rằng các thuộc tính và trường dữ liệu được bảo toàn trên nhiều nguồn.
Data Discovery xác định các bộ dữ liệu nhạy cảm một cách hiệu quả dựa trên tiêu chí tuân thủ có thể định cấu hình, được định cấu hình sẵn hoặc cụm từ tìm kiếm do người dùng xác định. Bạn có thể kết hợp các kết quả Khám phá dữ liệu của mình vào cấu hình Làm xáo trộn dữ liệu hoặc tạo cấu hình của riêng bạn.
#6. Oracle Data Masking và Subsetting
Oracle Data Masking và Subsetting giúp các máy khách cơ sở dữ liệu bằng cách cải thiện tính bảo mật, tăng tốc độ gửi và giảm chi phí CNTT.
Bằng cách xóa các tệp và dữ liệu dư thừa, nó hỗ trợ loại bỏ trùng lặp để kiểm tra dữ liệu, phát triển và các hoạt động khác. Công cụ này khuyến nghị vẽ đồ thị dữ liệu và sử dụng mô tả mặt nạ. Nó tạo ra các nguyên tắc HIPAA, PCI DSS và PII được mã hóa.
Mặt nạ dữ liệu Salesforce
Mặt nạ dữ liệu Salesforce là một công cụ bảo mật che khuất hoặc thay thế dữ liệu nhạy cảm trong tổ chức Salesforce bằng dữ liệu giả hoặc bị xáo trộn. Đây là một loại Mặt nạ dữ liệu động (DDM) che giấu dữ liệu nhạy cảm khi nó được tìm kiếm hoặc truy xuất từ tổ chức Salesforce trong thời gian thực.
Quản trị viên có thể sử dụng Mặt nạ dữ liệu Salesforce để chỉ định trường hoặc đối tượng nào chứa dữ liệu nhạy cảm, sau đó áp dụng quy tắc mặt nạ cho các trường hoặc đối tượng đó. Các quy tắc ẩn có thể được định cấu hình để ẩn toàn bộ giá trị, một phần của giá trị hoặc định dạng giá trị.
Có thể sử dụng tính năng Che dấu dữ liệu của Salesforce để tuân thủ các tiêu chuẩn về quyền riêng tư dữ liệu như GDPR, CCPA và HIPAA bằng cách hạn chế việc tiếp xúc dữ liệu nhạy cảm với các cá nhân hoặc ứng dụng trái phép. Nó cũng có thể hỗ trợ các công ty bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi các mối nguy hiểm nội bộ như rò rỉ dữ liệu vô tình hoặc cố ý.
Mặt nạ dữ liệu Salesforce là một chức năng bổ trợ cao cấp được cung cấp cho tổ chức Salesforce. Nó có thể được tùy chỉnh với nền tảng Salesforce Shield, nền tảng này bổ sung các tính năng bảo mật bao gồm giám sát sự kiện, mã hóa và báo cáo tuân thủ.
Nhìn chung, Mặt nạ dữ liệu Salesforce là một giải pháp hữu ích cho các doanh nghiệp cần bảo mật dữ liệu nhạy cảm trong tổ chức Salesforce của họ đồng thời tuân thủ các quy tắc bảo mật dữ liệu.
Thực tiễn tốt nhất về mặt nạ dữ liệu
#1. Thiết lập phạm vi dự án
Các công ty phải hiểu thông tin nào phải được bảo vệ, ai có quyền truy cập vào thông tin đó, ứng dụng nào sử dụng dữ liệu và vị trí của dữ liệu, cả trong miền sản xuất và phi sản xuất, để thực hiện Xáo trộn dữ liệu đúng cách. Mặc dù đây có vẻ là một quy trình đơn giản trên giấy tờ, nhưng do sự phức tạp của các hoạt động và nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau, nó có thể cần nhiều công việc quan trọng và phải được thiết kế như một giai đoạn riêng biệt của dự án.
#2. Duy trì tính toàn vẹn tham chiếu
Tính toàn vẹn tham chiếu yêu cầu mỗi "loại" thông tin bắt nguồn từ một ứng dụng kinh doanh phải được che dấu bằng cùng một thuật toán.
Một giải pháp che giấu dữ liệu duy nhất được sử dụng trong toàn bộ doanh nghiệp là không khả thi trong các doanh nghiệp lớn. Do các yêu cầu về ngân sách/kinh doanh, các quy trình quản trị CNTT khác nhau hoặc các yêu cầu về quy định/bảo mật khác nhau, mỗi ngành kinh doanh có thể được yêu cầu phát triển Giải pháp che giấu dữ liệu của riêng mình.
#3. Bảo vệ thuật toán che giấu dữ liệu
Điều quan trọng là phải giải quyết cách bảo vệ các thuật toán tạo dữ liệu, cũng như các bộ dữ liệu hoặc từ điển thay thế được sử dụng để làm xáo trộn dữ liệu. Bởi vì chỉ những người dùng được ủy quyền mới có quyền truy cập vào dữ liệu thực tế, các thuật toán này phải được xử lý hết sức thận trọng. Ai đó phát hiện ra chiến lược che giấu định kỳ nào đang được sử dụng có thể thiết kế ngược các khối thông tin nhạy cảm lớn.
Khái niệm về mặt nạ là gì?
Tạo mặt nạ là hành động che giấu hoặc ngụy trang thông tin để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi sự truy cập hoặc tiếp xúc không mong muốn. Che có thể được sử dụng trên nhiều loại dữ liệu, bao gồm thông tin nhận dạng cá nhân (PII), số thẻ tín dụng và thông tin tài chính.
Sự khác biệt giữa mặt nạ dữ liệu và mã hóa là gì?
Cả Làm xáo trộn dữ liệu và mã hóa đều được sử dụng để bảo mật dữ liệu nhạy cảm, nhưng chúng phục vụ các mục tiêu khác nhau và hoạt động theo những cách khác nhau.
Sự khác biệt chính giữa Làm xáo trộn dữ liệu và mã hóa là việc che giấu không cung cấp bảo mật nào khác ngoài chính việc che giấu, nhưng mã hóa cung cấp mức độ bảo mật cao bằng cách hiển thị dữ liệu không thể đọc được đối với người dùng trái phép.
Sự khác biệt giữa Mặt nạ dữ liệu và Ẩn dữ liệu là gì?
Mặt nạ dữ liệu và ẩn dữ liệu là hai cách tiếp cận để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm hoạt động theo những cách khác nhau.
Sự khác biệt chính giữa mặt nạ dữ liệu và ẩn dữ liệu là mặt nạ cho phép người dùng được ủy quyền truy cập dữ liệu trong khi ẩn cấm tất cả người dùng lấy dữ liệu nhạy cảm. Làm xáo trộn dữ liệu thường được sử dụng khi người dùng được ủy quyền yêu cầu quyền truy cập dữ liệu nhạy cảm, chẳng hạn như trong môi trường phát triển hoặc thử nghiệm, trong khi ẩn dữ liệu được sử dụng để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khỏi tất cả người dùng, chẳng hạn như trong môi trường sản xuất.
Hai phương pháp che giấu dữ liệu là gì?
Có nhiều phương pháp làm xáo trộn dữ liệu khác nhau để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, nhưng hai trong số những phương pháp nổi bật nhất là thay thế và xáo trộn.
- Thay thế.
- Xáo trộn
Thay thế và xáo trộn đều có thể được sử dụng để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong nhiều tình huống khác nhau, bao gồm quản lý cơ sở dữ liệu, phát triển ứng dụng và phân tích dữ liệu.
Làm thế nào để bạn che giấu dữ liệu trong SQL?
Tùy thuộc vào nhu cầu của tổ chức và ngữ cảnh mà dữ liệu được sử dụng, có một số cách để ẩn dữ liệu trong SQL. Dưới đây là một số phương pháp làm xáo trộn dữ liệu SQL phổ biến:
- Sử dụng lệnh THAY THẾ
- Sử dụng chức năng SUBSTRING
- Sử dụng các chức năng tùy chỉnh
Làm cách nào để che giấu dữ liệu trong Excel?
Có nhiều cách để ẩn dữ liệu trong Excel, tùy thuộc vào nhu cầu của tổ chức và môi trường sử dụng dữ liệu. Dưới đây là một số phương pháp làm xáo trộn dữ liệu Excel phổ biến:
- Sử dụng các định dạng số duy nhất
- Sử dụng hàm SUBSTITUTE
- Sử dụng bộ tạo số ngẫu nhiên
Tại sao dữ liệu mặt nạ cần thiết?
Cần phải làm xáo trộn dữ liệu để bảo mật dữ liệu nhạy cảm khỏi sự truy cập hoặc tiếp xúc không mong muốn trong khi vẫn cho phép người dùng được ủy quyền lấy thông tin họ yêu cầu. Ví dụ: thông tin nhận dạng cá nhân (PII), dữ liệu tài chính và hồ sơ y tế có thể là mục tiêu sinh lợi cho những kẻ tấn công hoặc nội gián xấu có thể sử dụng dữ liệu để đánh cắp danh tính, gian lận hoặc các mục tiêu có hại khác.
Kết luận
Mặt nạ dữ liệu đã phát triển thành một trụ cột của công nghệ mà các tập đoàn trên toàn thế giới sử dụng để tuân thủ các yêu cầu về quyền riêng tư. Mặc dù việc che giấu dữ liệu đã được thực hiện trong nhiều năm, nhưng khối lượng dữ liệu khổng lồ—có cấu trúc và không có cấu trúc—cũng như môi trường pháp lý thay đổi liên tục đã làm tăng mức độ phức tạp của việc che giấu dữ liệu ở quy mô doanh nghiệp.
Các dịch vụ hiện tại của nhà cung cấp Giải pháp che giấu dữ liệu tỏ ra không đủ. Mặt khác, một kỹ thuật dựa trên thực thể mới đang thiết lập tiêu chuẩn cho việc xáo trộn dữ liệu tại một số doanh nghiệp hàng đầu thế giới.
Bài viết liên quan
- 4 Ưu điểm của việc Sử dụng Phòng Dữ liệu Ảo trong Quá trình Thẩm định
- DỊCH VỤ PHÂN TÍCH: Hướng dẫn về Dịch vụ Phân tích Dữ liệu
- NỀN TẢNG QUẢN LÝ DỮ LIỆU: DMP là gì & Nền tảng tốt nhất
- DỮ LIỆU LỚN LÀ GÌ: Định nghĩa, Cách thức hoạt động & Tại sao lại quan trọng
- Kỹ sư dữ liệu lớn là gì và làm thế nào để bạn trở thành một?
dự án
