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¿Cómo el Data Masking favorece el cumplimiento normativo?

Data Masking y el cumplimiento normativo

¿Cómo el Data Masking favorece el cumplimiento de las normativas de protección de datos?

 

En el post anterior “¿Qué tipos existen y qué técnicas se utilizan para enmascarar los datos?”, analizamos qué clases de enmascaramiento de datos pueden realizarse (SDM o DDM) y cuál es el proceso habitual de enmascaramiento de los mismos, así como los beneficios principales de abordar un proyecto de ese tipo.

 

Hoy vamos a profundizar en cómo el Data Masking favorece el cumplimiento de las normativas de protección de datos, como el RGPD.

Las organizaciones a lo largo y ancho de la geografía están sujetas a normativas y regulaciones cada vez más estrictas en lo que a protección de datos se refiere. La cantidad y complejidad de los ciberataques que dan como resultado sonoras brechas de información va en aumento, dejando expuestos y accesibles datos personales y privados que, en las manos inadecuadas, pueden dar lugar a consecuencias de enorme calado.

 

La prioridad, por tanto, de todas estas normas se centra en proteger la privacidad: evitar que la información de carácter personal caiga en manos inadecuadas.

El incumplimiento de estas normas da lugar a cuantiosas sanciones económicas, unido a un enorme daño reputacional, y pérdida de información crítica necesaria para el correcto funcionamiento de una compañía. Estos son motivos de suficiente peso como para que las organizaciones se tomen cada vez más en serio la protección de sus datos, incorporando proyectos de enmascaramiento de datos dentro de sus Planes de Seguridad.

 

Data Masking y RGPD

 

DATA MASKING: PALANCA PARA GARANTIZAR LA PROTECCIÓN DE LOS DATOS

Como ya hemos resaltado anteriormente, cada vez en mayor medida las organizaciones son víctimas de filtraciones y robos de datos, cuyo origen puede ser una amenaza interna o externa, lo que provoca serios incumplimientos de las normativas de protección de datos.

 

A su vez, la introducción de estándares de privacidad internacionales cada vez más estrictos, deriva en que las organizaciones tengan una responsabilidad cada vez mayor de proteger los datos personales que manejan, tanto de sus clientes, empleados o potenciales clientes.

 

Las numerosas técnicas de enmascaramiento de datos disponibles permiten que este tipo de procesos se incorporen de manera flexible y gradual, en función de los requerimientos internos y externos de cada organización. ¿Cómo se consigue? El enmascaramiento de datos permite ocultar la información de identificación personal (PII), que es como se denomina a cualquier dato que podría identificar potencialmente a un individuo específico, sustituyéndola por datos realistas a la par que se mantiene la integridad referencial del entorno original.

 

De hecho, las técnicas de Data Masking posibilitan que, una vez hecho un clon de la DB de producción, dispongamos de dicha base de datos enmascarada, que será a todas luces una información real y funcional, accesible para diferentes fines: como base de datos de desarrollo y prueba de software, para ser compartida con usuarios externos, así como multitud de escenarios todos ellos con un denominador común: posibilitar manejar esas bases de datos sin poner en riesgo los datos privados. Será inaccesible para cualquier ciberdelincuente que trate de logar accesos al dato original.

BeClever - Ejemplo de Data Masking simple

Estos proyectos de Data Masking (DM) han conseguido colocarse en el centro de toda estrategia de seguridad digital de los datos. Garantiza la protección de datos sensibles o de carácter confidencial, ofrece una alternativa funcional a los datos reales permitiendo que los entornos de desarrollo y testing desarrollen su trabajo sin inconvenientes, y garantizan el cumplimiento del RGPD, lo que trae consigo una serie de beneficios por defecto:

  • Impide que los datos sensibles estén disponibles en entornos no productivos y acaben siendo objeto de filtraciones y usos indebidos.
  • Reduce drásticamente los riesgos derivados del alojamiento de los datos en el cloud así como en interfaces poco seguras.
  • Reduce los costes derivados de la falta de seguridad. Al aumentar la seguridad y protección de los datos, garantiza el cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos y resto de normativas afines a la protección de la información, minimizando el coste asociado en caso de ser víctima de un ciberataque que pudiera lugar a una exfiltración de los datos (multas millonarias, responsabilidad social, daño en la imagen y reputación de la compañía, pérdida de la confianza del cliente final, entre otros).

 

PRINCIPALES RAZONES PARA INCORPORAR PROCESOS DE DATA MASKING

La tecnología DM es una herramienta imprescindible de seguridad de datos para cumplir con los requisitos de cumplimiento normativo, así como para abordar las amenazas internas y externas:

  • Los requisitos de cumplimiento incluyen requisitos internos, así como un amplio catálogo de regulaciones y estándares de la industria, donde encontramos el Estándar de seguridad de datos de la industria de tarjetas de pago (PCI DSS) y la legislación de privacidad RGPD. Su objetivo es proteger los datos contra el abuso , prevenir el fraude y mantener la privacidad.
  • Las amenazas internas surgen de un número creciente de empleados e intermediarios, incluidos los usuarios de bases de datos que no son de producción, como Data Scientists,  programadores o testers,  entre otros. Estas amenazas también las encontramos en los usuarios de bases de datos analíticas y de formación, así como en los usuarios con acceso a entornos de producción insuficientemente protegidos.
  • Las amenazas externas incluyen la exfiltración de datos utilizando diferentes técnicas que podrían explotar los datos confidenciales sobreexpuestos así como las identidades internas comprometidas que tienen acceso a los datos confidenciales.

 

ALGUNAS TENDENCIAS QUE IMPULSAN EL MERCADO DEL ENMASCARAMIENTO DE DATOS: 

  • La expansión de las leyes de privacidad a nivel global. Existe un aumento imparable en las restricciones internacionales sobre las transferencias de datos
  • El aumento del nivel de preocupación con respecto a la seguridad de los datos es escenarios de Data Analytics y proyectos de Inteligencia Artificial y Machine Learning. El uso de datos identificables y regulados para modelos de inteligencia artificial (IA) plantea preocupaciones de cumplimiento en torno al uso de datos personales y posibles efectos negativos en las implementaciones de producción.
  • El aumento de los niveles de protección del personal interno utilizando basados en un enfoque Zero Trust en los que todo acceso debe definirse y autorizarse con precisión. 

 

El enmascaramiento de datos se basa en la premisa de que los datos confidenciales son transformados en datos de similares características, pero conservando su integridad, y, por lo tanto, manteniendo su utilidad. Esto es necesario para satisfacer los casos de uso de pruebas de aplicaciones que requieren datos representativos y coherentes, así como análisis que implican el uso de datos agregados para puntuación, creación de modelos e informes estadísticos.

 

De lo que no cabe duda es de que, las diferentes regulaciones como las de privacidad y los controles financieros, requieren de un nivel de gobernanza sobre los datos y una higiene de seguridad básica.

Acceso al White Paper Data Masking BeClever

¿PARA QUÉ PERFIL DE ORGANIZACIÓN ES MÁS APROPIADO EL DATA MASKING?

Toda empresa que maneje datos de ciudadanos europeos está obligada a garantizar la privacidad de los mismos, lo que implica replantearse la forma en que se trataba de dar cumplimiento a esta necesidad, haciendo ganar adeptos a las tecnologías de enmascaramiento de datos.  El objetivo es proteger la información que puede revelar la identidad del usuario, ya sea de forma directa o indirecta. A raíz de la llegada del RGPD a Europa, que entró en vigor el 24 de mayo de 2016 y fue de aplicación el 25 de mayo de 2018, una brecha de datos puede acarrear multas millonarias, de hasta el 4% de la facturación global de una empresa.

 

Gracias al enmascaramiento de datos, estos se mantienen accesibles y realistas, pero pseudonomizados, lo que facilita a las organizaciones cumplir con las diversas normativas de privacidad, como RGPD, HIPAA y PCI DSS entre otras.

 

En BeClever somos expertos en proyectos de enmascaramiento de datos, y, por tanto, especialistas en generar entornos de trabajo seguros que garanticen la privacidad y la protección de los datos sensibles. Si tienes dudas sobre cómo abordar un proyecto de data Masking en tu organización, nuestro equipo estará encantado de asesorarte.

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