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¿Qué tipos existen y qué técnicas se utilizan para enmascarar los datos?

¿Qué tipos existen y qué técnicas se utilizan para enmascarar los datos?

Data Masking: ¿Qué tipos y técnicas existen?

 

En el post anterior “Beneficios del Data Masking”, repasamos brevemente qué es el Enmascaramiento de Datos y cuáles son sus principales beneficios, entre los que disminuir los riesgos de seguridad y proteger los datos frente a distintos tipos de amenazas, así como asegurar el cumplimiento normativo como resultado de elevar esos niveles de seguridad, se perfilan como los más importantes.

 

El enmascaramiento de datos es, por tanto, una tecnología que ayuda a mejorar la seguridad y la privacidad otorgando una capa de protección a los datos que ya resulta imprescindible.

Hoy vamos a continuar profundizando sobre los diferentes tipos y técnicas de enmascaramiento de datos que existen y que debemos conocer antes de abordar un proyecto de este tipo.

 

TIPOS DE DATA MASKING

Existen dos tipos principales de enmascaramiento de datos: SDM – Enmascaramiento de Datos Estático y DDM – Enmascaramiento de Datos Dinámico, como podemos observar en la imagen siguiente. Esto se traduce en que el enmascaramiento u ofuscación de esos datos puede realizarse de forma estática o dinámica, con algunas diferencias fundamentales:

Data Masking tipo SDM o DDM

 

El enmascaramiento de datos estático (SDM) cuenta con numerosas ventajas frente al enmascaramiento de datos dinámico (DDM), que vamos a tratar de destacar brevemente:

 

  • SDM se utiliza principalmente para proporcionar datos realistas, de alta calidad, que puedan ser utilizados en entornos de desarrollo y testing de aplicaciones, sin que la información confidencial o sensible pueda ser accedida. Conseguir que estos datos sean realistas es vital ya que va a permitir que el equipo de desarrollo y prueba de software sea más ágil y efectivo logrando identificar posibles errores en el ciclo de desarrollo de software, lo que se traduce en una reducción drástica de los costes de producción a la par que aumenta la calidad del mismo.
  • Los datos confidenciales se eliminan permanentemente de la base de datos enmascarada, por lo que, si un actor malicioso consiguiera acceder a la misma, en ningún caso podría acceder a la información confidencial, ya que esos datos han sido sustituidos por datos realistas.
  • SDM no afecta al rendimiento, ya que el enmascaramiento de los datos se realiza por adelantado, siendo su impacto en el rendimiento nulo una vez que la base de datos ha sido enmascarada y está disponible para diferentes funciones.
  • La base de datos de producción queda totalmente protegida e inaccesible.
  • El proceso de securización de las bases de datos se facilita extraordinariamente, ya que deja de ser necesario implementar seguridad granular a nivel de objeto, ya que lo datos confidenciales han sido reemplazados.
  • Facilita el camino a la nube o “journey to cloud”, ya que las cargas de trabajo de DevOps son las primeras en ser migradas a la nube por las organizaciones. Y es que el hecho de enmascarar los datos antes de llevarlos a la nube reduce drásticamente el riesgo de sufrir una brecha de seguridad en el cloud.

 

El enmascaramiento de datos estático es por tanto una de las mejores formas de asegurar los niveles de protección de las copias de las bases de datos de producción que habitualmente se usan para los entornos de desarrollo y prueba de software, etcétera.

 

¿CÓMO ES EL PROCESO DE ENMASCARAMIENTO DE DATOS?

Existen diferentes técnicas para enmascarar los datos, las más comunes incluyen la encriptación, scramble, anulación o eliminación, varianza, sustitución, shuffling, etc. El proceso, de forma simplificada, es similar en todos los casos:

PROCESO DE ENMASCARAMIENTO DE DATOS

 

¿QUÉ TECNOLOGÍA EMPLEAR PARA ABORDAR UN PROYECTO DE ENMASCARAMIENTO DE DATOS?

Redgate, uno de los principales fabricantes de software de BBDD, y su solución Data Masker, permiten el enmascaramiento de datos en bases de datos Oracle y SQL Server. Se trata de una solución fácil de usar y de alto rendimiento para enmascarar grandes volúmenes de información, y con plena capacidad de automatización.

 

Pero para que un proyecto de enmascaramiento de datos sea un éxito, funcione eficazmente y sea útil, debe ser aplicado por alguien que conozca y entienda sus estructuras de datos, que comprenda la finalidad de cada una de estas bases de datos duplicadas y que pueda generar los procesos de enmascaramiento necesarios, de forma rápida y sin errores.  En BeClever somos expertos en proyectos avanzados de bases de datos y ciberseguridad, y por tanto, somos especialistas en generar entornos de trabajo seguros para todo el personal informático que utiliza estas bases de datos.

 

? ¿Te ha parecido interesante este post? No te pierdas el siguiente, donde profundizaremos acerca de cómo el enmascaramiento de datos es una poderosa arma para asegurar la confidencialidad de los datos y el cumplimiento normativo como el RGPD

¡No te lo pierdas!


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