Masquage des données - Le bouclier pour protéger votre entreprise

Le caméléon change de couleur pour se défendre. De même, les bâtons de marche imitent l'apparence des brindilles pour tromper les prédateurs. Le masquage des données suit le même principe ! Explorons une approche méthodique qui assure la sécurité et la simplicité d'utilisation de vos données.

Selon le rapport 2022 d'IBM sur le coût des violations de données, le coût moyen d'une violation de données s'élève à 4,35 millions de dollars. Le rapport souligne en outre que 83 % des entreprises interrogées ont subi plusieurs violations de données et que 17 % seulement ont déclaré qu'il s'agissait de leur premier incident. Les données sensibles ayant une valeur considérable, elles deviennent une cible recherchée et nécessitent une protection efficace. Parmi tous les types de données compromises, les informations personnelles identifiables (IPI) sont les plus coûteuses. Pour protéger ces informations et préserver leur confidentialité, le masquage des données s'est imposé comme une technique indispensable.

Qu'est-ce que le masquage des données ?

L'objectif du masquage des données est d'assurer la confidentialité des informations sensibles. Dans la pratique, le masquage des données consiste à remplacer les données authentiques par des données fictives ou modifiées, tout en conservant leur représentation visuelle et leur structure. Cette approche est largement utilisée dans les environnements de test et de développement, ainsi que dans les situations où les données sont partagées avec des entités externes afin d'éviter toute exposition non autorisée. Le masquage des données permet d'assurer la sécurité des données tout en préservant leur utilité et leur intégrité, réduisant ainsi la probabilité de violations compromettant la confidentialité.

Quels sont les différents types de masquage des données ?

Pour garantir le masquage efficace de vos données, le masquage des données peut faire appel à différentes techniques, chacune ayant ses propres avantages, ce qui vous permet de choisir l'approche la plus appropriée pour maximiser la protection des données.

Masquage statique des données

Le masquage statique des données est une technique de masquage des données qui consiste à modifier les données sensibles dans une version statique d'une base de données. Le processus commence par une phase d'analyse, au cours de laquelle les données sont extraites de l'environnement de production pour créer la copie statique. Pendant la phase de masquage, les valeurs réelles sont remplacées par des valeurs fictives, les informations sont partiellement supprimées ou les données sont rendues anonymes. Ces modifications sont permanentes et les données ne peuvent pas être restaurées dans leur état d'origine.

Masquage préservant le format

Le masquage avec préservation du format (FPM) diffère des méthodes de masquage traditionnelles car il préserve la longueur, les types de caractères et la structure des données d'origine. En utilisant des algorithmes cryptographiques, les données sensibles sont transformées en une forme irréversible et non identifiable. Les données masquées conservent leurs caractéristiques d'origine, ce qui leur permet d'être utilisées dans des systèmes et des processus qui exigent un format spécifique.

Masquage dynamique des données

Le masquage dynamique des données (DDM) applique différentes techniques de masquage chaque fois qu'un nouvel utilisateur tente d'accéder aux données. Lorsqu'un collaborateur accède à une base de données, le DDM applique des règles de masquage définies afin de limiter la visibilité des données sensibles, garantissant ainsi que seuls les utilisateurs autorisés peuvent consulter les données réelles. Le masquage peut être mis en œuvre en modifiant dynamiquement les résultats des requête , en remplaçant les données sensibles par des valeurs fictives ou en limitant l'accès à des colonnes spécifiques.

à la volée Data Masking

Le masquage de données à à la volée , également connu sous le nom de masquage en temps réel, diffère du masquage statique en appliquant le processus de masquage au moment de l'accès aux données. Cette approche garantit une meilleure confidentialité sans qu'il soit nécessaire de créer des copies supplémentaires des données. Toutefois, le masquage en temps réel peut entraîner une surcharge de traitement, en particulier lorsqu'il s'agit de gros volumes de données ou d'opérations complexes, ce qui peut entraîner des retards ou des ralentissements dans l'accès aux données.

Quelles sont les différentes techniques de masquage des données ?

Substitution aléatoire

La substitution aléatoire consiste à remplacer des données sensibles, telles que des noms, des adresses ou des numéros de sécurité sociale, par des données générées de manière aléatoire. Les noms réels peuvent être remplacés par des noms fictifs, les adresses par des adresses génériques et les numéros de téléphone par des numéros aléatoires.

Remaniement

Le brassage est une technique qui consiste à réorganiser de manière aléatoire l'ordre des données sensibles sans les modifier de manière significative. Cela signifie que les valeurs sensibles d'une colonne ou d'un ensemble de colonnes sont mélangées de manière aléatoire. Le brassage préserve les relations entre les données d'origine tout en rendant pratiquement impossible l'association de valeurs spécifiques à une entité particulière.

Cryptage

Le cryptage consiste à rendre des données sensibles illisibles à l'aide d'un algorithme de cryptage. Les données sont cryptées à l'aide d'une clé spécifique, ce qui les rend inintelligibles sans la clé de décryptage correspondante.

Anonymisation

L'anonymisation est le processus de suppression ou de modification des informations qui pourraient conduire à l'identification directe ou indirecte des personnes. Il peut s'agir de supprimer des noms, des prénoms, des adresses ou toute autre information permettant d'identifier une personne.

Calcul de la moyenne

La technique du calcul de la moyenne remplace une valeur sensible par une valeur moyenne agrégée ou une approximation de celle-ci. Par exemple, au lieu de masquer le salaire d'un individu, le calcul de la moyenne peut utiliser le salaire moyen de tous les employés de la même catégorie professionnelle. Cela permet d'obtenir une approximation de la valeur réelle sans révéler d'informations spécifiques sur une personne.

Changement de date

Le changement de date consiste à modifier les valeurs de la date en conservant l'année, le mois et le jour, mais en les mélangeant ou en les remplaçant par des dates sans rapport. Cela permet de s'assurer que les informations sensibles au facteur temps ne peuvent pas être utilisées pour identifier ou retracer des événements ou des personnes spécifiques, tout en conservant une structure de date cohérente.

Conclusion

L'avantage significatif du masquage de données pour les entreprises est sa capacité à préserver la richesse informationnelle, l'intégrité et la représentativité des données tout en minimisant le risque de compromettre des informations sensibles. Grâce au masquage des données, les entreprises peuvent relever avec succès les défis de la conformité sans sacrifier leur stratégie en matière de données.

Le masquage des données permet aux organisations d'établir des environnements de développement et de test sécurisés sans compromettre la confidentialité des données sensibles. En mettant en œuvre le masquage des données, les développeurs et les testeurs peuvent travailler avec des ensembles de données réalistes tout en évitant d'exposer des informations confidentielles. Cela améliore l'efficacité des processus de développement et de test tout en atténuant les risques associés à l'utilisation de données sensibles réelles.

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous couvrons des sujets allant de l'ingestion de données en temps réel à l'analyse pilotée par l'IA.