Datamaskering: Kernen i at sikre GDPR og andre regulatoriske overholdelsesstrategier - KDnuggets

Datamaskering: Kernen i at sikre GDPR og andre regulatoriske overholdelsesstrategier – KDnuggets

Tidsstempel: 11. maj 2023 kl. 10
Kildeknude: 2651100

Datamaskering: Kernen i at sikre GDPR og andre regulatoriske overholdelsesstrategier
Billede af Bing Image Creator
 

Privatliv er ikke et produkt, der er til salg, men et værdifuldt aktiv, der bevarer integriteten for hver enkelt person. Det er blot en af ​​de mange triggere, der førte til formuleringen af ​​GDPR og flere andre globale regler. Med den stigende betydning, der lægges på databeskyttelse, er datamaskering blevet nødvendig for organisationer af alle størrelser for at opretholde sikkerheden og fortroligheden af ​​personlige oplysninger.

Datamaskering har en mission – at beskytte personligt identificerbare oplysninger (PII) og begrænse adgangen, når det er muligt. Den anonymiserer og beskytter personlige og følsomme oplysninger. Det er derfor, det gælder for bankkonti, kreditkort, telefonnumre og sundheds- og socialsikringsoplysninger. Ingen personlig identificerbar information (PII) er synlig under et databrud. Du kan også angive yderligere sikkerhedsadgangsregler i din organisation.

Datamaskering er, som vi ved, en teknik, der bruges til at beskytte følsomme data ved at erstatte dem med fiktive, men realistiske data. Den beskytter personoplysninger i overensstemmelse med den generelle databeskyttelsesforordning (GDPR) ved at sikre, at databrud ikke afslører følsomme oplysninger om enkeltpersoner.

Siden datamaskering er en integral komponent i databeskyttelsesstrategien, den gælder for forskellige datatyper såsom filer, sikkerhedskopier og databaser. Det arbejder tæt sammen med kryptering, adgangskontrol, overvågning og andre for at sikre end-to-end overholdelse af GDPR og andre regler.

På trods af maskerings dokumenterede evne til at eliminere eksponeringen af ​​følsomme data, følger mange virksomheder ikke retningslinjerne og risikerer at blive brudt. Den mest populære sag er relateret til en tøjforhandler, H&M, der måtte pådrage sig en bøde på 35 millioner euro for overtrædelse af GDPR-normerne. Det blev konstateret, at ledelsen havde adgang til følsomme data såsom en persons religiøse overbevisning, personlige problemer osv. Det er det, GDPR forsøger at undgå, og derfor er datamaskering essentiel.

Men stærkt regulerede industrier som BFSI og sundhedspleje implementerer allerede datamaskering for at overholde reglerne om privatlivets fred. Disse omfatter Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) og Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).

Implementeringen af ​​Europas GDPR i 2018 har sat gang i en global trend af privatlivslovgivning, hvor jurisdiktioner som Californien, Brasilien og Sydøstasien har introduceret love som henholdsvis CCPA og CCPR, LGPD og PDPA for at beskytte personlige data.

Datamaskering kan give flere fordele for lovoverholdelse, bl.a

  • Beskyttelse af følsomme data: Datamaskering kan beskytte følsomme data, såsom personlige oplysninger, ved at erstatte dem med fiktive, men realistiske data. Dette kan forhindre uautoriseret adgang eller utilsigtet eksponering af følsomme data.
  • Overholdelse af reglerne: Datamaskering kan bruges til at anonymisere personlige data, hvilket kan hjælpe organisationer med at overholde regler såsom General Data Protection Regulation (GDPR) og andre databeskyttelseslove.
  • Revision og compliance: Datamaskering kan give et kontrollerbart spor af, hvem der har adgang til følsomme data, hvilket kan hjælpe organisationer med at demonstrere overholdelse af lovkrav.
  • Data Governance: Datamaskering kan bruges som et datastyringsværktøj; organisationer kan sikre, at følsomme data kun bruges til de tilsigtede formål og af autoriseret personale.

Dataminimering 

Dataminimering i datamaskering refererer til kun at maskere den mindste mængde, der er nødvendig for at beskytte følsomme oplysninger, samtidig med at dataene kan bruges til det tilsigtede formål. Dette kan hjælpe organisationer med at balancere behovet for at beskytte følsomme data med behovet for at gøre brug af dataene til forretningsformål.

For eksempel behøver en organisation kun at maskere de sidste fire cifre i et kreditkortnummer for at beskytte følsomme oplysninger, samtidig med at dataene kan bruges til finansielle transaktioner. Tilsvarende kan det i personlige data kun være tilstrækkeligt at maskere specifikke felter som navn og adresse, mens de andre felter som køn og fødselsdato bevares til specifikke brugstilfælde.

Pseudonymisering 

Pseudonymisering bruger pseudonymer til at erstatte brugernes identificerende oplysninger og dermed beskytte deres privatliv. Dette er nyttigt til at sikre overholdelse af regler som f.eks Generel databeskyttelsesforordning (GDPR) ved at sikre, at databrud ikke afslører følsomme oplysninger om enkeltpersoner.

Denne datamaskeringsteknik erstatter personlige identifikatorer såsom navn, adresse og personnummer med et unikt pseudonym, mens andre ikke-følsomme egenskaber såsom køn og fødselsdato bevares intakte. Pseudonymerne kan genereres ved hjælp af kryptografiske teknikker, såsom hashing eller kryptering, for at sikre, at de originale personlige data ikke kan rekonstrueres.

Det er også i overensstemmelse med forordningens krav til sikkerhed og sikker databehandling til videnskabelige, historiske og statistiske formål (analyse). Det er et værdifuldt værktøj til at sikre overholdelse af GDPR's databeskyttelsesprincippet.

Du kan optimere din DevOps-funktion. For DevOps muliggør datamaskering realistiske, men sikrede fiktive data til test. Dette er især fordelagtigt for organisationer, der er afhængige af interne eller tredjepartsudviklere, da det sikrer sikkerhed og minimerer forsinkelser i DevOps-processen. Datamaskering giver dig mulighed for at teste dine kunders data og samtidig bevare deres privatliv.

At behandle data som produkter og bruge dem til at implementere maskeringsteknikker har mange fordele. I 2022 blev mange datastrukturer og produktplatforme populære for deres innovative tilgang. For eksempel udfører K2view datamaskering på forretningsenhedsniveau, hvilket sikrer konsistens og fuldstændighed, samtidig med at den referentielle integritet bevares.

For at sikre maksimal sikkerhed administreres hver virksomheds data i deres mikrodatabase, beskyttet af dens 256-bit krypteringsnøgle. Derudover maskeres de personligt identificerbare oplysninger (PII) i mikrodatabasen i realtid, efter foruddefinerede forretningsregler, hvilket giver et ekstra lag af beskyttelse.

Implementering af datamaskeringsteknikker kan hjælpe organisationer med at undgå store bøder og skade på deres omdømme. Det er dog vigtigt at bemærke, at datamaskering alene er utilstrækkelig til at opnå GDPR-overholdelse og bør bruges sammen med andre sikkerhedsforanstaltninger.

 
 
Yash Mehta er en internationalt anerkendt IoT-, M2M- og Big Data-teknologiekspert. Han har skrevet en række bredt anerkendte artikler om Data Science, IoT, Business Innovation og Cognitive Intelligence. Han er grundlæggeren af ​​en dataindsigtsplatform kaldet Expersight. Hans artikler er blevet omtalt i de mest autoritative publikationer og tildelt som et af de mest innovative og indflydelsesrige værker i den tilsluttede teknologiindustri af IBM og Cisco IoT-afdelingerne.
 

Mere om dette emne

Tidsstempel:

Mere fra KDnuggets