Adatmaszkolás: A GDPR és más szabályozási megfelelőségi stratégiák biztosításának alapja – KDnuggets

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Adatmaszkolás: A GDPR és más szabályozási megfelelőségi stratégiák biztosításának magja
Képet a Bing Image Creator készítette

Az adatvédelem nem egy eladásra kínált termék, hanem értékes eszköz, amely megőrzi minden egyén integritását. Ez csak egy a sok kiváltó tényező közül, amelyek a GDPR és számos más globális szabályozás megfogalmazásához vezettek. Az adatvédelem egyre fontosabbá válásával az adatmaszkolás szükségessé vált minden méretű szervezet számára a személyes adatok biztonságának és bizalmasságának megőrzése érdekében.

Az adatmaszkolásnak van egy küldetése – az védi a személyazonosításra alkalmas adatokat (PII), és lehetőség szerint korlátozza a hozzáférést. Anonimizálja és védi a személyes és érzékeny információkat. Ezért vonatkozik a bankszámlákra, hitelkártyákra, telefonszámokra, valamint egészségügyi és társadalombiztosítási adatokra. Az adatvédelmi incidens során személyazonosításra alkalmas adatok (PII) nem láthatók. A szervezeten belül további biztonsági hozzáférési szabályokat is beállíthat.

Az adatmaszkolás, mint tudjuk, az érzékeny adatok védelmére szolgáló technika, amelyet fiktív, de valósághű adatokkal helyettesítenek. A személyes adatokat az Általános Adatvédelmi Rendeletnek (GDPR) megfelelően védi, biztosítva, hogy az adatvédelmi incidensek ne fedjenek fel érzékeny információkat egyénekről.

Óta az adatmaszkolás egy integrál az adatvédelmi stratégia összetevője, különféle adattípusokra vonatkozik, például fájlokra, biztonsági másolatokra és adatbázisokra. Szorosan együttműködik a titkosítással, a hozzáférés-vezérléssel, a felügyelettel és egyebekkel, hogy biztosítsa a GDPR-nak és más előírásoknak való teljes körű megfelelést.

Annak ellenére, hogy a maszkolás bizonyítottan képes kiküszöbölni az érzékeny adatok nyilvánosságát, sok vállalkozás nem tartja be az irányelveket, és fennáll a jogsértés kockázata. A legnépszerűbb eset egy ruhakereskedőhöz, a H&M-hez kapcsolódik, amelynél a 35 millió eurós bírságot szabtak ki a GDPR normák megsértése miatt. Megállapítást nyert, hogy a vezetőség hozzáfért olyan érzékeny adatokhoz, mint az egyén vallási meggyőződése, személyes problémái stb. Ezt próbálja elkerülni a GDPR, és ezért elengedhetetlen az adatmaszkolás.

Az erősen szabályozott iparágak, például a BFSI és az egészségügy azonban már alkalmazzák az adatmaszkolást, hogy megfeleljenek az adatvédelmi előírásoknak. Ezek közé tartozik a Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) és a Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).

The implementation of Europe’s GDPR in 2018 has sparked a global trend of privacy laws, with jurisdictions such as California, Brazil, and Southeast Asia introducing laws such as CCPA and CCPR, LGPD, and PDPA, respectively, to protect personal data.

Az adatmaszkolás számos előnnyel járhat a szabályozási megfelelés szempontjából, többek között

Érzékeny adatok védelme: Az adatmaszkolás megvédheti az érzékeny adatokat, például a személyes adatokat, ha azokat fiktív, de valós adatokkal helyettesíti. Ez megakadályozhatja az érzékeny adatokhoz való jogosulatlan hozzáférést vagy véletlenszerű megjelenést.
Az előírások betartása: Az adatmaszkolás a személyes adatok anonimizálására használható, ami segíthet a szervezeteknek megfelelni az olyan szabályozásoknak, mint az Általános adatvédelmi rendelet (GDPR) és más adatvédelmi törvények.
Auditálás és megfelelés: Az adatmaszkolás auditálható nyomvonalat biztosíthat arról, hogy kik fértek hozzá az érzékeny adatokhoz, ami segíthet a szervezeteknek bizonyítani a szabályozási követelményeknek való megfelelést.
Adatkezelés: Az adatmaszkolás adatkezelési eszközként használható; a szervezetek biztosíthatják, hogy az érzékeny adatokat csak a rendeltetésszerű célokra és az arra felhatalmazott személyek használják fel.

Adatminimalizálás

Az adatmaszkolás során az adatminimalizálás csak az érzékeny információk védelméhez szükséges minimális mennyiségű maszkolást jelenti, miközben lehetővé teszi az adatok rendeltetésszerű felhasználását. Ez segíthet a szervezeteknek egyensúlyban tartani az érzékeny adatok védelmének és az adatok üzleti célú felhasználásának szükségességét.

Például előfordulhat, hogy egy szervezetnek csak a hitelkártyaszám utolsó négy számjegyét kell elrejteni az érzékeny információk védelme érdekében, miközben lehetővé teszi az adatok pénzügyi tranzakciókhoz való felhasználását. Hasonlóképpen, a személyes adatoknál csak bizonyos mezők, például név és cím maszkolása, míg a többi mező, például a nem és a születési dátum megtartása elegendő lehet bizonyos felhasználási esetekben.

Álnevesítés

Az álnevek álneveket használnak a felhasználók azonosítására szolgáló információk helyettesítésére, és így védik magánéletüket. Ez hasznos az olyan szabályozások betartásának biztosításához, mint pl Általános adatvédelmi rendelet (GDPR) biztosítva, hogy az adatvédelmi incidensek ne fedjenek fel érzékeny információkat egyénekről.

Ez az adatmaszkolási technika a személyes azonosítókat, például a nevet, címet és társadalombiztosítási számot egyedi álnévre cseréli, miközben az egyéb nem érzékeny attribútumokat, például a nemet és a születési dátumot érintetlenül hagyja. Az álnevek titkosítási technikákkal, például kivonatosítással vagy titkosítással előállíthatók annak érdekében, hogy az eredeti személyes adatok ne legyenek rekonstruálhatók.

It also aligns with the regulation’s requirements for security and safe data processing for scientific, historical, and statistical purposes (analytics). It’s a valuable tool in ensuring compliance with the GDPR’s data protection by design principle.

You can optimize your DevOps function. For DevOps, data masking enables realistic yet secured fictitious data for testing. This is particularly beneficial for organizations that rely on internal or third-party developers as it ensures security and minimizes delays in the DevOps process. Data masking allows you to test your customers’ data while maintaining their privacy.

Az adatok termékként való kezelése és maszkolási technikák megvalósítására való felhasználása számos előnnyel jár. 2022-ben számos adatszövet és termékplatform vált népszerűvé innovatív megközelítése miatt. Például a K2view az üzleti entitás szintjén végez adatmaszkolást, biztosítva a konzisztenciát és a teljességet, miközben megőrzi a hivatkozási integritást.

To ensure maximum security, each business entity’s data is managed within its Micro-Database, protected by its 256-bit encryption key. Additionally, the personally identifiable information (PII) within the Micro-Database is masked in real-time, following predefined business rules, providing an added layer of protection.

Implementing data masking techniques can help organizations avoid hefty fines and damage to their reputation. However, it’s important to note that data masking alone is insufficient to achieve GDPR compliance and should be used in conjunction with other security measures.

Yash Mehta nemzetközileg elismert IoT, M2M és Big Data technológiai szakértő. Számos széles körben elismert cikket írt az adattudományról, az IoT-ről, az üzleti innovációról és a kognitív intelligenciáról. Ő az Expersight nevű adatbetekintési platform alapítója. Cikkei a leghitelesebb kiadványokban szerepeltek, és az IBM és a Cisco IoT részlegei a kapcsolódó technológiai iparág egyik leginnovatívabb és legbefolyásosabb alkotásaként díjazták.