Data masking là gì? Các kỹ thuật tạo data masking
Những dữ liệu nhạy cảm khi bị đánh cắp có thể gây thiệt hại lớn cho các doanh nghiệp. Đây là lý do vì sao nhiều doanh nghiệp ứng dụng data masking trong công cuộc bảo mật thông tin. Cùng Bizfly Cloud tìm hiểu Data masking là gì trong bài viết dưới đây.
Data masking là gì?
Data masking là một phương pháp được sử dụng để bảo vệ thông tin nhạy cảm bằng cách che giấu hoặc mã hóa dữ liệu để ngăn chặn truy cập trái phép. Kỹ thuật này giúp giảm rủi ro liên quan đến việc tiết lộ thông tin cá nhân và tăng cường bảo mật dữ liệu. Data masking thường được áp dụng trong các môi trường như phát triển phần mềm, kiểm thử hệ thống và chia sẻ dữ liệu với các bên thứ ba. Để đảm bảo an toàn thông tin, việc triển khai data masking là một phần quan trọng của chiến lược bảo mật dữ liệu của một tổ chức.
Data masking là gì
Loại dữ liệu nào cần sử dụng đến Data masking?
Có 4 loại dữ liệu nhạy cảm cần sử dụng đến Data masking để tránh sự truy cập bất hợp pháp:
- Thông tin nhận dạng cá nhân (PII): Dữ liệu có thể được sử dụng để nhận dạng một cá nhân cụ thể, như họ tên, số hộ chiếu, số căn cước công dân, số giấy phép lái xe và số an sinh xã hội.
- Thông tin sức khỏe được bảo vệ (PHI): Dữ liệu được thu thập bởi các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, bao gồm thông tin bảo hiểm, kết quả xét nghiệm, tiền sử bệnh và tình trạng sức khỏe.
- Thông tin thẻ thanh toán: Theo tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu ngành thẻ thanh toán (PCI DSS), dữ liệu liên quan đến giao dịch thẻ tín dụng và thẻ ghi nợ phải được bảo vệ một cách an toàn.
- Sở hữu trí tuệ (IP): Dữ liệu về sáng tạo trí tuệ, như phát minh, thiết kế, âm nhạc và thông số kỹ thuật cần được bảo vệ khỏi truy cập trái phép để đảm bảo giữ cho giá trị của tổ chức.
Phân loại data masking
Data masking tĩnh
Data masking tĩnh là quá trình áp dụng một bộ quy tắc masking cố định cho dữ liệu nhạy cảm trước khi dữ liệu được lưu trữ hoặc chia sẻ. Kỹ thuật này thường được sử dụng cho dữ liệu không thay đổi thường xuyên hoặc duy trì trạng thái tĩnh theo thời gian. Bạn xác định trước các quy tắc này và áp dụng chúng một cách nhất quán vào dữ liệu, đảm bảo masking nhất quán trên nhiều môi trường.
Quy trình Data masking tĩnh gồm:
- Xác định và hiểu dữ liệu
- Thiết kế và phát triển các quy tắc masking
- Chọn thuật toán Data masking thích hợp
- Áp dụng quy tắc masking cho dữ liệu thực tế
Data masking động
Data masking động là một kỹ thuật bảo mật dữ liệu hiệu quả và linh hoạt. Thay vì chỉ ẩn dữ liệu nhạy cảm, kỹ thuật này thay đổi dữ liệu theo thời gian thực dựa trên vai trò và quyền truy cập của người dùng. Qua việc áp dụng quy tắc masking khi người dùng truy cập dữ liệu, data masking động giúp bảo vệ thông tin quan trọng và đồng thời duy trì tính linh hoạt trong quá trình xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc thực hiện kỹ thuật này có thể ảnh hưởng đến hiệu năng hệ thống.
Data masking tất định
Data masking tất định là một phương pháp quan trọng để bảo vệ thông tin cá nhân trong hệ thống. Data masking tất định sẽ đảm bảo dữ liệu đầu vào được masing nhất quán với dữ liệu đầu ra. Việc áp dụng các kỹ thuật masking tất định đúng cách sẽ giữ cho thông tin nhạy cảm được bảo vệ một cách chặt chẽ và đáng tin cậy trên toàn hệ thống.
Data masking tức thời
Data masking tức thời là một phương pháp masking dữ liệu nhạy cảm ngay tại thời điểm sử dụng, không cần lưu trữ dữ liệu đã được thay đổi trong cơ sở dữ liệu. Kỹ thuật này rất hữu ích trong quy trình triển khai liên tục và trong các tình huống tích hợp phức tạp, nơi mà dữ liệu cần di chuyển thường xuyên giữa môi trường sản xuất và phi sản xuất. Ứng dụng sẽ thực hiện Data masking khi cần thiết, trước khi chuyển dữ liệu sang bước tiếp theo trong quy trình.
Các kỹ thuật data masking phổ biến
Sử dụng kỹ thuật data masking giúp giữ cho dữ liệu được bảo vệ mà vẫn giữ được tính toàn vẹn của dữ liệu gốc. Dưới đây là một số kỹ thuật để tạo data masking mà bạn có thể áp dụng trong dự án của mình.
- Giả danh dữ liệu: Người dùng chuyển đổi thông tin nhạy cảm thành các bí danh hoặc bút danh, bảo vệ danh tính của họ trong quá trình xử lý dữ liệu. Quá trình này cũng có thể được đảo ngược để phục hồi thông tin gốc khi cần thiết.
- Ẩn danh dữ liệu: Mã hóa các mã định danh, người dùng có thể bảo vệ hoạt động riêng tư của họ trong khi vẫn giữ được tính nhất quán của dữ liệu.
- Tra cứu thay thế: Sử dụng bảng tra cứu để thay thế các giá trị nhạy cảm trong dữ liệu gốc bằng các giá trị an toàn, cho phép họ sử dụng dữ liệu thực tế mà không cần tiết lộ thông tin cá nhân.
- Mã hóa dữ liệu: Mã hóa dữ liệu và chỉ cho phép truy cập thông qua mật khẩu, người dùng có thể đảm bảo rằng dữ liệu của họ được bảo vệ an toàn.
- Thay thế dữ liệu bằng các giá trị chung: Đây là kỹ thuật phổ biến nhất, thay thế dữ liệu nhạy cảm bằng các giá trị chung như "*****" hoặc giá trị trung bình trong môi trường phát triển và thử nghiệm.
- Sử dụng tính trung bình: Nếu bạn muốn bảo vệ dữ liệu nhạy cảm dưới dạng con số tính trung bình, bạn có thể thay thế tất cả các giá trị trong bảng bằng giá trị trung bình. Ví dụ, trong trường hợp liệt kê mức lương của nhân viên, bạn có thể thay thế mức lương thực tế bằng mức lương trung bình.
- Xáo trộn dữ liệu: Kỹ thuật này giữ lại tính duy nhất của dữ liệu bằng cách xáo trộn dữ liệu để các giá trị vẫn còn nhưng được gán cho các phần tử khác nhau. Điều này giúp bảo vệ dữ liệu mà vẫn đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.
- Chuyển đổi ngày: Nếu dữ liệu liên quan đến ngày mà bạn muốn giữ bí mật, bạn có thể áp dụng chính sách xáo trộn ngày thực. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp này là cùng một chính sách áp dụng cho tất cả các giá trị trong một trường.
Những thách thức mà data masking sẽ gặp phải
Bảo tồn thuộc tính dữ liệu
Đảm bảo rằng các công cụ che mặt nạ dữ liệu có thể bảo tồn được các thuộc tính gốc của dữ liệu một cách chính xác. Việc này đặc biệt quan trọng đối với các kiểu dữ liệu nhất định như thông tin cá nhân hoặc danh mục dữ liệu quan trọng.
Những thách thức mà data masking sẽ gặp phải
Tính toàn vẹn ngữ nghĩa của dữ liệu
Các giá trị giả được tạo ra phải tuân thủ các quy tắc và ràng buộc kinh doanh liên quan để đảm bảo rằng dữ liệu che mặt nạ vẫn giữ được ý nghĩa và độ chính xác.
Tính duy nhất của dữ liệu
Trong trường hợp dữ liệu yêu cầu tính duy nhất, việc đảm bảo rằng các giá trị thay thế cũng là duy nhất là rất quan trọng để tránh xung đột và mâu thuẫn.
Tích hợp chức năng
Tích hợp data masking vào quy trình làm việc hiện có cũng đem lại nhiều thách thức. Để đảm bảo quá trình này diễn ra suôn sẻ, cần có kế hoạch cẩn thận, sự cộng tác từ các bên liên quan và giải quyết mọi mối lo ngại của người dùng
