Wat is data-masking?

Met de toename van datalekken en cyberaanvallen is het beschermen van klantinformatie belangrijker dan ooit geworden voor organisaties wereldwijd. Het is van cruciaal belang om het data-masking-proces te begrijpen en te investeren in de juiste tools voor data-masking om gevoelige gegevens te beschermen tegen ongeoorloofde toegang.

In dit artikel gaan we dieper in op data-masking: wat het is, waarom het belangrijk is en de verschillende gebruikte methoden. We delen ook enkele best practices om je te laten zien hoe je organisatie gevoelige informatie effectief beschermt. Na het lezen van dit artikel heb je een duidelijker beeld van hoe je de gegevensbeveiliging in je eigen organisatie kunt verbeteren.

Data-masking is een gegevensbeveiligingsproces dat informatie transformeert om de oorspronkelijke inhoud te verbergen, waardoor deze onherkenbaar en onherleidbaar wordt voor onbevoegde gebruikers. Dit proces is belangrijk voor het beschermen van gevoelige informatie, zoals persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en financiële gegevens. Het zorgt er bovendien voor dat informatie veilig blijft tijdens activiteiten zoals ontwikkeling, testen en analyse.

Met data-masking kan jouw organisatie veilig met echte data werken zonder het risico te lopen dat onbevoegden toegang krijgen tot die gegevens.

Statische data-masking (SDM) gaat over het maskeren van gegevens in rust, meestal in databases. Deze methode vervangt de oorspronkelijke gegevens permanent door gemaskeerde waarden in een kopie van de productiedatabase, zoals een sandbox. Daarmee creëer je een niet-productieomgeving die veilig kan worden gebruikt voor testen op een applicatieontwikkelingsplatform.

Dynamische data-masking (DDM) maakt realtime verhullen van gegevens mogelijk terwijl je gebruikers toegang hebben tot de informatie. Zo worden gevoelige gegevens nooit in hun oorspronkelijke vorm blootgesteld aan iemand zonder de juiste permissies.

Deze aanpak stelt je ontwikkelaars en andere gebruikers die mogelijk niet over de nodige toegang beschikken, in staat om met bedrijfskritische data zoals analyses te werken, terwijl de klantgegevens veilig blijven. Met DDM kan je organisatie een evenwicht vinden tussen de behoefte aan bruikbaarheid van gegevens en een sterke bescherming tegen ongeoorloofde toegang.

Terwijl data-masking gegevens wijzigt om de oorspronkelijke content te verbergen, gaat het bij data-sanering over het volledig verwijderen of redigeren van gevoelige informatie uit de dataset. Masking kan bijvoorbeeld echte namen vervangen door valse, terwijl sanering de namen volledig verwijdert of onleesbaar maakt.

Je gebruikt doorgaans data-masking wanneer je de bruikbaarheid van de gegevens wilt behouden voor taken zoals testen en ontwikkeling. Data-sanering wordt ingezet wanneer gevoelige informatie om veiligheidsredenen volledig moet worden geëlimineerd.

Data-masking en data-encryptie hebben allebei als doel om gegevens te beschermen, maar doen dat op verschillende manieren. Data-encryptie zet gegevens om in een gecodeerde vorm waarvoor een sleutel nodig is om te decoderen. Data-masking vervangt de originele gegevens door fictieve maar realistische waarden.

Encryptie is essentieel voor het beveiligen van gegevens tijdens de overdracht (data tijdens verzending), terwijl masking meer geschikt is voor niet-productieomgevingen, zoals sandboxes. Doorgaans kies je voor encryptie bij het beschermen van gegevens tijdens de overdracht, terwijl data-masking ideaal is voor het beschermen van gevoelige informatie in ontwikkelings- en testscenario's.

Tokenisatie vervangt gevoelige gegevenselementen door niet-gevoelige equivalenten, ook wel 'tokens' genoemd. Deze tokens kunnen worden teruggekoppeld naar de oorspronkelijke gegevens met behulp van een tokenisatiesysteem. In tegenstelling tot data-masking, waarbij de gegevens realistisch lijken, zorgt tokenisatie ervoor dat de originele gegevens niet kunnen worden hersteld zonder het tokentoewijzingssysteem.

Hoewel tokenisatie meestal meer verwerking vereist dan data-masking, is het belangrijk op te merken dat gegevenstokenisatie omkeerbaar is, waardoor de oorspronkelijke informatie indien nodig veilig kan worden opgehaald.

Data-masking is een cruciaal onderdeel van een uitgebreide strategie voor gegevensbeveiliging voor elke organisatie. Het is belangrijk omdat het gevoelige informatie beschermt en tegelijkertijd de bruikbaarheid van gegevens behoudt voor verschillende niet-productiedoeleinden, zoals testen of sandbox-ontwikkeling.

Data-masking draagt bij aan het voorkomen van ongeoorloofde toegang tot gevoelige informatie door deze om te zetten in een formaat dat onleesbaar is voor mensen zonder de benodigde toestemmingen. Dit is vooral belangrijk in omgevingen waar vaak toegang wordt verkregen tot gegevens, zoals ontwikkelings-, test- en trainingsomgevingen.

Neem bijvoorbeeld een softwareontwikkelingsomgeving waar het gebruik van gemaskeerde gegevens ontwikkelaars in staat stelt om met realistische informatie te werken voor testdoeleinden zonder daarbij echte klantgegevens bloot te leggen. Op deze manier kunnen ze hun taken effectief uitvoeren en tegelijkertijd gevoelige informatie veilighouden

Compliance met de regelgeving is een belangrijke drijfveer voor het maskeren van gegevens. Regelgeving zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming  (AVG), de Health Insurance Portability and Accountability Act  (HIPAA) en de Payment Card Industry Data Security Standard  (PCI-DSS) verplichten strikte maatregelen voor gegevensbescherming. Data-masking helpt je organisatie om aan deze regelgeving te voldoen doordat het ervoor zorgt dat gevoelige informatie beschermd blijft en niet wordt blootgesteld in onbeveiligde omgevingen.

De AVG vereist bijvoorbeeld dat persoonsgegevens te allen tijde worden beschermd. Door data-masking te implementeren, kan je organisatie aan deze vereiste voldoen door persoonsgegevens te verdoezelen wanneer deze worden gebruikt in niet-productieomgevingen. Dit zorgt ervoor dat gevoelige informatie wordt afgeschermd tegen ongeoorloofde toegang, terwijl de noodzakelijke bewerkingen toch kunnen plaatsvinden.

Data-masking is ook essentieel voor de bescherming van intellectueel eigendom (IP) en bedrijfseigen informatie. Door gevoelige gegevens te maskeren, kun je voorkomen dat concurrenten of kwaadwillenden toegang krijgen tot waardevol intellectueel eigendom, met name in sectoren als technologie, farmaceutica en productie.

Zo kan een technologiebedrijf eigen algoritmen en code maskeren bij het delen van deze gegevens met externe ontwikkelaars. Dit zorgt ervoor dat hun belangrijkste intellectuele eigendom beschermd blijft, terwijl samenwerking en innovatie nog steeds mogelijk zijn.

Data-masking maakt het mogelijk om gegevens veilig te delen met derden zoals bijvoorbeeld aannemers, leveranciers en partners. Door gevoelige informatie te maskeren, kun je effectiever samenwerken zonder de gegevensbeveiliging in gevaar te brengen.

Een goed voorbeeld hiervan is een zorgverlener die gemaskeerde patiëntgegevens deelt met onderzoekers. Dit stelt de onderzoekers in staat om studies uit te voeren en er tegelijkertijd voor te zorgen dat echte patiëntinformatie beschermd blijft.

Data-masking zet gevoelige gegevens om in een beschermd formaat dat veilig kan worden gebruikt in niet-productieomgevingen, zoals ontwikkeling en testen, zonder de vertrouwelijkheid ervan in gevaar te brengen. Data-masking werkt als volgt:

• Identificeer gevoelige gegevens: De eerste stap is om vast te stellen welke gegevenselementen gevoelig zijn en moeten worden gemaskeerd. Dit kan gaan om PII, financiële gegevens, medische dossiers en andere vertrouwelijke informatie.
• Selecteer maskeertechnieken: Kies vervolgens de juiste maskeertechnieken op basis van het type gegevens en het beoogde gebruik. Veelgebruikte technieken zijn onder meer vervanging, wisselen, maskeren, encryptie en tokenisatie.
• Maskeertechnieken toepassen: Implementeer de gekozen technieken om de gevoelige gegevens om te zetten in een 'gemaskeerd' formaat.
• Gemaskeerde data valideren: Zorg er ten slotte voor dat de gemaskeerde gegevens bruikbaar blijven voor de beoogde doeleinden, zoals ontwikkeling, testen of analyse, zonder de oorspronkelijke gevoelige informatie bloot te leggen.

Deze gestructureerde aanpak helpt je organisatie gevoelige gegevens te beschermen en tegelijkertijd de nodige toegang te verlenen voor operationele behoeften.

Data-masking-technieken zijn speciaal ontworpen om gevoelige informatie te verdoezelen en toch bruikbaar te houden voor verschillende niet-productiedoeleinden. Hier zijn enkele van de meest voorkomende technieken voor het maskeren van gegevens:

• Vervanging: Deze techniek gaat over het vervangen van echte gegevens door fictieve maar realistische gegevens, waardoor ze nuttig zijn voor het anonimiseren van namen, adressen en andere PII in datasets.
  Voorbeeld: Het vervangen van echte namen door valse namen in een klantendatabase.
• Shuffling: Shuffling herschikt gegevens binnen een gegevensset, waardoor het een uitdaging is om de oorspronkelijke volgorde te herleiden.
  Voorbeeld: Geboortedata willekeurig husselen binnen een dataset.
• Masking out: Bij deze methode worden gevoelige gegevens verborgen met symbolen of tekens, waardoor deze gedeeltelijk zichtbaar zijn.
  Voorbeeld: Alleen de laatste vier cijfers van een creditcardnummer weergeven.
• Encryptie: Encryptie codeert gegevens zodat ze niet kunnen worden gelezen zonder een decoderingssleutel, waardoor de gegevensbeveiliging tijdens zowel opslag als verzending wordt gegarandeerd.
  Voorbeeld: Een burgerservicenummer versleutelen om het te beschermen tegen ongeoorloofde toegang.
• Tokenisatie: Tokenisatie vervangt gevoelige gegevens door unieke id's of tokens die met behulp van een tokenisatiesysteem kunnen worden teruggekoppeld naar de oorspronkelijke gegevens.
  Voorbeeld: Bankrekeningnummers vervangen door tokens in financiële transactiegegevens.

Deze technieken helpen je organisatie de privacy van gegevens te behouden en tegelijkertijd de nodige toegang te verlenen voor testen, ontwikkeling en analyse.

Data-masking kan in verschillende scenario's worden toegepast.

Met data-masking kun je in ontwikkelings- en testomgevingen werkelijke gegevens beschermen en toch realistische testscenario's mogelijk maken. Het gebruik van gemaskeerde klantgegevens tijdens het testen van software voorkomt bijvoorbeeld blootstelling aan echte klantinformatie, terwijl ontwikkelaars krachtige en schaalbare applicaties bouwen.

Bij het delen van gegevens met derden zorgt data-masking ervoor dat gevoelige informatie beschermd blijft. Een veelvoorkomend voorbeeld is het maskeren van gevoelige gegevens voordat deze worden uitbesteed aan een partner, waardoor het risico op datalekken wordt geminimaliseerd.

Data-masking helpt je organisatie te voldoen aan compliance- en auditvereisten door ervoor te zorgen dat gevoelige gegevens adequaat worden beschermd. Je kunt bijvoorbeeld data maskeren om te voldoen aan de AVG tijdens audits, zodat persoonsgegevens niet op straat belanden.

In cloudomgevingen wordt ook data-masking toegepast. Een grote cloudserviceprovider kan bijvoorbeeld klantgegevens maskeren die zijn opgeslagen in clouddatabases om de gegevensbeveiliging te verbeteren.

Hoewel data masking een effectieve techniek is om gevoelige informatie te beschermen, brengt het uitdagingen met zich mee. Je moet deze uitdagingen aangaan om data masking met succes te implementeren en de balans tussen gegevensbeveiliging en bruikbaarheid te behouden. We hebben de uitdagingen van data-masking voor je op een rijtje gezet om je te helpen het op een goede manier te implementeren:

• Evenwicht tussen gegevensbruikbaarheid en beveiliging: Het behoud van het nut van gegevens en het waarborgen van de beveiliging ervan is een grote uitdaging bij het maskeren van gegevens. De gemaskeerde data moet bruikbaar zijn voor testen en analyseren, zonder de beveiliging in gevaar te brengen.
• Invloed op prestaties van systemen: Data-masking kan van invloed zijn op de systeemprestaties, met name in dynamische masking-scenario's. Het is essentieel om efficiënte maskeertechnieken te implementeren om prestatievermindering te minimaliseren en soepele operaties te maximaliseren.
• Zorgen voor consistentie en nauwkeurigheid: Consistentie en nauwkeurigheid van gemaskeerde gegevens zijn bepalend voor het behoud van de integriteit van datasets. Dit houdt in dat je ervoor moet zorgen dat de gemaskeerde gegevens consistent en betrouwbaar blijven in verschillende systemen en omgevingen.
• Complexe datastructuren en relaties: Het maskeren van data met complexe structuren en relaties vraagt om geavanceerde technieken. Je organisatie moet ervoor zorgen dat de relaties binnen de gegevens behouden blijven, zelfs na de data-masking, wat een uitdaging kan zijn.

Het effectief implementeren van data-masking vereist een strategische aanpak met verschillende best practices om gegevensbeveiliging, compliance en bruikbaarheid te waarborgen.

• Identificatie van gevoelige gegevens en classificatie: Een grondige identificatie en classificatie van vertrouwelijke gegevens zijn essentieel om data-masking effectief toe te passen. Je organisatie zal zijn data-inventarissen regelmatig moeten bijwerken om ervoor te zorgen dat alle gevoelige gegevens zijn opgenomen.
• Het kiezen van de juiste masking-technieken: Het selecteren van de juiste data maskeertechnieken op basis van specifieke gebruiksscenario's is cruciaal. Verschillende scenario's kunnen andere masking-benaderingen vereisen om het gewenste niveau van gegevensbescherming te bereiken. Het begrijpen van de context is daarbij bepalend.
• Data-masking implementeren in meerdere lagen: Het toepassen van data-masking op verschillende systeemlagen verbetert de algehele beveiliging. Deze gelaagde aanpak zorgt ervoor dat je data in verschillende stadia worden beschermd, van opslag tot verzending, waardoor het risico op blootstelling wordt verminderd.
• Regelmatige audits en updates: Het uitvoeren van regelmatige audits en updates van strategieën voor data-masking zijn noodzakelijk om gelijke tred te houden met veranderende beveiligingsbedreigingen en wettelijke vereisten. Je organisatie moet zijn maskeertechnieken continu monitoren en verfijnen.
• Trainings- en bewustmakingsprogramma's: Het is van vitaal belang om medewerkers en belanghebbenden voor te lichten over data-masking-praktijken. Bewustmakingsprogramma's zorgen ervoor dat iedereen het belang van data-masking begrijpt en best practices volgt, waardoor een beveiligingscultuur binnen de organisatie wordt opgebouwd.

Het kiezen van de juiste tools en software voor data-masking gaat over het evalueren van verschillende belangrijke factoren, waaronder de soorten gegevens die worden gemaskeerd, de complexiteit van gegevensstructuren, wettelijke vereisten en prestatieoverwegingen. Ga daarvoor op zoek naar tools die flexibiliteit, schaalbaarheid en robuuste beveiligingsfuncties bieden om effectief aan jouw specifieke behoeften te voldoen.

Door effectieve technieken voor data-masking te begrijpen en te implementeren, kun je de gegevensbeveiliging van je organisatie aanzienlijk verbeteren, voldoen aan regelgeving en gevoelige informatie beschermen tegen ongeoorloofde toegang.

Ontdek hoe Salesforce Data Mask automatisch gevoelige informatie maskeert voor zowel productie- als testomgevingen, waardoor je inspanningen op het gebied van gegevensbescherming worden gestroomlijnd.