Wat is data-anonimisering?

Met de toename van datalekken en cyberaanvallen is het beschermen van klantinformatie belangrijker dan ooit geworden voor organisaties over de hele wereld. 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 helpen zien hoe organisaties gevoelige informatie effectief kunnen beschermen. Aan het einde 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 essentieel voor het beschermen van gevoelige informatie, zoals persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en financiële gegevens, en zorgt ervoor dat deze veilig blijft tijdens activiteiten zoals ontwikkeling, testen en analyse.

Met data masking kunnen organisaties veilig met echte data werken zonder het risico te lopen dat onbevoegden toegang krijgen tot die gegevens.

Statische data masking (SDM) omvat 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, waardoor een niet-productieomgeving wordt gecreëerd die veilig kan worden gebruikt voor testen op een applicatieontwikkelingsplatform.

Dynamische data masking (DDM) maakt realtime verhullen van gegevens mogelijk terwijl 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 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 kunnen organisaties 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, omvat data-sanering het volledig verwijderen of redigeren van gevoelige informatie uit de dataset. Masking kan bijvoorbeeld echte namen vervangen door valse, terwijl sanering de namen volledig zou verwijderen of onleesbaar zou maken.

Je gebruikt doorgaans data masking wanneer je de bruikbaarheid van de gegevens wilt behouden voor taken zoals testen en ontwikkeling, terwijl data-sanering ideaal is 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, terwijl data masking de originele gegevens vervangt door fictieve maar realistische waarden.

Encryptie is essentieel voor het beveiligen van gegevens tijdens de overdracht (of "data in beweging"), 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 doorgaans 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 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, terwijl data masking de originele gegevens vervangt door fictieve maar realistische waarden.

Data masking is een cruciaal onderdeel van een uitgebreide strategie voor gegevensbeveiliging voor elke organisatie. Het belang ervan komt voort uit het vermogen om gevoelige informatie te beschermen en tegelijkertijd de bruikbaarheid van gegevens te behouden voor verschillende niet-productiedoeleinden, zoals testen of sandbox-ontwikkeling.

Data masking speelt een cruciale rol bij 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 echte klantgegevens bloot te leggen. Op deze manier kunnen ze hun taken effectief uitvoeren en tegelijkertijd gevoelige informatie veilig houden.

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 organisaties om aan deze regelgeving te voldoen door ervoor te zorgen dat gevoelige informatie beschermd blijft en niet wordt blootgesteld in niet-beveiligde omgevingen.

De AVG vereist bijvoorbeeld dat persoonsgegevens te allen tijde worden beschermd. Door data masking te implementeren, kunnen organisaties 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, kunnen organisaties 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, waaronder aannemers, leveranciers en partners. Door gevoelige informatie te maskeren, kunnen organisaties 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. Hier volgt een nadere blik op hoe data masking werkt:

• Identificeer gevoelige gegevens: De eerste stap is om vast te stellen welke gegevenselementen gevoelig zijn en moeten worden gemaskeerd. Dit omvat PII, financiële gegevens, medische dossiers en andere vertrouwelijke informatie.
• Selecteer masking-technieken: Kies vervolgens de juiste masking-technieken op basis van het type gegevens en het beoogde gebruik. Veelgebruikte technieken zijn onder meer vervanging, wisselen, masking, encryptie en tokenisatie.
• Masking-technieken toepassen: Implementeer de gekozen technieken om de gevoelige gegevens om te zetten in een 'masked' 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 organisaties 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 die worden gebruikt om gevoelige gegevens te beschermen:

• Vervanging: Deze techniek omvat 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 terug te gaan naar de oorspronkelijke volgorde.
  Voorbeeld: Geboortedata willekeurig husselen binnen een dataset.
• Masking out: Bij deze methode worden gevoelige gegevens verborgen met symbolen of tekens, waardoor deze gedeeltelijk zichtbaar worden.
  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 organisaties de privacy van gegevens te behouden en tegelijkertijd de nodige toegang te verlenen voor testen, ontwikkeling en analyse.

Data masking is essentieel voor het waarborgen van de privacy en beveiliging van gegevens in verschillende scenario's.

Data masking is van vitaal belang in ontwikkelings- en testomgevingen om werkelijke gegevens te beschermen en toch realistische testscenario's mogelijk te 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 organisaties te voldoen aan compliance- en auditvereisten door ervoor te zorgen dat gevoelige gegevens adequaat worden beschermd. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld data maskeren om te voldoen aan de AVG tijdens audits, zodat persoonsgegevens niet op straat belanden.

In cloudomgevingen speelt data masking een cruciale rol bij het beschermen van klantgegevens tegen ongeoorloofde toegang en inbreuken. 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. Organisaties moeten deze uitdagingen aangaan om data masking met succes te implementeren en de balans tussen gegevensbeveiliging en bruikbaarheid te behouden.

• 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 op 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 cruciaal voor het behoud van de integriteit van datasets. Dit houdt in dat ervoor moet worden gezorgd 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. Organisaties moeten 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 die verschillende best practices omvat om gegevensbeveiliging, compliance en bruikbaarheid te waarborgen.

• Identificatie van gevoelige gegevens en classificatie: Een grondige identificatie en classificatie van gevoelige gegevens zijn essentieel om data masking effectief toe te passen. Organisaties moeten hun data-inventarissen regelmatig bijwerken om ervoor te zorgen dat alle gevoelige gegevens worden verantwoord.
• Het kiezen van de juiste masking-technieken: Het selecteren van de juiste data masking-technieken op basis van specifieke gebruiksscenario's is cruciaal. Verschillende scenario's kunnen verschillende masking-benaderingen vereisen om het gewenste niveau van gegevensbescherming te bereiken, dus het begrijpen van de context is essentieel.
• Data masking implementeren in meerdere lagen: Het toepassen van data masking op verschillende systeemlagen verbetert de algehele beveiliging. Deze gelaagde aanpak zorgt ervoor dat 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. Organisaties moeten hun masking-technieken continu monitoren en verfijnen.
• Trainings- en bewustmakingsprogramma's: Het is van vitaal belang om werknemers en belanghebbenden voor te lichten over data masking-praktijken. Bewustmakingsprogramma's helpen ervoor te zorgen 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 omvat het evalueren van verschillende belangrijke factoren, waaronder de soorten gegevens die worden gemaskeerd, de complexiteit van gegevensstructuren, wettelijke vereisten en prestatieoverwegingen. Organisaties moeten op zoek gaan naar tools die flexibiliteit, schaalbaarheid en robuuste beveiligingsfuncties bieden om effectief aan hun specifieke behoeften te voldoen.

Door effectieve technieken voor data masking te begrijpen en te implementeren, kunnen organisaties hun gegevensbeveiliging 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.