Las 5 reglas de oro del enmascaramiento de datos

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El amplio uso de datos críticos para el negocio es una necesidad ineludible que, como además es bien sabido, implica sus propios riesgos derivados de su propio uso. Por tanto, es necesario hallar el punto de equilibrio entre este requisito en su uso y una seguridad que además es imprescindible.

En este aspecto, la enmascaramiento de datos Es una tecnología de seguridad muy práctica y eficiente para proteger la información sin dejar de ser funcional en entornos operativos y de desarrollo. Se trata simplemente de lograr seguridad en la administración de datos de prueba y desarrollo, así como en los entornos de trabajo cotidianos con el fin de reducir riesgos y vulnerabilidades de datos sensibles.

A pesar de esto, el uso seguro de los datos por medio de soluciones de enmascaramiento de datos necesita una adecuada implementación llevando a cabo buenas prácticas que garanticen el cumplimiento de las políticas de seguridad de la organización, así como la normativa de protección de datos.

Las reglas esenciales del enmascaramiento de datos

Las reglas de oro del enmascaramiento de datos se refieren a estándares y buenas prácticas para la correcta implementación y administración de la seguridad con respecto a información sensible en la compañía. A continuación, veamos 5 reglas de oro del enmascaramiento de datos, cuyo cumplimiento facilitará poder beneficiarse de sus potencialidades y ventajas:

  1. Mantenga una vista realista: Aunque el dato sufre un procedimiento de transformación, debe ser lo suficientemente coherente consigo mismo y con el contexto para ayudar el trabajo. Al aplicar las reglas y técnicas de enmascaramiento se buscará un mayor o menor nivel de ofuscación, siempre de acuerdo con las necesidades que se tengan pero siempre sin dejar de mantener el realismo de los datos. En resumen, sin esconder, cifrar o restringir la información para poder trabajar en escenarios realistas con datos ficticios pero representativos de los originales.
  2. No es un procedimiento reversible: Se trata de un procedimiento que no posibilita retroceder. Los datos se transforman permanentemente. Dicho de otra forma, no es factible recuperar los datos iniciales, con lo que esta imposibilidad de decodificar refuerza la seguridad de la información. Al mismo tiempo que es una información funcional y real para todos nuestros sistemas, no tiene vuelta atrás, imposibilitando que los datos vuelvan a su estado original y gracias a ello evitamos los peligros del cifrado.
  3. Opte por el enmascaramiento selectivo: No se debe enmascarar todo, solo la información crítica, aquella que consideramos importante y además vulnerable. En este aspecto, la automatización del procedimiento proporcionada por soluciones avanzadas acelera la identificación de datos sensibles y la propia ejecución del procedimiento de enmascaramiento según reglas predefinidas.
  4. La relevancia de la integridad: Mantener la integridad referencial es clave para un enmascaramiento de datos exitoso. Aunque, como hemos señalado, los datos son ficticios, debe preservar su integridad para mantener esa funcionalidad para cada dato enmascarado. Para esto, será necesario realizar un enmascaramiento idéntico para cada elemento tantas veces como se repita.
  5. Un procedimiento repetible: El enmascaramiento de datos trasciende de una implementación inicial. Los datos enmascarados deben enmascararse repetidamente para mantener la coherencia en paralelo con los posibles cambios que se produzcan. Aquí nuevamente, la automatización es esencial para que el enmascaramiento sea un procedimiento eficiente.

Fuente de la imagen: Stuart Cientos / FreeDigitalPhotos.net

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