Qu'est-ce que les données dissociées et comment cela aide-t-il dans les projets de masquage de données?

Actuellement, le découplage des données gagne en importance sans précédent. Fondamentalement, en conséquence des deux Plus de données qui a apporté la révolution numérique, ainsi que le défi posé par l'impératif de protéger les informations critiques, Entre autres.

Si nous cherchons une définition courte et simple de ce qu'est une donnée dissociée, nous pouvons recourir à celui effectué par la loi sur la protection des données (LOPD) dans ton message 3f, dans lequel il les établit comme le traitement de données à caractère personnel qui entraîne une informations qui ne peuvent pas être associées à la personne identifiée ou identifiable. La mention est reprise en post 5p du règlement d'aménagement LOPD (RLODP), quand il dit que la dissociation est tout traitement de données personnelles permettant d'obtenir des données dissociées.

En même temps, au chapitre 5e précise qu'il est une donnée dissociée est “celui qui ne permet pas l'identification d'une partie affectée ou intéressée. Spécifiquement, pour qu'une procédure de dissociation soit considérée comme suffisante aux fins de la LOPD, L'application de cette procédure doit rendre impossible l'association d'une certaine information à un sujet précis..

Depuis le les entreprises sont responsables des données quels magasins, Il est nécessaire d'effectuer des traitements qui nécessitent à la fois le consentement préalable des propriétaires et l'application de mécanismes de dissociation qui les empêchent d'être identifiables. Seulement comme ça, grâce à ces systèmes, nous pourrons effectuer une bonne gestion des données stocké.

Fonctionnalité et sécurité avec masquage des données

Les données dissociées sont la pierre angulaire des projets de masquage de données. Comme on le sait, Leur réalisation implique de soumettre les données à une transformation qui cherche à garder le réalisme afin de faciliter l'opération, sans que cela implique de violer les noms ou de courir des risques de sécurité qui compromettent la confidentialité des données.

Nous obtiendrons des données avec un aspect réel et fonctionnel, mais séparés pour éviter d'éventuelles fuites et se conformer aux règles de sécurité dans les situations dangereuses. En réalité, ceux-ci sont nombreux et très fréquents, soit lors de l'interaction entre différents utilisateurs, lors de l'exportation de données ou lorsque des données stockées sont volées.

En effet, de plus en plus de situations dans lesquelles des informations de toutes sortes sont menacées, y compris des données sensibles pour l'entreprise ou, par exemple, ceux protégés par la loi sur la protection des données (LOPD) Oui, exactement pour ça, il faut Éviter les risques le masquant ou le cryptant.

Selon réglementaire protecteur espagnol de Information personnelle, réglementé dans différentes normes (CE, Arrêtés royaux et LOPD), la données dissociées Les dispositions relatives à la protection des données personnelles ne sont pas applicables.. En d'autres termes, puisque son traitement empêche que les informations soient attribuées à la personne identifiée ou identifiable, ils sont exclus du même, avec ce qu'ils supposent une exception légale qui explique la marge importante sécurité que l'on peut attendre d'elle.

Contre autres options de protection Les données, comme le cryptage ou la tokenisation, le masquage des données est particulièrement avantageux pour éviter les fuites et répondre aux normes de sécurité tout en restant opérationnel. Tant qu'une mise en œuvre optimale est faite, les les données dissociées seront irréversibles. En d'autres termes, nous ne pourrons pas inverser la procédure de masquage, rendant impossible la récupération des données d'origine. O, qui est le même, une fois les informations masquées, le découplage des données les rend inaccessibles à quiconque.

Dans cet aspect, sauf petits écarts inévitables, la la dissociation est un gage de sécurité. En même temps, puisque les projets de masquage de données sont sélectifs, tout n'est pas masqué. Dans le cadre d'une initiative de masquage des données, est mis en œuvre progressivement, d'une approche évolutive, choisir de masquer les données sensibles qui est vraiment pratique pour gagner en efficacité. Une stratégie également fonctionnelle à cet effet, en même temps être aussi grâce à ses attributs essentiels, surtout être valide, significatif et préservant l'intégrité référentielle. Même comme ça, ne perdons pas de vue que plus l'ensemble de données dissocié est grand, plus il sera facile d'atteindre l'objectif de rendre impossible sa réversibilité.

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