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Il 10 errori più comuni in un progetto di mascheramento dei dati

Mancanza di sicurezza dei dati È un ostacolo importante in qualsiasi azienda e le soluzioni di mascheramento dei dati sensibili e riservati possono essere di grande aiuto per risolverlo.. Otterremo dati con un aspetto realistico, perfettamente funzionante ma disaccoppiato, con quelli che eviteremo perdite e rispetteremo le normative di sicurezza.

Nonostante questo, Raggiungere i risultati attesi richiede un'implementazione professionale che sappia prevenire gli errori per garantire la mascheratura in un quadro di massima sicurezza ed efficienza.

Errori frequenti nei progetti di mascheramento dei dati

Selezionare strumenti di qualità per il mascheramento dei dati non garantisce una buona implementazione. Per quanto ci rendano le cose più facili è facile sbagliare al momento di applicarli, principalmente por la falta de un buen conocimiento del entorno de la Banca datiUn database è un insieme organizzato di informazioni che consente di archiviare, Gestisci e recupera i dati in modo efficiente. Utilizzato in varie applicazioni, Dai sistemi aziendali alle piattaforme online, I database possono essere relazionali o non relazionali. Una progettazione corretta è fondamentale per ottimizzare le prestazioni e garantire l'integrità delle informazioni, facilitando così il processo decisionale informato in diversi contesti.....

Di seguito elenchiamo i dieci errori più comuni nei progetti di mascheramento dei dati, oltre ad alcune indicazioni per non innamorarsene. Conoscerli può aiutarci sia a non essere cauti sia ad individuarli il prima possibile, una volta commesso. E anche quando evitarli non garantisce il successo, aiuterà a mantenere il nostro progetto di mascheramento dei dati in pista.

Confondere il mascheramento con la crittografia: Le tecnologie di mascheramento e crittografia sono diverse. Possono essere completati, ma devi prestare attenzione che sebbene le informazioni crittografate siano reversibili, quindi i dati originali sono esposti, il mascheramento garantisce che le informazioni originali non saranno mai disponibili per l'utente finale. Quando ci si avvicina a un progetto, è necessario differenziarli e determinare quali sono le esigenze del cliente per selezionare la tecnologia ideale. Si tratta di, In sintesi, conoscere i vantaggi e gli svantaggi di entrambi per evitare l'errore di cifratura quando la risposta più appropriata era mascherare, o viceversa. In nessun caso dovrebbe essere possibile invertire la procedura di mascheramento per recuperare i dati riservati originali.
Non fissare un obiettivo iniziale: Prima di decidere su un progetto di mascheramento dei dati, è essenziale stabilire il problema al momento. Determinare l'esigenza specifica del cliente e in che modo l'assunzione di un servizio di mascheramento dei dati può aiutarti a risolvere il problema o i problemi ti consentiranno di fissare obiettivi. Da quel primo passo svilupperemo il progetto per soddisfare tali requisiti.
Indeterminatezza dei titolari dei dati: I progetti di mascheramento dei dati si concentrano sulle definizioni fatte dai proprietari delle informazioni. Determinarli è la chiave per lo sviluppo del progetto, impostare restrizioni e assegnare le autorizzazioni pertinenti per mascherare gli utenti finali.
Non sapere cosa mascherare: Nella prima parte del progetto, rispetto all'analisi e alla scoperta, il cliente deve scansionare i propri dati. Identificare i dati sensibili, a titolo esemplificativo dati relativi all'identità del cliente, georeferenziazione e dati finanziari, come esempio. È essenziale concentrarsi sulle informazioni che si desidera mascherare, senza andare oltre il primordiale.
Incoerenza nei dati: L'identificazione di sistemi e applicazioni è necessaria per tenere traccia dei dati che vogliamo mascherare ed evitare così la perdita dell'integrità dei dati. Per comprendere il legame tra sistemi e, In sintesi, ottenere più facilmente un'integrazione che ci dia integrità referenziale, è fondamentale avere dei modelli definiti, idealmente basato sulla documentazione per aiutarlo a determinarlo.
Non definire scenari di accettazione: La definizione degli scenari di accettazione deve essere effettuata in anticipo. All'inizio effettueremo un test unitario che ci dice se il mascheramento dei dati funziona in ciascuno dei sistemi. Successivamente verrà effettuato un test trasversale che ci offrirà una prospettiva completa attraverso diversi sistemi. La sua attuazione sarà un buon indicatore del successo del progetto.
Mascherare più dell'essenziale: Anche se una cattiva pratica può portare a un cattivo mascheramento, lasciare i dati smascherati per errata identificazione e, In sintesi, per mancanza di integrità, anche eccedere è un errore comune. Semplicemente, tieni presente che non è necessario mascherare tutti i dati riservati. Concentriamoci su ciò che vogliamo proteggere per ottenere efficienza (come esempio, identità, georeferenziazione e dati finanziari) e lasciare eventuali estensioni per fasi successive, all'interno di un progetto scalabile.
Non dare la priorità a un risultato trasparente: Una volta rilevati i dati sensibili con cui andremo a lavorare, dobbiamo stabilire le regole di mascheramento cercando un risultato il più trasparente possibile. Quando possibile, optiamo per definizioni coerenti che puntano allo stesso formato per aiutare il lavoro di chi utilizzerà questi dati. La funzionalità non dovrebbe essere compromessa. Perciò, i dati devono essere validi, significativi e mantenere la loro integrità referenziale.
Utilizzo di algoritmi manuali: Se vogliamo migliorare il livello di sicurezza del sistema, cerchiamo di ridurre al minimo l'uso di algoritmi manuali oppure, anche meglio, fare a meno di loro. L'uso degli algoritmi forniti dallo strumento è più consigliato per evitare rischi di rilevamento della procedura utilizzata per il mascheramento. Nonostante questo, a volte è necessario stabilire degli algoritmi per adattarsi alle esigenze del cliente, nel qual caso dovremmo farlo con accesso limitato alla fonte.
Un mascheramento non rilanciabile: Solo se la progettazione del progetto di mascheramento viene eseguita con un approccio ripetibile sarà possibile mascherare i nuovi dati, anche in tempo reale. Caso opposto, il risultato sarà scadente, In altre parole, non molti dati saranno mascherati. Ogni progetto porrà sfide in questo senso e una buona implementazione deve rispondere ad esse attraverso l'automazione e la ripetibilità..