Le masquage des données, comme nous le savons, masque les informations sensibles en les remplaçant par des valeurs réalistes mais fausses, ce qui les rend utilisables dans les tests, les démonstrations ou les analyses.
Il préserve la structure des données d’origine tout en modifiant leurs valeurs grâce à des algorithmes sophistiqués, rendant impossible la rétro-ingénierie des données masquées.
Alors que la confidentialité et la sécurité des données deviennent de plus en plus importantes dans le paysage numérique actuel, la sélection d’un outil de masquage de données robuste est cruciale pour protéger les informations sensibles. Avec l’abondance d’options disponibles, choisir celle qui correspond à vos besoins et à vos exigences peut être écrasante.
Avant de finaliser un outil de masquage de données, comprenons les différenciateurs clés.
La liste de contrôle immédiate à suivre
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Types de données: assurez-vous que l’outil prend en charge les types de données que vous souhaitez masquer, tels que les données structurées, semi-structurées ou non structurées.
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Techniques de masquage: évaluez les techniques de masquage de données disponibles et déterminez celles qui répondent à vos besoins, telles que la substitution de caractères, la rédaction ou le mélange.
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Performance: tenez compte des performances de l’outil, telles que la vitesse et l’évolutivité du processus de masquage, en particulier si vous traitez de grands ensembles de données.
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L’intégration: vérifiez si l’outil s’intègre à vos outils de gestion de données existants, tels que les bases de données, les entrepôts de données ou les plates-formes cloud.
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Sécurité: assurez-vous que l’outil fournit des mesures de sécurité et de cryptage adéquates pour protéger vos données masquées.
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Coût: tenez compte du coût total de possession, y compris les frais de licence, la maintenance et le support.
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Convivial: Assurez-vous que l’outil est facile à utiliser et possède une interface conviviale.
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Soutien technique: évaluez le niveau de support technique fourni par le fournisseur et assurez-vous qu’il répond à vos besoins.
De plus, évaluez l’outil en fonction des critères suivants :
Approche du produit de données
L’adoption d’une approche de produit de données pour le masquage des données rationalise le processus de mise en œuvre, réduisant le temps et les coûts tout en tenant compte des complexités de l’entreprise. Les outils ingèrent des données provenant de diverses sources, masquent les informations sensibles et fournissent des données conformes aux consommateurs autorisés, tout en garantissant que les données de chaque entité commerciale sont traitées correctement. Cette approche simplifie le processus de masquage des données, le rendant plus efficace et plus rentable.
Les produits de données peuvent rendre les données accessibles à des parties prenantes plus larges, ce qui améliore la collaboration et le partage des connaissances. De plus, l’activation peut aider les organisations à monétiser leurs actifs de données, transformant les données en une ressource précieuse. Les produits de données peuvent rendre les données accessibles à des parties prenantes plus larges, ce qui améliore la collaboration et le partage des connaissances.
Recherchez un outil qui adopte une approche contemporaine de mise en œuvre du cycle de vie de la gestion des données. Dernièrement, de nombreux outils ont improvisé leur capacité à faire face aux volumes élevés de données en transit et à se conformer aux réglementations. Si vous souhaitez une approche de micro-base de données, regardez simplement la solution de masquage de données K2view. Leur outil de masquage de données offre des capacités de masquage statiques et dynamiques, ce qui en fait une solution polyvalente pour la gestion des données de test et les cas d’utilisation à 360 degrés des clients. La plate-forme offre une implémentation unifiée pour les deux types de masquage.
Il protège les données sensibles en anonymisant les entités individuelles telles que les clients, les commandes et les appareils en temps réel. Les informations personnellement identifiables ne sont jamais en danger et les relations entre les données masquées restent intactes.
Découverte automatisée des données sensibles
Étant donné que les données d’entreprise évoluent en permanence, les testeurs auront besoin de données actualisées, qualitatives et conformes à la réglementation. Cela nécessite un véritable environnement de test, faisant du masquage une fonction permanente.
La découverte et le masquage des données doivent être à la fois rapides et automatisés pour éviter l’effort manuel de recherche de champs sensibles parmi toutes vos données.
Le bon outil de masquage des données permettrait une découverte automatisée, garantissant une conformité plus rapide et mettant à jour les données masquées.
Le marché mondial de la découverte de données sensibles devrait passer de 5,1 milliards USD en 2020 à 12,4 milliards USD en 2026. Il s’agit d’un TCAC de 16,1 %.
Cependant, la plupart de ces solutions sont coûteuses et privent souvent la PME d’intégrations indispensables. Recherchez une solution de masquage avec des capacités de découverte de données intégrées qui attribuent le bon algorithme de masquage pour assurer la sécurité des ensembles de données.
Un exemple serait Imperva Data Security Fabric (DSF). La structure offre une solution complète permettant aux organisations de gagner en visibilité et en contrôle sur toutes leurs données, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées, quel que soit leur emplacement. Son agent unifié et son architecture sans agent facilitent cela en fournissant une plate-forme unique pour gérer tous les référentiels de données.
Pseudonymisation
Dans le but de renforcer davantage la protection des PII, le RGPD a introduit la pseudonymisation. Cette technique désactive l’utilisation des données à des fins d’identification personnelle. Il prévoit de supprimer les identifiants directs ou d’éviter les identifiants multiples qui pourraient identifier une personne lors de la combinaison.
La technique de pseudonymisation remplace les PII par un identifiant pseudonyme. Étant donné que les données sensibles sur les individus sont toujours exposées au risque d’exposition, un identifiant aléatoire aide à masquer l’ensemble de données. Ces ensembles sont utiles à des fins de recherche et d’analyse sans compromettre la confidentialité et la protection des données.
En combinaison avec des techniques de cryptage et de contrôle d’accès, la pseudonymisation améliore la sécurité des données sensibles. Il permet également de ré-identifier des individus pour plusieurs cas d’utilisation, tels que des enquêtes judiciaires.
À ne pas manquer, les clés de chiffrement ou toute forme de données susceptibles de revenir aux valeurs d’origine doivent être stockées séparément.
La plate-forme de gestion des données doit fournir un support de bout en bout pour la pseudonymisation. Compte tenu de la position stricte des réglementations sur le masquage des données, telles que le RGPD et autres, c’est indéniablement l’une des principales conditions préalables.
Conclusion
Bien qu’il existe de nombreuses mesures clés à prendre en compte, comme indiqué au début, les trois principaux différenciateurs devraient vous permettre de disposer de l’outil le plus approprié. Le masquage est un processus continu et nécessite une plate-forme qui fournit un flux ininterrompu de données masquées, mises à jour et qualitatives.
Quels autres facteurs considérez-vous? Faites-le moi savoir dans les commentaires ci-dessous.