Data Masking یا پنهان‌سازی داده‌ها چیست ؟

Data Masking چیست ؟

Data Masking یا پنهان‌سازی داده‌ها به فرآیندی اطلاق می‌شود که در آن داده‌های حساس به گونه‌ای تغییر داده می‌شوند که اطلاعات واقعی قابل شناسایی نباشند. هدف اصلی این فرآیند حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها است، به‌ویژه در محیط‌هایی که داده‌های واقعی ممکن است در معرض خطر قرار گیرند.

اهداف و مزایای Data Masking

1. حفاظت از داده‌های حساس: جلوگیری از دسترسی غیرمجاز به داده‌های شخصی، مالی و پزشکی.
2. مطابقت با مقررات: کمک به سازمان‌ها برای رعایت قوانین و مقرراتی مانند GDPR و HIPAA که نیاز به حفاظت از داده‌های حساس دارند.
3. استفاده در توسعه و تست: اجازه استفاده از داده‌های واقعی در محیط‌های توسعه و تست بدون افشای اطلاعات حساس.
4. کاهش ریسک سرقت اطلاعات: با مخفی کردن داده‌های حساس، خطر سرقت یا سوءاستفاده از آن‌ها کاهش می‌یابد.

انواع Data Masking

Data Masking به دو دسته اصلی تقسیم می‌شود که هر یک زیرمجموعه‌هایی دارند. در ادامه، انواع مختلف Data Masking و ویژگی‌های آن‌ها را بررسی می‌کنیم:

۱. Static Data Masking (SDM)

در این روش، داده‌های حساس در زمان ذخیره‌سازی یا انتقال به گونه‌ای تغییر می‌یابند که دیگر قابل شناسایی نباشند. ویژگی‌ها و مزایای SDM عبارتند از:

• غیردینامیک: پس از Masking، داده‌های اصلی دیگر در پایگاه داده وجود ندارند.
• استفاده در محیط‌های غیرمحافظت‌شده: به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌های واقعی را در محیط‌هایی مانند توسعه و تست به کار ببرند.
• پایداری داده‌ها: تغییرات بر روی داده‌ها دائمی است و در آینده قابل بازیابی نیستند.

۲. Dynamic Data Masking (DDM)

در این روش، داده‌ها در زمان درخواست یا مشاهده به صورت زنده تغییر می‌کنند. ویژگی‌ها و مزایای DDM عبارتند از:

• غیردائمی: داده‌های اصلی همچنان در پایگاه داده وجود دارند و تنها در زمان نمایش تغییر می‌کنند.
• کنترل دسترسی: این روش به مدیران اجازه می‌دهد که با توجه به نقش‌های کاربری، سطح دسترسی به داده‌های حساس را مدیریت کنند.
• تجربه کاربری بهبود یافته: کاربران مجاز می‌توانند به داده‌های واقعی دسترسی پیدا کنند در حالی که داده‌های حساس برای کاربران غیرمجاز پنهان باقی می‌مانند.

۳. On-the-fly Masking

این نوع Masking به صورت همزمان با پردازش داده‌ها انجام می‌شود. به این معنی که داده‌ها در زمان درخواست پردازش می‌شوند و نیازی به ذخیره‌سازی داده‌های Mask شده نیست. این روش معمولاً در محیط‌های پیچیده و بزرگ مورد استفاده قرار می‌گیرد.

۴. Format-Preserving Masking

در این نوع Masking، ساختار و فرمت داده‌ها حفظ می‌شود. به عبارت دیگر، داده‌های Mask شده همچنان همان نوع و فرمت داده‌های اصلی (مثلاً تاریخ، شماره تلفن، یا کدهای شناسایی) را دارند، که برای برخی از برنامه‌ها و فرآیندها ضروری است.

۵. Tokenization

این تکنیک شامل تعویض داده‌های حساس با “توکن‌ها” یا مقادیر تصادفی است که به هیچ عنوان به داده‌های واقعی مربوط نیستند. توکن‌ها فقط برای اشاره به داده‌های اصلی استفاده می‌شوند و اطلاعات واقعی را در خود ندارند. این روش به ویژه در صنایع مالی و بهداشتی بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد.

۶. Data Encryption

اگرچه رمزگذاری در اصل یک تکنیک جداگانه است، اما در برخی موارد به عنوان یک روش Masking در نظر گرفته می‌شود. در این روش، داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های رمزنگاری به گونه‌ای تغییر می‌یابند که فقط افراد مجاز می‌توانند به داده‌های اصلی دسترسی پیدا کنند.

تکنیک های Data Masking

Data Masking شامل چندین تکنیک است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های حساس را محافظت کنند و از افشای اطلاعات جلوگیری نمایند. در ادامه، به بررسی مهم‌ترین تکنیک‌های Data Masking می‌پردازیم:

۱. Substitution

• توضیح: در این تکنیک، داده‌های واقعی با مقادیر تصادفی یا دیگر مقادیر غیرواقعی جایگزین می‌شوند.
• کاربرد: معمولاً برای داده‌های مانند نام‌ها، آدرس‌ها و شماره‌های شناسایی استفاده می‌شود.
• مزایا: اطلاعات واقعی پنهان می‌شود و داده‌های Mask شده هنوز قابل استفاده در فرآیندهای تجاری و تست هستند.

۲. Shuffling

• توضیح: در این روش، داده‌ها به صورت تصادفی مخلوط می‌شوند تا الگوها حفظ شوند، اما داده‌های خاص قابل شناسایی نباشند.
• کاربرد: معمولاً برای داده‌هایی که نیاز به حفظ الگو دارند (مثل شماره‌های تلفن یا کدهای پستی) مناسب است.
• مزایا: حفظ ساختار و نوع داده‌ها در عین پنهان‌سازی اطلاعات حساس.

۳. Nulling Out

• توضیح: در این تکنیک، مقادیر حساس به سادگی حذف می‌شوند یا به مقادیر خالی (NULL) تبدیل می‌شوند.
• کاربرد: زمانی که نیاز به داده‌ها وجود ندارد و فقط باید فضای خالی باقی بماند.
• مزایا: روش ساده و مؤثر برای پنهان‌سازی اطلاعات، اما ممکن است برای بعضی از کاربردها ناکافی باشد.

۴. Data Masking با استفاده از الگوریتم‌های تصادفی

• توضیح: داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های تصادفی به مقادیر جدید تبدیل می‌شوند که هیچ ارتباطی با داده‌های واقعی ندارند.
• کاربرد: برای ایجاد داده‌های مصنوعی که مشابه داده‌های واقعی هستند، ولی قابل شناسایی نیستند.
• مزایا: می‌تواند به تولید حجم بالایی از داده‌های غیرواقعی کمک کند و خطر افشای اطلاعات را کاهش دهد.

۵. Format-Preserving Masking (FPE)

• توضیح: در این تکنیک، داده‌های Mask شده باید همچنان از نظر فرمت و نوع مشابه داده‌های اصلی باشند.
• کاربرد: معمولاً برای داده‌های مالی یا تاریخ‌ها که نیاز به حفظ فرمت خاص دارند، استفاده می‌شود.
• مزایا: اطمینان از اینکه داده‌های Mask شده همچنان در سیستم‌ها قابل پردازش هستند.

۶. Tokenization

• توضیح: در این روش، داده‌های حساس با “توکن‌ها” جایگزین می‌شوند که به هیچ عنوان به داده‌های واقعی مربوط نیستند.
• کاربرد: به ویژه در صنعت مالی و بهداشتی که نیاز به حفاظت از اطلاعات حساس وجود دارد.
• مزایا: امکان حفظ امنیت داده‌ها در حالی که توکن‌ها به سادگی برای شناسایی استفاده می‌شوند.

۷. Data Encryption

• توضیح: اگرچه رمزگذاری به طور مستقیم Data Masking نیست، اما می‌تواند به عنوان یک تکنیک Masking در نظر گرفته شود.
• کاربرد: برای حفاظت از داده‌ها در حالت ذخیره‌سازی یا انتقال.
• مزایا: تنها افراد مجاز می‌توانند به داده‌های اصلی دسترسی پیدا کنند و داده‌های Mask شده در صورت افشای اطلاعات به سختی قابل بازیابی هستند.

۸. Masking Based on Role (Role-Based Masking)

• توضیح: در این تکنیک، دسترسی به داده‌ها بر اساس نقش کاربر تعیین می‌شود. کاربران با دسترسی‌های مختلف داده‌های متفاوتی را مشاهده می‌کنند.
• کاربرد: در محیط‌های چندنقشی و با کاربران مختلف که نیاز به دسترسی به داده‌های متفاوت دارند.
• مزایا: امنیت بهتری ارائه می‌دهد و به حفظ حریم خصوصی کمک می‌کند.

چالش ها و محدودیت های Data Masking

Data Masking به عنوان یک روش مؤثر برای حفاظت از داده‌های حساس، با چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز همراه است. در ادامه به بررسی مهم‌ترین چالش‌ها و محدودیت‌های Data Masking می‌پردازیم:

۱. پیچیدگی در پیاده‌سازی

• توضیح: پیاده‌سازی Data Masking ممکن است پیچیده و زمان‌بر باشد. نیاز به تعیین دقیق اینکه کدام داده‌ها باید Mask شوند و چه تکنیک‌هایی باید به کار گرفته شوند، ممکن است چالش‌برانگیز باشد.
• چالش: نیاز به تخصص فنی و منابع انسانی کافی برای اجرای موفقیت‌آمیز.

۲. حفظ کیفیت داده‌ها

• توضیح: داده‌های Mask شده باید به اندازه کافی واقعی به نظر برسند تا در فرآیندهای تجاری و توسعه قابل استفاده باشند.
• چالش: در برخی تکنیک‌ها، داده‌های Mask شده ممکن است به قدری متفاوت از داده‌های اصلی شوند که کیفیت و اعتبار آن‌ها کاهش یابد.

۳. عدم تطابق با برخی سیستم‌ها

• توضیح: برخی از سیستم‌ها و برنامه‌ها ممکن است نتوانند با داده‌های Mask شده به درستی کار کنند.
• چالش: ممکن است نیاز به تغییرات و تنظیمات بیشتری در سیستم‌ها وجود داشته باشد که می‌تواند هزینه‌بر باشد.

۴. کاهش عملکرد

• توضیح: اجرای تکنیک‌های Masking ممکن است باعث کاهش سرعت پردازش داده‌ها شود.
• چالش: این موضوع به ویژه در سیستم‌های بزرگ و پیچیده که به سرعت و کارایی بالا نیاز دارند، می‌تواند مشکل‌ساز باشد.

۵. حفظ هویت داده‌ها

• توضیح: در برخی موارد، هدف Masking حفظ ساختار و نوع داده‌ها در عین پنهان‌سازی اطلاعات است.
• چالش: تکنیک‌هایی که این هدف را دنبال می‌کنند، ممکن است با داده‌های واقعی به راحتی قابل شناسایی باشند و خطر افشای اطلاعات را به همراه داشته باشند.

۶. خطرات امنیتی

• توضیح: در برخی موارد، اطلاعات Mask شده ممکن است به طریقی قابل بازیابی یا تحلیل باشند.
• چالش: این موضوع می‌تواند خطر افشای اطلاعات حساس را به همراه داشته باشد، به‌ویژه اگر تکنیک‌های Masking به درستی پیاده‌سازی نشوند.

۷. هزینه‌های اضافی

• توضیح: پیاده‌سازی Data Masking نیازمند سرمایه‌گذاری در ابزارها، نرم‌افزارها و آموزش منابع انسانی است.
• چالش: این هزینه‌ها می‌توانند برای برخی از سازمان‌ها به ویژه در مراحل اولیه پیاده‌سازی، زیاد باشند.

۸. عدم آگاهی و فرهنگ سازمانی

• توضیح: عدم آگاهی و درک کافی از اهمیت Data Masking در بین کارکنان و مدیران می‌تواند یک مانع باشد.
• چالش: بدون فرهنگ سازمانی مناسب و آموزش کافی، پیاده‌سازی موفق Data Masking دشوار خواهد بود.

۹. عدم تطابق با قوانین و مقررات

• توضیح: سازمان‌ها باید مطمئن شوند که روش‌های Masking با قوانین و مقررات مربوطه (مانند GDPR یا HIPAA) همخوانی دارند.
• چالش: عدم تطابق می‌تواند به جریمه‌های سنگین و مشکلات قانونی منجر شود.

کاربرد Data Masking در امنیت اطلاعات

Data Masking یک ابزار مؤثر در حفاظت از داده‌های حساس و امنیت اطلاعات است. در ادامه، به بررسی کاربردهای Data Masking در زمینه امنیت اطلاعات می‌پردازیم:

۱. حفاظت از داده‌های حساس

• توضیح: Data Masking به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌های حساس مانند اطلاعات مالی، شخصی و پزشکی را از دسترسی غیرمجاز محافظت کنند.
• کاربرد: در صنایع مختلف مانند بانکداری، بیمه و بهداشت و درمان، که داده‌های حساس باید از افشای اطلاعات جلوگیری شود.

۲. استفاده در توسعه و تست

• توضیح: در فرآیندهای توسعه و تست نرم‌افزار، استفاده از داده‌های واقعی ممکن است خطرناک باشد.
• کاربرد: Data Masking به تیم‌های توسعه این امکان را می‌دهد که از داده‌های Mask شده استفاده کنند تا برنامه‌ها و سیستم‌ها را آزمایش کنند بدون اینکه داده‌های حساس واقعی را در معرض خطر قرار دهند.

۳. کاهش ریسک سرقت اطلاعات

• توضیح: با Mask کردن داده‌های حساس، در صورت سرقت اطلاعات، داده‌های واقعی به دست نمی‌آید.
• کاربرد: این روش به ویژه در محیط‌های ابری و سیستم‌های باز که در معرض تهدیدات سایبری هستند، اهمیت دارد.

۴. رعایت قوانین و مقررات

• توضیح: بسیاری از کشورها و سازمان‌ها قوانین سخت‌گیرانه‌ای برای حفاظت از داده‌های حساس دارند (مانند GDPR و HIPAA).
• کاربرد: Data Masking به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با این مقررات مطابقت داشته باشند و خطر جریمه‌های سنگین را کاهش دهند.

۵. کنترل دسترسی

• توضیح: با استفاده از تکنیک‌های Masking، سازمان‌ها می‌توانند دسترسی به داده‌های حساس را بر اساس نقش‌ها و مجوزهای کاربران مدیریت کنند.
• کاربرد: کاربران با دسترسی‌های محدود تنها به داده‌های Mask شده دسترسی دارند و این به حفظ حریم خصوصی و امنیت کمک می‌کند.

۶. حفاظت از داده‌ها در محیط‌های ابری

• توضیح: با افزایش استفاده از خدمات ابری، محافظت از داده‌ها در این محیط‌ها به چالشی بزرگ تبدیل شده است.
• کاربرد: Data Masking به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌های حساس را در حین انتقال و ذخیره‌سازی در خدمات ابری Mask کنند و از دسترسی‌های غیرمجاز جلوگیری کنند.

۷. تجزیه و تحلیل داده‌ها

• توضیح: در بسیاری از موارد، داده‌های Mask شده می‌توانند برای تجزیه و تحلیل استفاده شوند بدون اینکه اطلاعات حساس افشا شوند.
• کاربرد: این امکان به سازمان‌ها می‌دهد که به بینش‌های مفید دست یابند و در عین حال از حفظ حریم خصوصی داده‌ها اطمینان حاصل کنند.

۸. آماده‌سازی برای انتقال داده‌ها

• توضیح: زمانی که داده‌ها باید به سیستم یا محیط جدیدی منتقل شوند، Mask کردن داده‌ها می‌تواند از افشای اطلاعات حساس جلوگیری کند.
• کاربرد: این روش به ویژه در زمان ادغام یا خرید و فروش شرکت‌ها اهمیت دارد.