データ マスキングと暗号化: 機密データを保護するための適切なアプローチの選択

データ処理を管理する場合、規制遵守、信頼の維持、データ セキュリティ リスクの軽減など、機密データの保護は最優先事項です。この記事では、情報を保護するために広く使用されている 2 つの方法として、データ マスキングと暗号化について説明します。

どちらの手法も情報を保護しますが、目的は異なり、特定のシナリオに最適です。ここでは、それぞれの方法の仕組みを説明し、主な違いを強調し、どちらを選択するべきかについて説明します。これにより、データ保護、コンプライアンス、運用上のニーズの間で適切なバランスをとる情報に基づいた決定を下すことができます。

データマスキングとは？

いくつかのXNUMXつ プライバシーを強化するテクノロジーデータ マスキング (データ サニタイズとも呼ばれる) では、個人を特定できる情報 (PII) や保護対象医療情報 (PHI) などの機密情報を、現実的だが人工的な値に置き換えます。このプロセスは、データのプライバシー管理を支援しながら、テスト、分析、開発のためにデータを機能的に保ちます。

マスクされたデータはランダムに変更されるのではなく、元のデータセットの構造と整合性が保持されます。 マスクデータ 特定の要素を置き換えることで、実用性を損なうことなく機密情報を保護します。

データマスキングの種類

データマスキングにはさまざまな形式がある、それぞれ特定のシナリオに適しています。主なタイプの概要は次のとおりです。

• 静的データマスキング:静的データ マスキングは、保存されているデータをマスキングすることで、データベースのサニタイズされたバージョンを作成します。これは、元の機密データを、本物らしく見えるが元の情報に遡ることができない架空またはスクランブルされたデータに置き換えることによって行われます。元のデータは変更されませんが、マスキングされたデータは、機密情報が漏洩するリスクなしに、テスト環境やトレーニング目的で安全に使用できます。
• 動的データマスキング: 動的マスキングはリアルタイムで動作し、機密データへのアクセス時にルールを適用して機密データを隠します。これにより、権限のないユーザーは元のソースを変更することなく、マスキングされたデータのみを見ることができます。
• 統計的 データの難読化このアプローチでは、個人の特定を防ぎながら統計的価値を維持する方法でデータを変更します。これは、集計データの洞察を損なうことなくプライバシーを確​​保するために、分析や研究でよく使用されます。
• 決定論的データマスキング: 決定論的データ マスキングにより、特定の入力値を一貫して同じマスクされた出力に置き換えることができます。このアプローチは、匿名性を維持しながらデータセット全体で繰り返し可能な結果を​​必要とするシナリオに最適です。
• オンザフライデータマスキング: このアプローチは、転送プロセス中にデータをマスクし、機密情報が宛先に到達する前に保護されるようにします。これは、データの移行やシステム間での情報共有に特に役立ちます。

これらのデータ マスキング手法はそれぞれ異なるユース ケースに対応し、機密情報を保護するための柔軟なオプションを提供します。

データマスキングのユースケース

データ マスキングはリスクを最小限に抑え、さまざまなシナリオで安全な操作をサポートします。

• 開発とテストデータ マスキングは、機密情報を保護しながら、ソフトウェア開発、QA、テスト用の現実的なデータセットを提供します。テスト環境でデータをマスキングすると、チームは個人情報や機密情報を公開することなく、現実的で匿名化されたデータで作業できます。
• サードパーティとのコラボレーション: プライバシーを侵害することなく、アウトソーシング、コンサルティング、共同プロジェクトのための安全なデータ共有を可能にします。
• ヘルスケア研究: 研究および臨床試験中に患者情報をマスキングすることで、HIPAA などのプライバシー法への準拠を保証します。
• ビジネス・インテリジェンス: 機密データをマスキングすることで、アナリストはプライバシー侵害のリスクを負うことなく、傾向分析、レポート作成、データに基づく意思決定にデータを使用できます。これにより、企業はデータ保護規制に準拠しながら重要な分析を実行できます。
• データの移行とアップグレード: 転送中に機密データを保護し、移行チームによる漏洩や誤用を防止します。
• 顧客データ保護: 顧客対応のさまざまな業務で、クレジットカードの詳細や認証情報などの機密フィールドを保護し、不正使用のリスクを軽減します。メール、チャット ログ、音声録音など、機密情報が含まれることが多い非構造化データを保護する上で重要な役割を果たします。
• 監査とコンプライアンス: 規制コンプライアンスを維持しながら機密データをマスキングすることで、外部監査を簡素化します。

使用例に関わらず、手動によるデータマスキングは時間がかかり、エラーが発生しやすく、不完全な保護や使用できないデータにつながることがよくあります。スマートマスキングテクノロジーでプロセスを自動化することで、 一貫した個人情報保護と規制遵守. 

Synthoでは、データの使いやすさを損なうことなく機密データを匿名データに変換する自動データマスキングソリューションを専門としています。 デモ データの品質を損なうことなくコンプライアンスを簡素化する方法をご覧ください。

データ暗号化とは?

データ暗号化は、 データの難読化 暗号化アルゴリズムとキーを使用して、読み取り可能なデータ (平文) を読み取り不可能なテキスト (暗号文) に変換します。復号化キーを持つ承認されたユーザーのみが元のデータにアクセスできます。

暗号化は、盗難、改ざん、不正アクセスからデータを保護し、ローカル デバイスに保存されているデータ、ネットワーク経由で転送されているデータ、オンサイトまたはリモート クラウド サーバー経由で処理されているデータに適用できます。医療、教育、金融、小売などの分野の組織では、規制基準を満たすためにデータの暗号化が求められることがよくあります。 

データ暗号化の種類

暗号化は、デジタル環境における機密性の高い個人データやビジネス情報を保護する上で重要な役割を果たします。暗号化は、オンライン ショッピングからプライベートなメールの送信まで、あらゆる場面で使用されていますが、多くの場合、私たちはそれに気付いていません。こうした日常的な活動でデータを保護するのに役立つ暗号化には、主に 2 つの種類があります。

• 対称暗号化 暗号化と復号化の両方に同じ暗号化キーを使用します。このアプローチは、大量の本番データを暗号化するのに非常に効率的です。ただし、送信者と受信者の間で暗号化キーを安全に共有する必要があります。キーが侵害されると、そのキーにアクセスできる人なら誰でもデータを復号化できるため、セキュリティ リスクが生じます。対称暗号化で使用される最も一般的な暗号化アルゴリズムは AES (Advanced Encryption Standard) で、DES (Data Encryption Standard) とともに機密データを保護するために広く実装されています。
• 非対称暗号化は公開鍵暗号化とも呼ばれ、暗号化用の公開鍵と復号化用の秘密鍵のペアを使用します。この方法では秘密鍵を共有する必要がなくなり、特に通信プロトコルのセキュリティが強化されます。公開鍵は誰でも使用できますが、秘密鍵は機密に保たれます。対称暗号化よりも低速ですが、電子メールの暗号化、デジタル署名、オンライン トランザクションのセキュリティ保護のための SSL/TLS プロトコルに最適です。一般的なアルゴリズムには、RSA (Rivest-Shamir-Adleman) と ECC (楕円曲線暗号化) があります。

多くのシステムでは、両方のタイプの暗号化が組み合わされています。対称暗号化は、大量の実際のデータの高速暗号化を処理し、非対称暗号化は暗号化キーの安全な交換を保証し、セキュリティをさらに強化します。このハイブリッド アプローチにより、組織は永続的なデータ セキュリティ ソリューションを維持できます。

データ暗号化のユースケース

データ暗号化の取り組みとその応用はさまざまな業界に及び、プライバシー、コンプライアンス、安全な運用をサポートします。暗号化の最も一般的な使用例は次のとおりです。

• データプライバシー: 保管中または送信中に、財務記録や個人情報などの機密情報を保護します。
• 企業コンプライアンス: 暗号化されたデータは、GDPR、HIPAA、PCI-DSS などの法的標準および業界標準に準拠しています。
• クラウドのセキュリティ: 世界のクラウド暗号化市場 3.1年に2023億ドルに達したストレージ インフラストラクチャが侵害された場合でも、データ侵害や不正アクセスから保護する上で重要な役割を果たすことを強調しています。
• 安全な通信: 電子メールとメッセージング システムを保護し、やり取り中の機密性を確保します。
• データの整合性: 特にシステム間またはネットワーク間の転送中に、データが改ざんされていないことを確認するのに役立ちます。
• 金融セキュリティ: 電子商取引やオンライン取引中にクレジットカード情報と銀行口座の詳細を保護します。
• 著作権保護: 音楽、電子書籍、ビデオなどのデジタルコンテンツの不正使用を防止します。
• IoTデバイスのセキュリティ: 接続されたデバイス間のデータ転送と保存を保護します。

データ暗号化とマスキングの定義と使用例について理解が深まったところで、機密データの保護という観点から、これらを比較してみましょう。

データ マスキングとデータ暗号化: 違いは何ですか?

機密データの保護に関しては、暗号化とデータ マスキングの 2 つが一般的に使用されています。ただし、これらは目的が異なり、異なる方法で動作します。次の表では主な違いについて説明します。ニーズに合った適切なアプローチを選択するのに役立ちます。

データ暗号化とデータマスキング: どちらを選択すべきか?

安全でテストしやすい環境を必要とする企業にとって、データ マスキングはセキュリティとパフォーマンスの完璧なバランスを実現します。これにより、チームは機密情報を漏洩するリスクなしに、実際の状況で作業を実行できます。 

一方、暗号化は、転送中やデータベースやクラウド環境に保存されている間のデータを保護するのに最適です。

高度な暗号化方法とデータ マスキングは、どちらも包括的なデータ保護戦略の重要な要素です。使用事例によっては、どちらかが他方よりも適している場合があります。

Syntho は、自動データ マスキング ソリューションを専門としています。当社のプラットフォームは、次のことに役立ちます。

• 個人情報を自動的に識別する: 自動化により PII を検出し、時間を節約します。
• 強化されたプライバシー保護: PII を変更または削除することでリスクを最小限に抑えます。
• データの整合性を維持する: システムとデータベース間の関係と整合性を維持します。

お問い合わせ Syntho が、品質を損なうことなくデータを保護し、コンプライアンスを達成する上でどのように役立つかをご覧ください。