Top 10 tools voor datamaskering: een diepgaande blik op de huidige markt

Tools voor het maskeren van data zijn cruciaal als het gaat om het vervangen van gevoelige data door realistische en structureel vergelijkbare willekeurige waarden. Hiermee kunt u moeiteloos rapporten analyseren en tegelijkertijd aan de regelgeving voldoen. Niet alle tools bieden echter dezelfde voordelen. Benieuwd naar de belangrijkste kenmerken van efficiënte tools voor datamaskering en hoe u de meest voorkomende problemen bij het gebruik ervan kunt oplossen? In dit artikel verkennen we het huidige landschap van oplossingen voor datamaskering en presenteren we de 10 beste tools waarmee u uw gevoelige data effectief kunt beschermen.

Wat is een tool voor het maskeren van data?

Datamaskeringstools zijn geavanceerde softwareoplossingen die effectief zijn gevoelige data anonimiseren. Ze maken alle persoonlijk identificeerbare informatie (PII) in de onbewerkte data volledig onherkenbaar. Als primaire verdedigingslaag op het gebied van databescherming zorgen deze tools ervoor dat het opnieuw identificeren van data onmogelijk is, wat een ongeëvenaarde beveiliging biedt.

Onmisbare functionaliteit van tools voor datamaskering

Voordat we de 10 beste tools voor datamaskering rangschikken, stellen we eerst de volgende punten vast: criteria voor het kiezen van de beste kanshebbers. Welke functies moet een goed ontworpen stuk software bevatten om aan alle compliance-eisen te voldoen? Dat zoeken we uit.

Beveiliging en naleving

Het doel van databasemaskeringstools is om uw data veilig en conform te maken.

Om een ​​superieur hulpmiddel te kiezen, moet u ervoor zorgen dat het het volgende biedt:

• Auditregistratie: Het houdt gedetailleerde logboeken bij van maskeringsactiviteiten voor audit- en compliancedoeleinden.
• Naleving van de regelgeving: Zorgt voor naleving van de regelgeving inzake databescherming door middel van robuuste maskerings- en beschermingsmechanismen.
• Niet-omkeerbaarheid: Garandeert dat gemaskeerde data niet eenvoudig kunnen worden reverse-engineered om de originele data op te halen.

De meeste populaire tools hebben deze functies, maar wat er echt toe doet is hoe goed ze presteren en hoe sterk hun beveiliging is. Daar zullen we ons hierna op concentreren. 

Gegevensontdekking en classificatie

Gegevensontdekking omvat het identificeren en lokaliseren van gevoelige data in de systemen en databases van het bedrijf. Het doel van deze fase is het lokaliseren van persoonlijke, vertrouwelijke of gereguleerde informatie. In een perfecte wereld is het systeem in staat om:

• Geautomatiseerd scannen van databases, bestanden en systemen;
• Patroonmatching om algemene datatypen te identificeren (bijvoorbeeld creditcardnummers, SSN's);
• Inhoudsanalyse om minder gestructureerde gevoelige informatie te detecteren.

Eenmaal ontdekt, worden de data gecategoriseerd op type en gevoeligheid om de juiste maskeringstechnieken te kiezen. Afhankelijk van uw behoeften kunnen data op basis van verschillende criteria worden geclassificeerd:

• Gegevenstype (bijvoorbeeld financieel, persoonlijk, gezondheid);
• Regelgevende vereisten;
• Bedrijfswaarde;
• Potentiële impact bij blootstelling.

De gevoeligheidsniveaus worden doorgaans gecategoriseerd als openbaar, intern, geclassificeerd en zeer geclassificeerd.

Maskeringstechnieken

Verschillende datamaskeringstechnieken leveren verschillende resultaten op en zijn geschikt voor verschillende gebruiksscenario’s. Wat goed werkt voor niet-producttests kan een vreselijke oplossing zijn voor het ontwikkelen van producten. Het is van cruciaal belang dat u begrijpt hoe en waar u een bepaalde maskeringstechniek moet gebruiken. 

Maskering van statische data vervangt gevoelige data in een statische dataset door fictieve maar realistische data voordat deze worden gebruikt in niet-productieomgevingen. Deze aanpak wordt statisch genoemd omdat er een kopie wordt gemaakt en gemaskeerd, en vervolgens worden de gemaskeerde data gebruikt.

Dynamische datamaskering anonimiseert data on-the-fly omdat het door verschillende gebruikers wordt geopend. De feitelijke data in de database worden niet gewijzigd. 

Consistente maskering zorgt ervoor dat identieke originele waarden altijd worden gemaskeerd met dezelfde waarden om de referentiële integriteit te behouden. Hierdoor kunt u analyseren en testdata met realistische maar veilige inzendingen. 

We hebben verschillende soorten datamaskeringstechnieken gedetailleerder besproken in een van onze eerdere artikelen.

Moderne databasemaskeringstools ondersteunen vaak meerdere methoden, waardoor u flexibiliteit hebt in verschillende scenario's. 

Flexibele maskeeralgoritmen

Flexibele maskeralgoritmen zijn een belangrijk kenmerk van geavanceerde tools voor datamaskering en bieden aanpasbare en aanpasbare methoden voor het verbergen van gevoelige data. Gegevensversleuteling, vervanging, shuffling, datumveroudering, generalisatie (binning), maskeren, nulling (blanco), scrambling, hashing en tokenisatie zijn de meest voorkomende. Die hebben we behandeld algoritmen voor het maskeren van data uitgebreid beschreven in een van onze eerdere artikelen.

De meeste bedrijven gebruiken deze beproefde algoritmen, maar andere, meer geavanceerde methoden, aangedreven door AI en ML, winnen snel aan kracht. Deze tools zijn relatief nieuw, maar hebben hun waarde al op de markt bewezen, waarbij Syntho voorop loopt op het gebied van AI-aangedreven datamaskeringstools.

Subset van data

Gegevenssubsetting omvat het creëren van een kleiner, representatief deel van een grotere dataset. Het kan het datavolume voor niet-productieomgevingen verminderen en de prestaties van test- en ontwikkelingsprocessen verbeteren. Bovendien minimaliseert het de opslagkosten en verwerkingstijd en helpt het u datarelaties en referentiële integriteit te behouden.

Wanneer u een tool voor het subsetting van data kiest, moet u op zoek gaan naar een tool die efficiënt, flexibel en schaalbaar is, goed integreert met andere software en sterke automatiseringsmogelijkheden heeft. 

Ondersteuning voor meerdere databronnen

Een eersteklas data masking tool werkt met verschillende soorten databases, bestandsformaten en dataopslagsystemen. Natuurlijk wilt u degene kiezen die uw favoriete formaten ondersteunt, maar in deze review geven we u een overzicht van tools die met veel verschillende bronnen werken.

Schaalbaarheid en prestaties

Wat de prestaties betreft zou de tool idealiter terabytes of zelfs petabytes aan data kunnen verwerken en gedistribueerde verwerking of parallelle uitvoering ondersteunen om grote volumes effectief te beheren. U moet ook overwegen hoe snel en efficiënt de tool CPU-, geheugen- en I/O-bronnen gebruikt.

Voor de schaalbaarheid kijken we of de tool cloudgebaseerd is en schaling ondersteunt, zowel horizontaal (meer machines toevoegen) als verticaal (bestaande hardware upgraden).

Gebruiksvriendelijkheid en administratie

De tool moet een intuïtieve, gebruiksvriendelijke interface hebben die toegankelijk is voor niet-technisch onderlegde gebruikers. Bij voorkeur moeten er aanpassingsmogelijkheden zijn om het naar wens aan te passen. 

De tool moet ook beschikken over op rollen gebaseerde toegangscontrole voor beter toezicht. Ten slotte is de mogelijkheid om automatisering te configureren cruciaal, omdat u hiermee de regels kunt instellen en de tool naadloos op de achtergrond kunt laten draaien. 

Regelgevende vereisten voor de tools voor datamaskering

Bedrijven implementeren datamaskering om te voldoen aan de wetten inzake databescherming. Deze wetten regelen het gebruik, de opslag en het delen van gevoelige data en bepalen de beveiligings- en privacymaatregelen voor de verwerking ervan. 

De gereguleerde data omvatten PII en beschermde gezondheidsinformatie (PHI). PII verwijst naar alle data die een individu identificeren, zoals naam, adres en BSN. PHI is een subset van PII en omvat medische dossiers, informatie over zorgverzekeringenen alle data die verband houden met de behandeling van een individu.

Bijna alle regelgeving is gebaseerd op deze belangrijke wetten die zijn ontworpen om PII en PHI te beschermen:

• Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) in Europa, VK-AVG in het Verenigd Koninkrijk, Uitvoeringswet Digitaal Handvest (DCIA) in Canada, Wet op de bescherming van persoonlijke informatie (APPI) in Japan, Bescherming van persoonsdata (PDP) Wet in Indonesië en andere soortgelijke handelingen.
• Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) voor gezondheidszorgorganisaties in de VS.
• Betalingskaart Industrie Standaard voor databeveiliging (PCI DSS) voor bedrijven die creditcarddata verwerken.
• California Consumer Privacy Act (CCPA) en Wet op de privacyrechten van Californië (CPRA).
• De Sarbanes-Oxley Act (SOX) voor het bijhouden en rapporteren van financiële data voor bedrijven in de VS.

Maskeringstechnieken helpen organisaties aan deze regelgeving te voldoen door alle directe en indirecte identificatiedata te elimineren. Na het maskeren worden de datasets gedeïdentificeerd of geanonimiseerd en dus uitgesloten van de wetgeving inzake dataprivacy.

Uitdagingen van tools voor datamaskering

Alle tools voor het maskeren van data worden met soortgelijke uitdagingen geconfronteerd. Om de beste tool voor uw bedrijf te kiezen, moet u deze problemen begrijpen en een product vinden dat deze het meest effectief aanpakt.

Gevoelige data zoeken en identificeren

Organisaties werken doorgaans met grote hoeveelheden data in verschillende systemen, databases en bestandsformaten. Deze data zijn vaak niet-uniform of ongestructureerd, wat het proces alleen maar ingewikkelder maakt.

Bovendien kan informatie contextgevoelig zijn, waardoor de betekenis ervan verandert wanneer deze op zichzelf wordt bekeken. Gegevens kunnen in de loop van de tijd veranderen, en wat als ‘gevoelig’ wordt beschouwd, kan ook veranderen.

Het identificeren van alle datainstances in deze omgeving is kostbaar en tijdrovend. Een robuust hulpmiddel kan dit complexe proces echter stroomlijnen en de kosten verlagen.

Behoud van de dataintegriteit

Oplossingen voor datamaskering moeten de integriteit van data in tabellen en databases behouden, anders zijn de data onbruikbaar. De belangrijkste elementen van dataintegriteit zijn onder meer:

• Formaatbehoud: Uw metadata moeten nauwkeurig worden geclassificeerd om de formaten van ID-nummers, telefoonnummers, e-mailadressen, enz. te behouden. 
• Referentiële integriteit: Het handhaven van referentiële integriteit zorgt voor een soepele werking van bedrijfssystemen in lagere omgevingen waar gevoelige data worden gemaskeerd.
• Semantische integriteit: Gegevens moeten zo worden gemaskeerd dat de betekenis ervan in de specifieke context behouden blijft. 
• Geslachtsbehoud: Als namen willekeurig worden gewijzigd, verandert de geslachtsverdeling in een tabel ook.
• Uniekheid van data: Als gevoelige data in een dataset uniek zijn, zoals een SSN, moet de tool voor het maskeren van data unieke waarden op elk dataelement toepassen. Deze techniek zou een ingebouwde functionaliteit moeten hebben om botsingen te vermijden.

Schaalbaarheid

Organisaties die datamaskering gebruiken, worden geconfronteerd met uitdagingen vanwege de enorme omvang van hun activiteiten. De dagelijkse bedrijfsstroom genereert nieuwe records en bouwt enorme datasets op. Daarom moeten oplossingen voor datamaskering grote databases kunnen verwerken om te voorkomen dat de infrastructuur enorm onder druk komt te staan.

Prestatie

Datamaskering is vaak resource-intensief en heeft invloed op de systeemprestaties. Dit vereist extra hardware- of software-investeringen, vooral voor complexere technieken. Een statische datamaskeringstool verbruikt wat bandbreedte, terwijl dynamische datamaskeringstools doorgaans meer resources gebruiken en de prestaties verlagen, tenzij radicaal geoptimaliseerd.

Herhaling

Het keer op keer toepassen van dezelfde maskeerregels op ongewijzigde data verspilt computerbronnen. Goede caching kan het probleem oplossen, maar het is niet eenvoudig. U moet een zorgvuldige balans vinden tussen het up-to-date houden van de cache en het behalen van de beste prestaties.

Top 10 tools voor datamaskering

Ten slotte komen we tot de kern van ons artikel. Laten we eens kijken naar de top 10 data masking tools op de markt en hoe ze zich tot elkaar verhouden.

1. Syntho

De datamaskeringsaanpak van Syntho elimineert de noodzaak van handmatige datamaskering, wat inefficiënt is en gevoelig is voor menselijke fouten. Handmatige processen nemen te veel tijd in beslag en kunnen resulteren in onvolledige maskering of nutteloze data. Slimme maskeringstechnologie zorgt daarentegen voor consistente PII-bescherming en compliance.

Syntho biedt geautomatiseerde oplossingen voor datamaskering om gevoelige informatie in alle databronnen te beschermen met de volgende mogelijkheden:

• De-identificatie en synthetisering: Genereert testdata die productiedata weerspiegelen voor uitgebreide tests en ontwikkeling in representatieve scenario's.
• Op regels gebaseerde synthetische data: Produceert synthetische data om scenario's uit de echte wereld of gerichte scenario's na te bootsen met behulp van vooraf gedefinieerde regels en beperkingen.
• Subinstelling: Reduceert records om een ​​kleinere, representatieve subset van een relationele database te creëren, terwijl de referentiële integriteit behouden blijft.

Probeer onze demo om te zien hoe onze tool u kan helpen compliance te bereiken zonder concessies te doen aan de kwaliteit.

2. Informatica

Informatica ondersteunt het ontdekken, creëren en subsetting van data. Het product is zowel horizontaal als verticaal schaalbaar en integreert met DevOps CI/CD-pijplijnen.

Dit platform biedt datamaskering voor onbewerkte productiedata om naleving te garanderen. Uitgebreide documentatie en responsieve technische ondersteuning vereenvoudigen het onboardingproces.

Nadelen zijn onder meer een ingewikkelde initiële installatie en het proces voor het subsetten van data, dat bij grotere datasets pijnlijk traag kan zijn. Hoewel dit geen groot probleem is, voelt de interface enigszins onhandig en verouderd aan.

3. K2view

K2weergave's datamaskeringsoplossing maakt deel uit van het bredere Data Product Platform. Het maakt gebruik van de gepatenteerde microdatabasetechnologie van het bedrijf, die data rond bedrijfsentiteiten ordent in plaats van traditionele tabelstructuren. Deze aanpak maakt real-time datamaskering en synthetische datageneratie mogelijk, waardoor de prestaties en flexibiliteit in complexe dataomgevingen worden verbeterd.

4. DATPROF

DATPROF biedt een robuuste oplossing voor datamaskering als onderdeel van zijn testdatabeheerpakket. 

DATPROF biedt dataconsistentie tussen meerdere apps en databases en presteert goed op databases met een hoog volume. De oplossing beschikt over een intuïtieve interface en vooraf ingebouwde maskeringsregels die de implementatie kunnen versnellen.

Omdat de tool relatief nieuw is, mist hij echter veel kritische functies. De gebruikers zijn vooral luidruchtig over de afwezigheid van bepaalde bestandsformaten en integraties van derden.

5. Delphix

Delphix automatiseert het maskeren van data over verschillende bronnen heen, waardoor grote volumes efficiënt worden verwerkt via gedistribueerde verwerking. 

Het vereenvoudigt het maken van beleid met een eenvoudige interface en vooraf gedefinieerde regels, terwijl gevoelige data uit gestructureerde en ongestructureerde bronnen worden geïdentificeerd. Delphix zorgt voor dataconsistentie en referentiële integriteit in verschillende omgevingen en biedt rapportage. 

De steile leercurve en de hoge kosten kunnen sommige gebruikers echter wegjagen, wat gevolgen heeft voor de tool rendement op de investering. 

6. BizDataX

BizDataX is een oplossing voor datamaskering die bekend staat om zijn holistische benadering voor het anonimiseren van data. Het verbergt gevoelige data effectief, terwijl de oorspronkelijke structuur en bruikbaarheid behouden blijven. 

De tool biedt een end-to-end workflow voor detectie, maskering en provisioning, ideaal voor bedrijven die op zoek zijn naar een alles-in-één oplossing. Een ander belangrijk kenmerk is een Test Data Management (TDM)-portaal om testdata in de hele onderneming effectief te beheren. 

Sommige gebruikers melden echter problemen met het importeren van datamodellen en het implementeren van een aangepaste GUI.

7. Immut

immut blinkt uit in dynamische databescherming. Het implementeert maskerbeleid dynamisch zonder data te dupliceren of te verplaatsen, terwijl de integriteit ervan behouden blijft en de opslagoverhead wordt verminderd. 

Het gebruik van eigen Privacy-Enhancing Technologies (PET’s) versterkt de databeveiliging. 

Potentiële problemen zijn onder meer de afhankelijkheid van leveranciers en uitdagingen op het gebied van integratie met bestaande systemen als gevolg van de afhankelijkheid van bedrijfseigen technologieën. Gebruikers klagen ook over onregelmatige updates en problemen met de klantenondersteuning.

8. IBM InfoSphere Optim dataprivacy

IBM InfoSphere Optimale dataprivacy kan uitgebreide datamaskeringsbewerkingen goed verwerken, waardoor het ideaal is voor complexe dataomgevingen met grote volumes.

Omdat het naadloos met andere IBM-producten kan worden geïntegreerd, is het een budgetvriendelijke optie voor bedrijven die al in IBM-technologieën hebben geïnvesteerd.

Dat gezegd hebbende, hebben gebruikers moeite met de onhandige gebruikersinterface van de tool, de overvloed aan functies en de steile leercurve

9. Luchtstroom

Luchtstroom onderscheidt zich als een dataprivacykluis die is toegesneden op naleving van de regelgeving, in het bijzonder de AVG. 

De belangrijkste sterke punten van Skyflow zijn de zero-trust principes voor databeveiliging en privacy by design, die een robuust raamwerk creëren voor de bescherming van gevoelige data. De focus op compliance zal organisaties aanspreken die worstelen met strenge wetten op databescherming.

Het moet echter zijn prijssysteem vereenvoudigen en de gebruikerservaring stroomlijnen om grip te krijgen.

10. Broadcom-testdatabeheer

Broadcom-testdatabeheer, voorheen CA Test Data Manager, gaat de uitdaging aan van het beheren van testdata in Continuous Delivery-omgevingen. 

Het combineert datasubsetting, maskering en synthetische datageneratie en ondersteunt flexibele softwareontwikkelingsbehoeften.

Een van de nadelen is de noodzaak om zwaar te investeren in training en configuratie om het potentieel van de tool volledig te benutten.

Conclusie

Hoewel alle tools op deze lijst geweldig zijn, valt Syntho op als de meest uitgebreide oplossing. Het integreert alle belangrijke moderne methoden voor het genereren van data en biedt uitzonderlijke flexibiliteit om diverse taken aan te pakken met een alles-in-één tool.

Het meest aantrekkelijke kenmerk van Syntho is de AI-gestuurde benadering van het genereren van synthetische data. Onze modellen leren uw data en de eigenschappen ervan kennen en synthetiseren op effectieve wijze nieuwe data om gevoelige informatie te maskeren.

Wij zijn ook trots op onze transparant prijssysteem met een vast licentiebedrag dat toegang geeft tot alle functies zonder extra gebruikskosten.

Syntho biedt geautomatiseerde oplossingen voor datamaskering om gevoelige informatie in alle databronnen te beschermen. Probeer onze demo om te ontdekken hoe het compliance garandeert zonder de datakwaliteit in gevaar te brengen.