Gegevensmaskering versus encryptie: de juiste aanpak kiezen om gevoelige data te beschermen

Bij het beheren van dataverwerking is het beschermen van gevoelige data een prioriteit, of het nu gaat om naleving van regelgeving, het behouden van vertrouwen of het beperken van risico's voor databeveiliging. In dit artikel onderzoeken we datamaskering versus encryptie als twee veelgebruikte methoden voor het beschermen van informatie.

Hoewel beide technieken informatie beveiligen, dienen ze verschillende doeleinden en zijn ze het meest geschikt voor specifieke scenario's. We zullen onderzoeken hoe elke methode werkt, de belangrijkste verschillen benadrukken en u adviseren wanneer u de ene boven de andere moet kiezen. Dit zal u helpen weloverwogen beslissingen te nemen die de juiste balans vormen tussen databescherming, naleving en operationele behoeften.

Wat is datamaskering?

Een van de vele privacyverhogende technologieën, data masking—ook wel data sanitization genoemd—vervangt gevoelige informatie zoals persoonlijk identificeerbare informatie (PII) of beschermde gezondheidsinformatie (PHI) met realistische maar kunstmatige waarden. Dit proces helpt bij het beheer van de privacy van data terwijl de data functioneel blijven voor testen, analyses of ontwikkeling.

Gemaskeerde data worden niet willekeurig gewijzigd: ze behouden de structuur en integriteit van de oorspronkelijke dataset. Wanneer u data maskeren Door specifieke elementen te vervangen, wordt gevoelige informatie beschermd zonder dat dit ten koste gaat van de bruikbaarheid.

Soorten datamaskering

Gegevensmaskering kan verschillende vormen aannemen, elk geschikt voor specifieke scenario's. Hier is een overzicht van de belangrijkste typen:

• Maskering van statische data:Statische datamaskering creëert een gesaneerde versie van een database door data at rest te maskeren. Dit wordt gedaan door originele gevoelige data te vervangen door fictieve of verhaspelde data die er realistisch uitziet, maar niet herleidbaar is naar de originele informatie. De originele data blijft ongewijzigd, maar de gemaskeerde data kan veilig worden gebruikt in testomgevingen of voor trainingsdoeleinden zonder het risico te lopen dat gevoelige informatie wordt blootgesteld.
• Dynamische datamaskering: Dynamische maskering werkt in realtime en past regels toe om gevoelige data te verbergen wanneer deze worden geopend. Dit zorgt ervoor dat onbevoegde gebruikers alleen gemaskeerde data zien zonder de oorspronkelijke bron te wijzigen.
• Statistisch dataverduistering:Deze aanpak wijzigt data op een manier die individuele identificatie voorkomt, maar de statistische waarde ervan behoudt. Het wordt vaak gebruikt in analyses of onderzoek om privacy te waarborgen zonder de inzichten in geaggregeerde data in gevaar te brengen.
• Deterministische datamaskering:Deterministische datamaskering maakt het mogelijk om specifieke invoerwaarden consistent te vervangen door dezelfde gemaskeerde uitvoer. Deze aanpak is ideaal voor scenario's die herhaalbare resultaten over datasets vereisen, terwijl anonimiteit behouden blijft.
• Gegevensmaskering tijdens de vlucht: Deze aanpak maskeert data tijdens het overdrachtsproces, waardoor gevoelige informatie wordt beschermd voordat deze de bestemming bereikt. Het is vooral handig voor datamigraties of het delen van informatie tussen systemen.

Elk van deze technieken voor datamaskering is gericht op specifieke use cases en biedt flexibele opties voor het beschermen van gevoelige informatie.

Gebruiksscenario's voor datamaskering

Gegevensmaskering minimaliseert risico's en ondersteunt veilige bewerkingen in verschillende scenario's:

• Ontwikkeling en testen: Datamaskering biedt realistische datasets voor softwareontwikkeling, QA en testen, terwijl gevoelige informatie wordt beschermd. Het maskeren van data in een testomgeving stelt teams in staat om met realistische, geanonimiseerde data te werken zonder persoonlijke of vertrouwelijke details bloot te leggen.
• Samenwerking met derden: Maakt het mogelijk om veilig data te delen voor outsourcing, consultancy en gezamenlijke projecten zonder dat de privacy wordt geschonden.
• Gezondheidszorgonderzoek: Zorgt voor naleving van privacywetten zoals HIPAA door patiëntdata te maskeren tijdens onderzoek en klinische proeven.
• Business intelligence: Door gevoelige data te maskeren, kunnen analisten data gebruiken voor trendanalyses, rapportages en datagestuurde beslissingen zonder het risico te lopen op privacyschendingen. Dit zorgt ervoor dat bedrijven kritische analyses kunnen uitvoeren en tegelijkertijd voldoen aan de regelgeving voor databescherming.
• Gegevensmigratie en upgrades: Beschermt gevoelige data tijdens overdrachten en voorkomt dat deze worden blootgesteld of misbruikt door migratieteams.
• Bescherming van klantdata: Beschermt gevoelige velden, zoals creditcarddata en referenties, in verschillende klantgerichte activiteiten, waardoor het risico op misbruik wordt verminderd. Het speelt een cruciale rol bij het beveiligen van ongestructureerde data, zoals e-mails, chatlogs en spraakopnames, die vaak gevoelige informatie bevatten.
• Controle en naleving: Vereenvoudigt externe audits door vertrouwelijke data te maskeren, terwijl de naleving van de regelgeving behouden blijft.

Ongeacht het gebruiksscenario is handmatige datamaskering tijdrovend en foutgevoelig, wat vaak resulteert in onvolledige bescherming of onbruikbare data. Het automatiseren van het proces met slimme maskeringstechnologie zorgt ervoor consistente PII-bescherming en naleving van regelgeving. 

Bij Syntho zijn we gespecialiseerd in geautomatiseerde data masking-oplossingen die data van gevoelig naar geanonimiseerd transformeren zonder de bruikbaarheid ervan in gevaar te brengen. Ontdek onze demonstratie om te zien hoe dit de naleving vereenvoudigt zonder dat dit ten koste gaat van de datakwaliteit.

Wat is dataversleuteling?

Gegevensversleuteling is een vorm van dataverduistering die leesbare data (plaintext) omzet in onleesbare tekst (ciphertext) met behulp van een cryptografisch algoritme en sleutel. Alleen geautoriseerde gebruikers met de decryptiesleutel kunnen toegang krijgen tot de originele data.

Versleuteling beschermt data tegen diefstal, wijziging of ongeautoriseerde toegang en kan worden toegepast op data, ongeacht of deze zijn opgeslagen op lokale apparaten, via netwerken worden verzonden of worden verwerkt, hetzij on-site of via externe cloudservers. Gegevensversleuteling is vaak vereist om te voldoen aan wettelijke normen voor organisaties in sectoren zoals gezondheidszorg, onderwijs, financiën en detailhandel. 

Soorten dataversleuteling

Encryptie is een belangrijk onderdeel van het beveiligen van gevoelige persoonlijke data en bedrijfsinformatie in digitale omgevingen. Het wordt gebruikt voor alles van online winkelen tot het verzenden van privé-e-mails, vaak zonder dat we het ons realiseren. Er zijn twee hoofdtypen encryptie die helpen onze data te beschermen bij deze dagelijkse activiteiten:

• Symmetrische codering gebruikt dezelfde encryptiesleutel voor zowel encryptie als decryptie. Deze aanpak is zeer efficiënt voor het encrypteren van grote volumes productiedata. Het is echter afhankelijk van het veilig delen van de encryptiesleutels tussen de verzender en de ontvanger. Als de sleutel wordt gecompromitteerd, kan iedereen met toegang tot de sleutel de data decrypteren, wat een beveiligingsrisico creëert. Het meest gebruikte encryptiealgoritme bij symmetrische encryptie is AES (Advanced Encryption Standard), dat samen met DES (Data Encryption Standard) uitgebreid wordt geïmplementeerd om gevoelige data te beschermen.
• Asymmetrische encryptie, ook bekend als public-key encryptie, gebruikt een paar sleutels: een publieke sleutel voor encryptie en een privésleutel voor decryptie. Deze methode elimineert de noodzaak om een ​​geheime sleutel te delen, wat zorgt voor verbeterde beveiliging, met name voor communicatieprotocollen. De publieke sleutel is voor iedereen beschikbaar, terwijl de privésleutel vertrouwelijk blijft. Hoewel het langzamer is dan symmetrische encryptie, is het ideaal voor e-mailencryptie, digitale handtekeningen en SSL/TLS-protocollen voor het beveiligen van online transacties. Veelvoorkomende algoritmen zijn RSA (Rivest-Shamir-Adleman) en ECC (Elliptic Curve Cryptography).

In veel systemen worden beide typen encryptie gecombineerd. Symmetrische encryptie verwerkt snelle encryptie van grote sets echte data, terwijl asymmetrische encryptie zorgt voor de veilige uitwisseling van encryptiesleutels, wat een extra beveiligingslaag toevoegt. Deze hybride aanpak helpt organisaties een persistente databeveiligingsoplossing te onderhouden.

Gebruiksscenario's voor dataversleuteling

Data-encryptiewerk en de toepassingen ervan bestrijken alle sectoren en ondersteunen privacy, naleving en veilige operaties. Dit zijn de meest voorkomende use cases voor encryptie:

• Data Privacy: Beschermt gevoelige informatie, waaronder financiële data en persoonlijke data, tijdens opslag of overdracht.
• Naleving van de regelgeving:Gecodeerde data voldoen aan wettelijke en industriële normen zoals AVG, HIPAA en PCI-DSS.
• Cloudbeveiliging: De wereldwijde markt voor cloud-encryptie bereikte $ 3.1 miljard in 2023, waarmee de cruciale rol ervan bij het beschermen tegen datalekken en ongeautoriseerde toegang wordt benadrukt, zelfs wanneer de opslaginfrastructuur is aangetast.
• Veilige communicatie: Beschermt e-mail- en berichtensystemen om vertrouwelijkheid tijdens uitwisselingen te garanderen.
• Data-integriteit: Helpt controleren of data ongewijzigd blijven, vooral tijdens de overdracht tussen systemen of netwerken.
• Financiële zekerheid: Beschermt creditcard- en bankdata tijdens e-commerce- of onlinetransacties.
• Copyright bescherming: Voorkomt ongeautoriseerd gebruik van digitale content zoals muziek, e-books en video's.
• Beveiliging van IoT-apparaten: Beveiligt de dataoverdracht en -opslag tussen aangesloten apparaten.

Nu we de definities en use cases voor dataversleuteling en -maskering beter begrijpen, kunnen we kijken hoe deze zich verhouden tot elkaar wat betreft de bescherming van gevoelige data.

Gegevensmaskering versus dataversleuteling: wat is het verschil?

Als het gaat om het beschermen van gevoelige data, zijn encryptie en datamaskering twee veelgebruikte methoden. Ze dienen echter verschillende doeleinden en werken met verschillende methoden. De onderstaande tabel verkent de belangrijkste verschillen, zodat u de juiste aanpak voor uw behoeften kunt kiezen.

Gegevensversleuteling versus datamaskering: welke moet u kiezen?

Voor bedrijven die veilige, testvriendelijke omgevingen nodig hebben, biedt datamaskering de perfecte balans tussen beveiliging en prestaties. Het stelt teams in staat om werk uit te voeren in realistische omstandigheden zonder het risico gevoelige informatie bloot te stellen. 

Encryptie is daarentegen optimaal voor de bescherming van data tijdens het transport en tijdens de opslag in databases of cloudomgevingen.

Zowel geavanceerde encryptiemethoden als datamaskering zijn essentiële onderdelen van een uitgebreide databeschermingsstrategie. Afhankelijk van het gebruiksscenario kan de ene geschikter zijn dan de andere.

Bij Syntho zijn we gespecialiseerd in geautomatiseerde data masking-oplossingen. Ons platform helpt u:

• Automatisch PII identificeren: Bespaar tijd door PII geautomatiseerd te detecteren.
• Verbeterde privacybescherming: Minimaliseer risico's door PII te wijzigen of te verwijderen.
• Gegevensintegriteit behouden: Behoud relaties en integriteit tussen systemen en databases.

Contacteer ons vandaag om te zien hoe Syntho u kan helpen uw data te beschermen en aan de regelgeving te voldoen, zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit.