Estás leyendo la publicación: Cómo el enmascaramiento de datos puede ayudar a su empresa a cumplir con el RGPD
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GDPR es fácilmente una de las regulaciones más estrictas e importantes que deben cumplir las empresas que se ocupan de los datos de los clientes. Un principio clave de esta regulación es la minimización de datos, lo que significa que uno debe usar la menor cantidad de datos necesarios para completar una tarea.
Otro principio importante de GDPR es que al procesar datos confidenciales, se debe garantizar que los identificadores personales de las personas, como sus nombres, direcciones, números de teléfono, etc., sean irreconocibles sin información adicional. El enmascaramiento de datos es una técnica que nos ayuda a cumplir estos principios.
¿Qué es el enmascaramiento de datos?
El enmascaramiento de datos es la técnica de generar una versión no auténtica pero estructuralmente comparable de una base de datos para evitar la exposición de información confidencial. En esta técnica, los elementos de datos confidenciales se intercambian por datos falsos pero válidos para disfrazar información privada.
El enmascaramiento de datos garantiza que los datos confidenciales estén adecuadamente protegidos, lo cual es necesario para el cumplimiento de GDPR. Las empresas que manejan datos confidenciales pueden beneficiarse del enmascaramiento de datos de varias maneras, incluida la garantía de la privacidad de los datos, la reducción de las violaciones de datos y el aumento de la eficiencia del desarrollo de software. También pueden evitar multas significativas y sanciones legales al enmascarar los datos privados de los consumidores.
¿Cómo puede el enmascaramiento de datos ayudar a las empresas a cumplir con el RGPD?
Las siguientes son algunas formas en que el enmascaramiento de datos puede ayudar a las empresas a cumplir con el RGPD:
- Protección de datos confidenciales: El enmascaramiento de datos ayuda a las organizaciones a proteger los datos confidenciales al cambiarlos por datos falsos que se parecen al original pero carecen de información de identificación personal (PII). Esto protege la información privada del acceso de personas no autorizadas.
- Reducción de la exposición de datos: El enmascaramiento de datos reduce la exposición de los datos al restringir quién tiene acceso a la información confidencial. Esto permite a las organizaciones cumplir con el requisito de GDPR de que los datos personales deben tratarse con la seguridad y confidencialidad adecuadas.
- Compatibilidad con el intercambio de datos: Al permitir que las empresas compartan datos con terceros sin comprometer la información confidencial, el enmascaramiento de datos permite compartir datos de forma segura. Esto es crucial para las empresas que tienen que compartir datos con proveedores o socios para ejecutar sus operaciones.
- Mejora de la calidad de los datos: El enmascaramiento de datos eleva el estándar de los datos al garantizar que la información sea correcta y esté actualizada. Esto es importante para las empresas que deben cumplir con el RGPD manteniendo registros correctos de los datos de los consumidores.
- Facilitar las pruebas: El enmascaramiento de datos hace posible que las empresas utilicen datos del mundo real en entornos de prueba sin revelar información confidencial. Para las empresas que necesitan probar sistemas de TI o aplicaciones de software en un entorno seguro, esta es una gran ventaja.
¿Cuáles son los diferentes tipos de técnicas de enmascaramiento?
Las siguientes son algunas técnicas comunes de enmascaramiento de datos que se utilizan según el nivel de sensibilidad de los datos y el caso de uso específico:
Mezcla de personajes: El barajado de caracteres implica codificar los caracteres dentro de un rango de datos confidenciales y al mismo tiempo conservar el formato de los datos. Por ejemplo, el apellido de alguien, como “Redfield”, podría codificarse como “deRfldei”. Esta técnica puede proporcionar datos muy realistas, pero no garantiza que los datos enmascarados sean válidos.
Perturbación de datos: La perturbación de datos implica agregar ruido aleatorio o varianza a los datos para enmascarar sus elementos sensibles y al mismo tiempo preservar las características estadísticas. Este método se aplica con frecuencia a datos numéricos, como los ingresos o la edad. Una edad de 50 podría cambiarse a una edad de 55 o 45, por ejemplo, insertando un número arbitrario entre -5 y +5. Mientras mantiene las características estadísticas de los datos originales, este método puede producir datos más precisos que la combinación de caracteres.
Cifrado: En el cifrado, la información confidencial se cifra para que solo las personas con la autorización adecuada puedan acceder a ella. Los datos originales se intercambian por un texto cifrado que solo las personas autorizadas pueden descifrar. Admite múltiples formatos de datos y también ofrece un alto nivel de seguridad. Sin embargo, puede requerir mucho cálculo y ralentizar el procesamiento de datos.
Tokenización: La tokenización implica reemplazar datos confidenciales con un identificador único o token que no tiene valor intrínseco. Por ejemplo, un número de tarjeta de crédito podría reemplazarse con un token que no tiene sentido sin los datos originales. La tokenización se usa comúnmente para datos de tarjetas de crédito y proporciona un alto nivel de seguridad al mismo tiempo que permite el procesamiento de datos. Sin embargo, no proporciona datos realistas para realizar pruebas u otros fines.
Enmascaramiento con subconjunto de datos: El enmascaramiento con subconjuntos de datos implica enmascarar una parte de los datos confidenciales mientras se conserva el resto de los datos. Por ejemplo, una base de datos puede contener nombres de clientes, direcciones y números de tarjetas de crédito. El enmascaramiento con subconjuntos de datos puede enmascarar solo los números de tarjetas de crédito y dejar intactos los nombres y las direcciones. Esta técnica puede proporcionar datos más realistas que algunas de las otras técnicas y, al mismo tiempo, preservar la integridad de los datos.
Línea de fondo
En conclusión, el enmascaramiento de datos es una herramienta esencial para las empresas que manejan datos confidenciales y están sujetas a los requisitos de GDPR. Con esta herramienta, pueden usar datos comerciales para pruebas y desarrollo mientras protegen la información privada de sus clientes. Sin embargo, para lograr un cumplimiento estricto de las reglas de GDPR, es crucial que las organizaciones evalúen minuciosamente su estrategia de enmascaramiento de datos y seleccionen las herramientas y los enfoques adecuados.
