データマスキング
データマスキングとは?
データマスキング は、データの難読化、データの暗号化、またはデータの匿名化とも呼ばれる重要な技術であり、元のデータを架空または仮名のデータに置き換えたり、暗号化したり、スクランブルしたりすることで機密情報を保護するように設計されています。このデジタルベールは、データのプライバシーとセキュリティを確保し、機能性を維持しながらデータを読み取り不可能にします。
データのマスキングは、使用される手法に応じて、元に戻せる場合と元に戻せない場合があります。たとえば、暗号化は、暗号化キーが利用できる場合は元に戻せるため、元のデータを復元できます。ただし、トークン化や匿名化などの手法では、元のデータが保持されないため、元に戻せない場合があります。
一般的なデータマスキングのアプローチ
- 静的データマスキング: 静的マスキングでは、通常はデータ移行時またはデータベース更新時に、機密データが保存または送信される前に、さまざまなマスキング手法が機密データに適用されます。
- 動的データマスキング: 機密データにアクセスする際に適用されるリアルタイム マスキングを指します。多くの場合、データベース システムに実装され、基礎となるデータを変更せずにデータを保護します。
- オンザフライデータマスキング: これには静的マスキングと動的マスキングが含まれ、データの処理、送信、またはアクセス時にマスキング技術を永続的またはリアルタイムで適用することを指します。
さまざまなデータマスキング手法
企業のセキュリティを強化するには、トークン化、暗号化、匿名化、編集、フォーマット保持暗号化 (FPE)、置換、シャッフル、ノイズ追加、ハッシュ化、ヌル化、参照マスキング、部分的なデータ公開、データスウィズリングなどのさまざまなデータマスキング手法を実装する必要があります。これらのマスキング手法は、データセキュリティプロトコルを強化し、潜在的な内部および外部の脅威に対する包括的で回復力のある防御を保証する不可欠な要素です。
さまざまな種類のデータマスキング技術
データマスキングの主な利点
マスキングは、実際のデータを現実的だが架空の情報で難読化することで、組織が外部および内部の脅威を軽減し、企業のセキュリティを強化し、ビジネス価値を解き放ち、顧客の信頼を高め、GDPR、CCPA、PIPEDA、LGPD、DPDPなどの厳格なデータプライバシー規制、PCI DSS、GLBA、FedRAMP、FERPA、HIPAAなどの業界のプライバシー規制に準拠できるようにします。データのリアリティを維持することで、マスキングは開発、テスト、分析で継続的に使用でき、機密性を維持しながらイノベーションを促進します。
データマスキングの主な利点
データマスキングのユースケース
業界を問わず、組織はさまざまなシナリオで機密情報を保護するためにマスキング技術を活用しています。ここでは、マスキングが使用される例をいくつか紹介します。
- リスク軽減: 潜在的なデータ侵害の影響を最小限に抑えます。
- データ共有: 安全かつコンプライアンスに準拠した方法でデータ サブセットを共有します。
- ソフトウェアのテスト: セキュリティ侵害なしで徹底的なテストを可能にします。
- データ分析とレポート: プライバシーを損なうことなく洞察を生成します。
- コンプライアンス: データ保護規制 (GDPR、HIPAA、PCI-DSS、CCPA) を遵守します。
- ユーザートレーニング: 機密データを公開することなく、現実的なトレーニング環境を提供します。
- 第三者との協力: 第三者と協力しながらデータ管理を維持します。
- テスト - 開発環境: 運用データを公開せずにデータセットを安全に作成します。
結論として、データ マスキングは、データの有用性を損なうことなく機密情報を保護するのに不可欠です。現実的でありながら架空の代替物で機密データを隠すことで、組織は厳格なプライバシー規制への準拠を確保しながら、データ漏洩のリスクを軽減できます。最終的には、今日のデジタル環境においてプライバシーと実用性を保護しながら、企業がさまざまな目的でデータを安全に共有および活用できるようになります。
よくある質問
データマスキングとは?
データ マスキングは、データベース内の機密情報を架空の実際のデータに置き換えて機密性を保護するために使用される手法です。
データマスキングは元に戻せますか?
データ マスキングは、使用される手法に基づいて、元に戻せる場合と元に戻せない場合があります。たとえば、編集はデータを永久にマスクするため元に戻せますが、暗号化などの手法は元に戻せます。
データマスキングは自動化できますか?
はい、データ マスキングは、マスキング プロセスを効率化する専用のソフトウェア ツールを使用して自動化できます。自動化により、大規模なデータセットや多様な環境にわたるマスキング手法の一貫性、スケーラビリティ、効率性が確保されます。
データ マスキングはデータベースのパフォーマンスに影響を与えますか?
はい、データ マスキングは、特に複雑なマスキング アルゴリズムが使用されている場合や、マスキング プロセスが大規模なデータセットに適用されている場合に、データベースのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。実装時には、パフォーマンスに関する考慮事項を慎重に評価する必要があります。