決定論的データマスキング

決定論的データマスキングとは何ですか?

決定論的データマスキング は、決定論的アルゴリズムに依存して、機密データを一貫して仮名でありながら一貫性のある値に置き換えるマスキング アプローチです。ランダム化ベースの方法とは対照的に、このアプローチでは、同一の入力データから常に一貫したマスクされた出力が生成されることが保証され、可逆的なプロセスが可能になります。機密データの参照整合性を維持するために使用されます。

決定論的マスキングはどのように機能しますか?

機密データを代替値に置き換えるには、常に事前定義されたルールに依存します。ただし、以下で説明するように、決定論的マスキングでは、この置き換えを実現するためにいくつかの標準的な置換手法を採用しています。

• キャラクターシャッフル: この手法では、データ フィールド内の文字の長さを維持しながら文字をスクランブルします。たとえば、「123456」は「425163」としてマスクされる可能性があります。
• 文字の置き換え: これは、データ フィールド内の特定の文字を別の文字または文字セットに置き換えることを意味します。たとえば、数字を「X」に置き換えます (例: クレジットカード番号: 1234-5678-9012-3456 は XXXX-XXXX-XXXX-XXXX としてマスクされます)。
• 英数字の置換: この手法では、機密データを文字と数字に置き換えます。これは、定義済みの数式やランダム生成を使用するなど、さまざまな方法で実行できます。
• 日付または数値の差異: これには、現実的な範囲を維持しながら日付や数字をわずかに変更することが含まれます。たとえば、数年を加算または減算すると、生年月日が隠れてしまう可能性があります。

決定論的マスキングの利点

• データの整合性： 決定論的アルゴリズムにより、機密データの構造と関係性を維持しながらマスキングが実行されることが保証されます。これは、非運用環境でのソフトウェア開発、テスト、分析などのシナリオにとって非常に重要です。
• 一貫したマスキング: 決定論的アプローチの一貫性は、データ変換の信頼性と予測可能性を維持するのに役立ちます。これは、非本番環境での正確なテストと分析に不可欠です。
• 効率性と実用性: この手法は、一貫性を維持し、データの関係性を維持し、マスクされた環境でデータの有用性を有効にすることで、データのプライバシーと運用効率のバランスを取ろうとする企業にとって基礎となります。
• 企業コンプライアンス： 個人情報 (PII) や財務詳細などの機密情報を残留リスクなしに安全に処理することで、企業が GDPR、PCI DSS、HIPAA、LGPD などのデータ プライバシー規制に準拠するのに役立ちます。

ユースケース

• 開発およびテスト環境: これにより、開発チームはソフトウェア アプリケーションの現実的で代表的なデータにアクセスできるようになり、開発および改良プロセス中に機密データが不正に公開されることがなくなります。
• 分析とビジネス インテリジェンス: 分析目的でデータの有用性を維持することに優れており、貴重なビジネス洞察を導き出すために関係性とパターンが重要な大規模なデータセットで特に役立ちます。
• アウトソーシングとオフショアリング: 一貫性のある性質により、機密データを仮名の値に変換することで、組織は機密性を制御しながら、外部との共有を可能にして必要なタスクを実行できます。
• サードパーティアプリケーションの統合: これにより、組織はサードパーティのアプリケーションと統合して、機密データを保護し、さまざまなデータ規制に準拠しながら、ビジネス プロセスとイノベーションを容易にすることができます。

結論として、決定論的データ マスキングは、データの整合性を維持しながら機密情報を保護するための堅牢なソリューションです。一貫性と再現性の機能により、さまざまなシナリオで信頼性の高い保護が保証されます。機密情報を包括的に隠すことで、データ駆動型環境内でプライバシーとセキュリティが維持され、今日のデジタル環境における信頼とコンプライアンスが促進されます。

よくあるご質問