Die digitale Welt steckt voller Möglichkeiten, begleitet von Cloud-Servern, um Daten kontinuierlich zu hosten, zu teilen und zu nutzen. Daten werden für Nutzer und Unternehmen auf der ganzen Welt immer umfangreicher und wertvoller.

Im Jahr 2020 wurden 2,5 Trillionen Bytes an Daten produziert, was 1,7 MB Daten pro Person auf der Erde pro Sekunde entspricht. Bei vielen davon handelte es sich um personenbezogene Daten, von der Geolokalisierung bis hin zu Nachrichten, Veröffentlichungen, Kommentaren usw.

Data Masking, oder Datenmaskierung, ist eine Datenschutztechnik, die verwendet wird, um vertrauliche Informationen in nicht-produktiven Umgebungen, wie Test- und Entwicklungssystemen, zu verbergen. Diese Technik ersetzt die Originaldaten durch fiktive oder synthetische Daten, die den realen Daten ähneln, aber keinen tatsächlichen Wert besitzen.

Im heutigen Artikel besprechen wir die verschiedenen verfügbaren Optionen, um Ihre Daten mittels Data Masking zu schützen.

Was ist Datenmaskierung und warum ist sie so wichtig?

Datenmaskierung (Data Masking) ist ein Prozess, bei dem eine realistische Replik der Daten einer Organisation erstellt wird. Ziel ist es, dass diese neue Version nicht entschlüsselt oder zurückentwickelt (Reverse Engineering) werden kann, falls versucht wird, vertrauliche Informationen zu entwenden.

Dieser Prozess, der im Mittelpunkt jeder digitalen Datensicherheitsstrategie steht, schützt sensible oder private Daten. Gleichzeitig bietet er eine funktionale Alternative für Fälle, in denen die Originaldaten nicht notwendig oder relevant sind, wie beispielsweise bei der Softwareentwicklung und beim Testen.

Schritte zur Implementierung von Data-Masking-Richtlinien

Die folgenden Schritte beschreiben die Implementierung von Richtlinien zur Datenmaskierung:

1. Identifizierung vertraulicher/sensibler Daten: Bevor Sie Ihre Daten maskieren können, müssen Sie wissen, welche Daten sensibel sind und geschützt werden müssen. Dies können personenbezogene Daten (gemäß DSGVO und ähnlichen Gesetzen wie LGPD, APPI usw.) oder persönlich identifizierbare Informationen (PII, gemäß US-Gesetzgebung) sein, wie z. B. Namen, Sozialversicherungsnummern, Adressen, Kreditkartennummern usw.

2. Risikobewertung für vertrauliche Daten. Sobald Sie die vertraulichen Daten identifiziert haben, müssen Sie die Risiken für diese Daten bewerten. Dabei muss berücksichtigt werden, wie wahrscheinlich es ist, dass unbefugt auf die Daten zugegriffen, sie genutzt, offengelegt oder geändert werden.

3. Entwicklung einer Datenmaskierungsrichtlinie. Nach der Risikobewertung können Sie eine Datenmaskierungsrichtlinie entwickeln. Diese Richtlinie sollte festlegen, wie vertrauliche Daten maskiert werden, wer für die Maskierung verantwortlich ist und wie die maskierten Daten verwendet werden.

4. Auswahl der richtigen Maskierungstechnik: Es gibt verschiedene Techniken zur Datenmaskierung, wie z. B. Ersetzung (Substitution), Verschleierung (Offizierung), Generierung synthetischer Daten usw. Die Wahl der richtigen Technik hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts und der Art der Daten ab, die Sie schützen möchten.

5. Implementierung der Datenmaskierung: Nachdem Sie die sensiblen Daten identifiziert und die Maskierungstechnik ausgewählt haben, ist der nächste Schritt die Implementierung der Maskierung. Es sind verschiedene Tools zur Datenmaskierung verfügbar, wie z. B. unser eigenes Masker, die Sie dabei unterstützen können. Stellen Sie sicher, dass das von Ihnen gewählte Tool Daten sowohl im Ruhezustand (Data at Rest) als auch während der Übertragung (Data in Motion) maskieren kann.

6. Testen der Datenmaskierung: Nach der Implementierung der Datenmaskierung sollten Sie diese testen, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktioniert. Dies kann die Überprüfung der maskierten Daten beinhalten, um zu verifizieren, dass die ursprünglichen Informationen nicht wieder identifiziert werden können.

7. Überwachung der Implementierung der Datenmaskierungsrichtlinie:. Sobald Sie die Datenmaskierungsrichtlinie implementiert haben, müssen Sie sie überwachen, um sicherzustellen, dass sie korrekt umgesetzt wird. Sie sollten Ihre Daten kontinuierlich überwachen und Ihre Maskierungslösungen pflegen, damit sie auch bei sich ändernden Daten und Systemen wirksam bleiben. Dies kann den Einsatz von Audit-Tools oder die Entwicklung von Überprüfungsprozessen umfassen.

Die wichtigsten Vorteile der Datenmaskierung

Die Datenmaskierung führt einen Anonymisierungsprozess durch, der darauf abzielt, die Rückverfolgbarkeit von Daten oder elektronischen Spuren zu verringern, die zu Datenmissbrauch oder der Preisgabe persönlicher Details führen könnten. Sie bietet Unternehmen daher die folgenden Vorteile:

• Sie verhindert, dass Daten offen in Nicht-Produktivumgebungen zirkulieren und, wie es so oft geschieht, kritischen internen oder externen Bedrohungen zum Opfer fallen – wie Datenlecks, Missbrauch oder Diebstahl.

• Sie ermöglicht die sichere Weitergabe von Daten an autorisierte Benutzer und stellt sicher, dass Produktionsdaten für Angreifer, die daraus Profit schlagen wollen, unbrauchbar sind.

• Sie reduziert die Risiken, die mit dem Hosting von Daten in der Cloud oder auf unsicheren Schnittstellen verbunden sind, welche leicht zu hackende Drittsysteme nutzen.

• Sie minimiert die Sicherheitskosten: Sie steigert die Effizienz der Arbeitsabläufe, indem sie die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen ermöglicht, und stärkt den Schutz der Privatsphäre von beteiligten Organisationen und Einzelpersonen maximal.

Die Umsetzung von Richtlinien zur Datenmaskierung ist ein wichtiger Bestandteil des Schutzes vertraulicher Daten. Indem Sie die oben genannten Schritte befolgen, können Sie dazu beitragen, dass Ihre sensiblen Daten vor den Risiken eines unbefugten Zugriffs, einer unbefugten Nutzung, Offenlegung oder Änderung geschützt sind. 

Wie funktioniert Datenmaskierung?

Datenmaskierungsprozesse ändern Datenwerte, während deren ursprüngliches Format beibehalten wird. Die Art und Weise, wie die Daten verändert werden, hängt von ihrer Beschaffenheit ab und kann unter anderem verschiedene Anonymisierungsarten umfassen, wie einen Identifikator für die maskierten Wörter, die Ersetzung von Wörtern oder die Verschlüsselung von Daten durch Leerstellen oder Blöcke, um die Wörter zu verbergen.

Unabhängig von der Art und der verwendeten Technik müssen Unternehmen zunächst alle vertraullichen Daten identifizieren, um anschließend Algorithmen anzuwenden, die diese Daten maskieren und durch strukturell identische Daten ersetzen.

Hauptanwendungsbereiche der Datenmaskierung

Eine robuste Datenmaskierungslösung zielt auf den Schutz verschiedenster Daten ab – von personenbezogenen Identifikationsdaten oder geschützten Gesundheitsinformationen bis hin zu Zahlungs- und geistigen Eigentumsinformationen. Der Einsatz von Datenmaskierungssystemen bietet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten im Unternehmensumfeld.

Optimierung des Anonymisierungssystems

Um die Identifizierung und Ersetzung vertraulicher Informationen im Workflow zu automatisieren, ermöglichen Anonymisierungstools wie Masker von Pangeanic die einfache Speicherung, Nutzung, Weitergabe und Monetarisierung von Daten. Dies geschieht durch den Einsatz eines konfigurierbaren, lernenden Systems künstlicher Intelligenz für die Anonymisierung.

Dies bietet eine effektive Möglichkeit, die Kommunikation zwischen Organisationen zu optimieren und das Kundenvertrauen zu schützen. Es schafft vollständige Sicherheit bei der gemeinsamen Nutzung von Daten und spart gleichzeitig Zeit und Geld.

Einhaltung von Datenschutzstandards

Um das Risiko von Verlusten in Millionenhöhe zu steuern, die Haftung zu reduzieren und Bußgelder im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen zu vermeiden, nutzen Unternehmen die Datenmaskierung* als sichere Methode zur Einhaltung von Datenschutzstandards (wie CCPA / CPRA, HIPAA, DSGVO oder APPI). Dabei greifen sie auf Anonymisierungslösungen zurück, die für die öffentliche Verwaltung entwickelt wurden.

Einsatzbereiche der Datenmaskierung

Die Datenmaskierung (Data Masking) ist für zahlreiche Arten von Datenquellen verfügbar, sowohl strukturierte alsB auch unstrukturierte, einschließlich der folgenden gängigen Formate:

• Textdateien: Textverarbeitung, PDF, Tabellenkalkulationen, Präsentationen, E-Mails, Protokolle usw.

• Soziale Netzwerke: Daten von Facebook, Twitter, LinkedIn usw.

• Geschäftsanwendungen: MS-Office-Dokumente, Produktivitätsanwendungen usw.

Praktische Anwendungen der Datenmaskierung

Um negative Schlagzeilen, Sammelklagen und warnende Berichte in Zukunft zu vermeiden, nutzen Organisationen weltweit verschiedene Arten und Techniken der Datenmaskierung (Data Masking), um die Datensicherheit zu gewährleisten.

Wie bereits erwähnt, besteht die Technik darin, vertrauliche Informationen in einem bestimmten Datensatz zu verbergen. Dies kann durch Ersetzen, Entfernen oder Ändern eines Teils oder der Gesamtheit der Daten geschehen. Einige Beispiele sind Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern und E-Mail-Adressen.

Es gibt viele praktische Anwendungen für die Datenmaskierung:

1. Schutz personenbezogener Daten: Datenmaskierung kann verwendet werden, um personenbezogene Daten wie Namen, Adressen, Telefonnummern und Sozialversicherungsnummern vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Beispielsweise kann ein Unternehmen Datenmaskierung einsetzen, um die Sozialversicherungsnummern seiner Mitarbeiter während eines Entlassungsprozesses zu verbergen und so deren Privatsphäre zu schützen. 

2. Sicherer Datenaustausch: Datenmaskierung kann es Organisationen ermöglichen, Daten mit externen Partnern, Lieferanten oder Auftragnehmern zu teilen, ohne sensible Informationen preiszugeben. Beispielsweise kann ein Gesundheitsdienstleister Patientendaten mit einem Forschungsunternehmen teilen, indem er personenbezogene Daten maskiert, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen. 

3. Softwaretests: Datenmaskierung kann verwendet werden, um Testdatensätze zu erstellen, die keine vertraulichen Informationen enthalten, und somit realistische Testumgebungen für die Softwareentwicklung und -prüfung zu schaffen. Durch die Maskierung von Produktionsdaten können Entwickler mit realistischen Datensätzen arbeiten, ohne vertrauliche Informationen zu gefährden. Dies trägt dazu bei, dass die Software nicht anfällig für Datenangriffe ist.

4. Anwendungsentwicklung: Datenmaskierung kann eingesetzt werden, um Entwicklungsdatensätze zu erstellen, die keine vertraulichen Informationen enthalten. Dies hilft sicherzustellen, dass die Anwendungen nicht anfällig für Datenangriffe sind. 

5. Schulung (mit Daten): Datenmaskierung kann verwendet werden, um Schulungsdatensätze zu erstellen, die keine vertraulichen Informationen enthalten. Dies hilft sicherzustellen, dass Mitarbeiter keinen Zugriff auf vertrauliche Informationen haben, die sie für ihre Arbeit nicht benötigen.

6. Datenanalyse: Datenmaskierung kann eingesetzt werden, um Analyse-Datensätze zu erstellen, die keine vertraulichen Informationen enthalten. Dies hilft sicherzustellen, dass Analysten keinen Zugriff auf vertrauliche Informationen haben, die sie für ihre Arbeit nicht benötigen.

7. Compliance und Auditierung: Viele Vorschriften wie HIPAA, PCI DSS und DSGVO verlangen von Organisationen den Schutz sensibler Daten. Die Datenmaskierung kann Organisationen dabei helfen, diese Vorschriften einzuhalten, indem sensible Informationen bei Audits und Bewertungen verborgen werden. 

8. Schulung und Ausbildung (von Personal): Datenmaskierung kann verwendet werden, um Schulungsdatensätze zu erstellen, die realistische Daten enthalten, aber keine sensiblen Informationen preisgeben. Dies hilft bei der Schulung von Mitarbeitern im Umgang mit Daten und Sicherheitsverfahren, ohne sensible Daten zu gefährden. 

9. Betrugsprävention: Die Maskierung sensibler Daten kann dazu beitragen, Betrug zu verhindern, indem es Angreifern erschwert wird, gestohlene Daten für böswillige Zwecke zu verwenden. Beispielsweise können Kreditkartenunternehmen Kreditkartennummern bei Transaktionen maskieren, um betrügerische Aktivitäten zu verhindern.

10. Schutz geistigen Eigentums: Datenmaskierung kann dazu beitragen, geistiges Eigentum zu schützen, indem sie proprietäre Informationen vor Wettbewerbern oder unbefugten Parteien verbirgt. Beispielsweise kann ein Technologieunternehmen Quellcode oder Produktdesigns bei Patentanmeldungen maskieren, um sein geistiges Eigentum zu schützen.

11. Reaktion auf Cybersicherheitsvorfälle: Im Falle eines Cyberangriffs kann die Datenmaskierung dem Incident-Response-Team helfen, den Vorfall zu analysieren und zu untersuchen, ohne vertrauliche Informationen preiszugeben. Dies ermöglicht es dem Team, den Angriff einzudämmen und zu beheben, ohne die Datensicherheit zu gefährden. 

12. Business Intelligence und Analytik: Datenmaskierung kann auf Datensätze für Business Intelligence und Analytik angewendet werden, um vertrauliche Informationen zu schützen und gleichzeitig aussagekräftige Einblicke und Entscheidungen zu ermöglichen.

13. Blockchain-Anwendungen: Datenmaskierung kann in Blockchain-Anwendungen eingesetzt werden, um den Datenschutz und die Vertraulichkeit zu verbessern und gleichzeitig die Integrität des verteilten Ledgers zu wahren. Beispielsweise könnte ein Lieferketten-Managementsystem Datenmaskierung verwenden, um Lieferanteninformationen zu schützen und gleichzeitig Rückverfolgbarkeit und Transparenz zu ermöglichen.

Dies sind nur einige Beispiele für die vielen praktischen Anwendungen der Datenmaskierung.

Indem vertrauliche Informationen verborgen werden, hilft die Datenmaskierung Organisationen dabei, die Privatsphäre ihrer Kunden zu schützen, Datendiebstahl zu verhindern, die Einhaltung von Datenschutzvorschriften zu gewährleisten und die Risiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff zu mindern. 

Einige gängige Techniken zur Datenmaskierung

• Identifikations-Label (Tokenisierung): Ersetzt Daten durch ein Daten-Label (Token).

• Ersetzung (Substitution): Ersetzt Daten durch einen temporären, aber realistisch aussehenden Identifikator.

• Datenmischung (Shuffling): Vertauscht Werte innerhalb desselben Datensatzes.

• Auslassung (Nulling-out): Ersetzt Daten durch Leerzeichen.

• Schwärzung (Redaction): Ersetzt Daten durch einen durchgehenden schwarzen Balken.

• Verschlüsselung (Encryption): Erfordert einen eindeutigen Schlüssel, um die Daten zu demaskieren, und ist die sicherste Form des Informationsschutzes.

Zu berücksichtigende Gesetzgebung

Mit der Einführung immer strengerer internationaler Datenschutzstandards tragen Organisationen eine größere Verantwortung für den Schutz personenbezogener Daten von Betroffenen, einschließlich Kunden, Mitarbeitern und Interessenten.

Europäische Gesetzgebung

Die europäische Verordnung zum Schutz natürlicher Personen (DSGVO) wurde 2018 eingeführt mit dem Ziel, natürliche Personen bei der Verarbeitung ihrer personenbezogenen Daten und dem freien Datenverkehr zu schützen. Die Geldstrafen bei Nichteinhaltung der DSGVO können bis zu 20 Millionen Euro betragen. 

Um dieser Gesetzgebung zu entsprechen, müssen Unternehmen eine ausdrückliche und eindeutige Einwilligung zur Datennutzung einholen und angeben, welche Daten sie verwenden, wie sie diese verarbeiten, zu welchem Zweck und wer dafür verantwortlich ist.

Gesetzgebung in den Vereinigten Staaten und Japan

Obwohl die Vereinigten Staaten und Japan in Sachen Datenschutz viele Schritte hinter Europa zurückliegen, trat 2020 in den USA das erste Verbraucherdatenschutzgesetz (CCPA) in Kraft, und Japans Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten (APPI) hat bereits eine Reihe von Änderungen angenommen, die 2022 in Kraft traten.

Es ist daher unerlässlich, sich an die geltenden Vorschriften zu halten und vor allem die auferlegten Verpflichtungen niemals zu umgehen – sowohl aus ethischen als auch aus rechtlichen Gründen. Unzulässige Praktiken können den Ruf Ihres Unternehmens gefährden und zu Klagen in Millionenhöhe führen, die den Fortbestand Ihres Unternehmens gefährden.

Gesetzgebung in Brasilien

Das Allgemeine Datenschutzgesetz (LGPD) ist ein brasilianisches Bundesgesetz, das am 18. August 2020 in Kraft trat. Das Gesetz zielt darauf ab, die personenbezogenen Daten brasilianischer Staatsbürger zu schützen und legt eine Reihe von Anforderungen für Unternehmen fest, die personenbezogene Daten erheben, verwenden oder verarbeiten. 

Die LGPD basiert auf den Grundsätzen des Datenschutzes durch Technikgestaltung (Privacy by Design) und des Datenschutzes durch Voreinstellung (Privacy by Default). Das bedeutet, dass Unternehmen den Schutz der Privatsphäre von Einzelpersonen von Beginn der Entwicklung ihrer Produkte und Dienstleistungen an berücksichtigen und Maßnahmen ergreifen müssen, um die Erhebung und Nutzung personenbezogener Daten zu minimieren.

Sie gewährt Einzelpersonen auch eine Reihe von Rechten in Bezug auf ihre personenbezogenen Daten, einschließlich des Rechts auf Auskunft, Berichtigung, Löschung, Übertragbarkeit und Widerspruch. Einzelpersonen haben auch das Recht, bei der Nationalen Datenschutzbehörde (ANPD) Beschwerde einzuleichen, wenn sie der Ansicht sind, dass ihre personenbezogenen Daten verletzt wurden.

Die LGPD ist eines der strengsten Datenschutzgesetze der Welt. Es wird erwartet, dass sie erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen haben wird, die in Brasilien tätig sind, und möglicherweise auch auf Unternehmen, die außerhalb Brasiliens tätig sind, aber personenbezogene Daten von brasilianischen Staatsbürgern erheben oder verarbeiten.

Pangeanic: Ihr bester Partner für Data Masking

Das KI-Tool Pangea Masker von Pangeanic wird zu Ihrem besten Partner, der Sie anleitet und Ihnen hilft, die besten Praktiken der Datenmaskierung hocheffizient umzusetzen. Es identifiziert automatisch sensible Informationen und passt spezifische Funktionen an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens an, indem es den Sensitivitätsgrad justiert und eindeutige Label auswählt, um die Durchführung der verschiedenen Anonymisierungsarten zu optimieren.

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