El mundo digital está lleno de oportunidades y a ella acompañan servidores en la nube para alojar, compartir y usar datos incesantemente. Los datos son cada vez más abundantes y valiosos para los usuarios y las empresas de todo el mundo.

En 2020 se produjeron 2,5 quintillones de bytes de datos, lo que significa 1,7 MB de datos por persona en la Tierra por segundo. Muchos de ellos eran datos personales, desde geolocalización hasta mensajes, publicaciones, comentarios, etc.

El data masking, o enmascaramiento de datos, es una técnica de protección de datos utilizada para ocultar información confidencial en entornos no productivos, como sistemas de prueba y desarrollo. Esta técnica reemplaza los datos originales con datos ficticios o sintéticos que se asemejan a los datos reales pero no tienen valor real.

En el artículo de hoy, discutiremos las diferentes opciones disponibles para proteger sus datos con data masking.

¿Qué es data masking y por qué es tan importante?

Mediante el data masking, también llamado enmascaramiento de datos, se crea una réplica realista de los datos de una organización, con el objetivo de que esta nueva versión no pueda descifrarse ni se le pueda realizar ingeniería inversa a la hora de intentar sustraer cualquier tipo de información confidencial.

Este proceso, al centro de cualquier estrategia de seguridad digital de datos, protege datos sensibles o privados a la vez que ofrece una alternativa funcional en casos donde éstos no son necesarios o relevantes, como ocurre en el desarrollo y las pruebas de software.

Pasos para la implementación de políticas de data masking

Los siguientes son los pasos para la implementación de políticas de enmascaramiento de datos:

1. Identificar los datos confidenciales/sensibles: Antes de poder enmascarar sus datos, necesita saber qué datos son sensibles y deben ser protegidos. Esto puede incluir datos personales (según el RGPD y legislaciones similares como la LGPD, APPI, etc.) o Información Personal Identificable (PII, según la legislación estadounidense), como nombres, números de seguro social, direcciones, números de tarjeta de crédito, etc.

2. Evaluar los riesgos para los datos confidenciales. Una vez que haya identificado los datos confidenciales, debe evaluar los riesgos para esos datos. Esto incluye considerar la probabilidad de que los datos sean accedidos, utilizados, divulgados o modificados sin autorización.

3. Desarrollar una política de enmascaramiento de datos. Una vez evaluados los riesgos, puede desarrollar una política de enmascaramiento de datos. Esta política debe especificar cómo los datos confidenciales serán enmascarados, quién es responsable del enmascaramiento, y cómo los datos enmascarados serán utilizados.

4. Eligir la técnica de enmascaramiento correcta: Existen varias técnicas de enmascaramiento de datos, como la sustitución, la ofuscación, la generación de datos sintéticos, etc. La elección de la técnica correcta depende de los requisitos específicos de su proyecto y del tipo de datos que está tratando de proteger.

5. Implementar el enmascaramiento de datos: Una vez que ha identificado los datos sensibles y ha elegido la técnica de enmascaramiento, el siguiente paso es implementar el enmascaramiento. Hay varias herramientas de enmascaramiento de datos disponibles, como nuestro propio Masker, que pueden ayudarle con ello. Asegúrese de que la herramienta que elija pueda enmascarar los datos tanto en reposo como en movimiento.

6. Probar el enmascaramiento de datos: Después de implementar el enmascaramiento de datos, debe probarlo para asegurarse de que funciona como se esperaba. Esto puede incluir la revisión de los datos enmascarados para verificar que no se puede volver a identificar la información original.

7. Monitorear la implementación de la política de enmascaramiento de datos. Una vez que haya implementado la política de enmascaramiento de datos, debe monitorearla para asegurarse de que se está implementando correctamente. Debe seguir monitorizando sus datos y mantener sus soluciones de enmascaramiento para asegurarse de que siguen siendo efectivas a medida que sus datos y sistemas cambian. Esto puede implicar el uso de herramientas de auditoría, o el desarrollo de procesos de revisión.

Principales ventajas que ofrece el data masking

El data masking lleva a cabo un proceso de anonimización diseñado para mitigar la capacidad de rastrear datos o pistas electrónicas que llevarían al uso indebido de datos o a la revelación de detalles personales. Ofrece, por tanto, los siguientes beneficios para las empresas:

• Evita que los datos circulen abiertamente en entornos no productivos y, como tantas veces ocurre, que acaben sucumbiendo a amenazas críticas internas o externas; como su filtración, uso indebido, o robo. 

• Permite compartir datos con usuarios autorizados de forma segura, garantizando que los datos de producción resulten inservibles para cualquier atacante que pretenda sacarles provecho.

• Reduce los riesgos asociados con el alojamiento de los datos en la nube o en interfaces inseguras que cuenten con sistemas de terceros fácilmente pirateados.

• Minimiza los costes de seguridad: aumenta la eficiencia en el flujo de trabajo a la hora de poder trabajar cumpliendo con la GDPR y otras reglamentaciones de protección de datos y fortalece al máximo la protección de privacidad de entidades e individuos involucrados.

La implementación de políticas de enmascaramiento de datos es una parte importante de la protección de los datos confidenciales. Al seguir los pasos anteriores, puede ayudar a garantizar que sus datos confidenciales estén protegidos de los riesgos de acceso, uso, divulgación o modificación no autorizados. 

¿Cómo funciona el data masking?

Los procesos de enmascaramiento de datos alteran los valores de los datos respetando su mismo formato. La forma de alterar los datos dependerá de la naturaleza de estos, pudiendo incluir, entre otros tipos de anonimización, un identificador de las palabras enmascaradas, la sustitución de palabras o el cifrado de datos mediante huecos vacíos o mediante bloques para ocultar las palabras.

Independientemente del tipo y técnica utilizada, las empresas deben comenzar por identificar todos los datos confidenciales para después utilizar algoritmos que enmascaren estos datos y los reemplacen por otros estructuralmente idénticos. 

Principales usos del data masking

Una solución robusta de data masking estará destinada a la protección de datos de diferente índole; desde datos de identificación personal o de salud protegida, hasta información de pago y de propiedad intelectual. El uso de sistemas de enmascarado de datos proporciona diversidad de aplicaciones en el entorno empresarial.

Optimización del sistema anonimato

Con el fin de automatizar la identificación y el reemplazo de información confidencial en el flujo de trabajo, herramientas de anonimización como Masker de Pangeanic permiten almacenar, utilizar, compartir y monetizar datos de forma sencilla mediante el uso de un sistema de inteligencia artificial configurable y de aprendizaje para el anonimato.

Esto ofrece una manera eficaz de optimizar la comunicación entre organizaciones y de proteger la confianza del cliente; generando seguridad total a la hora de compartir los datos y ahorrando a su vez tiempo y dinero.

Cumplimiento de estándares de privacidad

Para gestionar el riesgo de pérdidas millonarias, reducir la responsabilidad social y evitar las multas asociadas a una filtración de datos, las empresas utilizan la minería de datos como método seguro para cumplir con los estándares de privacidad (como CCPA / CPRA, HIPAA, GDPR o APPI) aprovechando las soluciones de anonimización creadas para las administraciones públicas.

Áreas en las que actúa el data masking 

El data masking / enmascaramiento de datos está disponible para numerosos tipos de fuentes de datos, tanto estructurados como no estructurados, incluyendo los siguientes formatos populares: 

• Archivos de texto: procesamiento de texto, PDF, hojas de cálculo, presentaciones, correo electrónico, registros, etc.

• Redes sociales: datos de Facebook, Twitter, LinkedIn, etc.

• Aplicaciones comerciales: documentos de MS Office, aplicaciones de productividad, etc. 

Aplicaciones prácticas del data masking

Para evitar ser objeto de prensa negativa, demandas colectivas e historias de advertencia en el futuro, organizaciones de todo el mundo utilizan distintos tipos y técnicas de data masking/enmascaramiento de datos para garantizar la seguridad de los datos.

Como hemos dicho, la técnica consiste en ocultar información confidencial en un conjunto de datos específico. Esto se puede hacer reemplazando, eliminando o alterando parte o la totalidad de los datos.  Algunos ejemplos son el número de una tarjeta de crédito, números de seguridad social y direcciones de correo electrónico. 

Existen muchas aplicaciones prácticas del enmascaramiento de datos:

1. Protección de la información personal: El enmascaramiento de datos puede utilizarse para proteger información personal como nombres, direcciones, números de teléfono y números de la Seguridad Social frente a accesos no autorizados. Por ejemplo, una empresa puede utilizar el enmascaramiento de datos para ocultar los números de la Seguridad Social de sus empleados durante un proceso de despido para proteger su privacidad. 

2. Intercambio seguro de datos: El enmascaramiento de datos puede permitir a las organizaciones compartir datos con socios externos, proveedores o contratistas sin revelar información sensible. Por ejemplo, un proveedor de servicios sanitarios puede compartir datos de pacientes con una empresa de investigación ocultando datos personales para proteger la privacidad de los pacientes. 

3. Pruebas de software: El enmascaramiento de datos se puede utilizar para crear conjuntos de datos de prueba que no contienen información confidencial y de este modo, entornos de prueba realistas para el desarrollo y las pruebas de software. Al enmascarar los datos de producción, los desarrolladores pueden trabajar con conjuntos de datos realistas sin poner en peligro la información confidencial. Esto ayuda a garantizar que el software no sea vulnerable a ataques de datos. 

4. Desarrollo de aplicaciones: El enmascaramiento de datos se puede utilizar para crear conjuntos de datos de desarrollo que no contienen información confidencial. Esto ayuda a garantizar que las aplicaciones no sean vulnerables a ataques de datos. 

5. Formación: El enmascaramiento de datos se puede utilizar para crear conjuntos de datos de formación que no contienen información confidencial. Esto ayuda a garantizar que los empleados no tengan acceso a información confidencial que no necesitan para realizar su trabajo. 

6. Análisis de datos: El enmascaramiento de datos se puede utilizar para crear conjuntos de datos de análisis que no contienen información confidencial. Esto ayuda a garantizar que los analistas no tengan acceso a información confidencial que no necesitan para realizar su trabajo. 

7. Cumplimiento y auditoría: Muchas regulaciones, como HIPAA, PCI DSS y GDPR, requieren que las organizaciones protejan los datos confidenciales. El enmascaramiento de datos puede ayudar a las organizaciones a cumplir con estas regulaciones al ocultar la información sensible durante las auditorías y evaluaciones. 

8. Formación y educación: El enmascaramiento de datos se puede utilizar para crear conjuntos de datos de formación que contengan datos realistas pero que no expongan información sensible. Esto ayuda a formar a los empleados en el manejo de datos y procedimientos de seguridad sin poner en riesgo los datos sensibles. 

9. Prevención del fraude: Enmascarar los datos sensibles puede ayudar a prevenir el fraude al dificultar que los atacantes utilicen los datos robados con fines maliciosos. Por ejemplo, las empresas de tarjetas de crédito pueden enmascarar los números de las tarjetas de crédito durante las transacciones para evitar actividades fraudulentas. 

10. Protección de la propiedad intelectual: El enmascaramiento de datos puede ayudar a proteger la propiedad intelectual al ocultar información propietaria de competidores o partes no autorizadas. Por ejemplo, una empresa tecnológica puede enmascarar el código fuente o los diseños de productos durante la presentación de patentes para proteger su propiedad intelectual. 

11. Respuesta a incidentes de ciberseguridad: En caso de ciberataque, el enmascaramiento de datos puede ayudar al personal de respuesta a incidentes a analizar e investigar la brecha sin exponer información confidencial. Esto permite al personal de respuesta contener y remediar el ataque sin poner en peligro la privacidad de los datos. 

12. Inteligencia empresarial y análisis: El enmascaramiento de datos se puede aplicar a los conjuntos de datos de inteligencia empresarial y análisis para proteger la información confidencial y, al mismo tiempo, permitir una visión y toma de decisiones significativas. 

13. Aplicaciones Blockchain: El enmascaramiento de datos se puede utilizar en aplicaciones de cadena de bloques para mejorar la privacidad y la confidencialidad, manteniendo al mismo tiempo la integridad del libro mayor distribuido. Por ejemplo, un sistema de gestión de la cadena de suministro podría utilizar el enmascaramiento de datos para proteger la información de los proveedores y, al mismo tiempo, permitir la trazabilidad y la transparencia. 

Estos son sólo algunos ejemplos de las muchas aplicaciones prácticas del enmascaramiento de datos.

Al ocultar información sensible, el enmascaramiento de datos ayuda a las organizaciones a proteger la privacidad de los clientes, a prevenir el robo de datos, mantener el cumplimiento de la normativa sobre privacidad y mitigar los riesgos asociados a las filtraciones de datos y los accesos no autorizados. 

Algunas técnicas comunes de data masking 

• Las etiquetas de identificación reemplazan los datos con una etiqueta de datos.

• La sustitución reemplaza los datos con un identificador temporal y realista.

• La mezcla de datos intercambia los valores dentro de un mismo conjunto de datos.

• Los vacíos reemplazan los datos con espacios en blanco.

• La redacción reemplaza los datos con una línea negra continua.

• El cifrado requiere una clave única para poder desenmascarar los datos y es la forma más segura de proteger información.

Legislación a tener en cuenta

Con la introducción de estándares de privacidad internacionales cada vez más estrictos, las organizaciones tienen una mayor responsabilidad de proteger los datos personales de sujetos que incluyen clientes, empleados y prospectos.

Legislación Europea

El reglamento europeo relativo a la protección de las personas físicas se instauró en 2018 con el objetivo de proteger a las personas físicas en lo que respecta al tratamiento de sus datos personales y a la libre circulación de estos. Las multas por el incumplimiento del RGPD pueden ascender a los 20 millones de euros. 

Para cumplir con esta legislación, las empresas deben solicitar expreso e inequívoco consentimiento para la utilización de los datos, especificar qué datos están utilizando, cómo los están tratando, para qué y quién es la persona responsable de los mismos.

Legislación en Estados Unidos y Japón

Aunque Estados Unidos y Japón están muchos pasos por detrás de Europa en cuanto a protección de datos, la primera ley de privacidad del consumidor (CCPA) entró en vigor en Estados Unidos en 2020 y la Ley de Protección de Datos Personales (APPI) de Japón ya ha adoptado una serie de enmiendas que planean entrar en vigor en 2022.

Es, por tanto, imprescindible ceñirse a las normas vigentes y, ante todo, jamás eludir las obligaciones impuestas, por motivos tanto éticos como legales. Las malas prácticas podrán poner en entredicho la reputación de su negocio, y sumar demandas multimillonarias que pondrán en peligro la continuidad de su empresa.

Legislación en Brasil 

La Ley General de Protección de Datos (LGPD) es una ley federal de Brasil que entró en vigor el 18 de agosto de 2020. La ley tiene como objetivo proteger los datos personales de los ciudadanos brasileños y establece un conjunto de requisitos para las empresas que recopilan, utilizan o procesan datos personales. 

La LGPD se basa en los principios de privacidad por diseño y privacidad por defecto. Esto significa que las empresas deben tener en cuenta la privacidad de los individuos desde el principio del desarrollo de sus productos y servicios, y que deben tomar medidas para minimizar la recopilación y el uso de datos personales. 

También otorga a los individuos una serie de derechos con respecto a sus datos personales, incluidos los derechos de acceso, rectificación, eliminación, portabilidad y objeción. Los individuos también tienen derecho a presentar una queja ante la Agencia Nacional de Protección de Datos (ANPD) si creen que sus datos personales han sido violados. 

La LGPD es una de las leyes de privacidad más estrictas del mundo. Se espera que tenga un impacto significativo en las empresas que operan en Brasil, y también puede tener un impacto en las empresas que operan fuera de Brasil pero que recopilan o procesan datos personales de ciudadanos brasileños. 

Pangeanic: su mejor aliado en data masking

La herramienta de inteligencia artificial Pangea Masker de Pangeanic se convertirá en su mejor aliado, guiándole y ayudándole a implementar de forma altamente eficiente las mejores prácticas de data masking. Identifica automáticamente información privilegiada y personaliza funciones específicas según las necesidades de su negocio; ajustando el nivel de sensibilidad y eligiendo etiquetas únicas para optimizar la forma en que lleva a cabo los distintos tipos de anonimización.

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