O mundo digital está repleto de oportunidades e, com elas, vêm os servidores em nuvem para hospedar, compartilhar e usar dados ininterruptamente. Os dados são cada vez mais abundantes e valiosos para usuários e empresas em todo o mundo.

Em 2020, foram produzidos 2,5 quintilhões de bytes de dados, o que significa 1,7 MB de dados por pessoa na Terra por segundo. Muitos deles eram dados pessoais, de geolocalização a mensagens, publicações, comentários... 

O mascaramento de dados, ou ofuscação de dados, é uma técnica de proteção de dados usada para ocultar informações confidenciais em ambientes não produtivos, como sistemas de teste e desenvolvimento. Essa técnica substitui os dados originais por dados fictícios ou sintéticos que se assemelham aos dados reais, mas não têm valor real. No artigo de hoje, discutiremos as diferentes opções disponíveis para proteger seus dados com mascaramento de dados. 

O que é mascaramento de dados e por que é importante? 

Por meio do mascaramento de dados, é criada uma réplica realista dos dados de uma organização, com o objetivo de que essa nova versão não possa ser decifrada ou submetida a engenharia reversa, quando se tenta roubar qualquer tipo de informação confidencial. 
Esse processo, que está no centro de qualquer estratégia de segurança de dados digitais, protege os dados confidenciais ou privados e, ao mesmo tempo, oferece uma alternativa funcional nos casos em que eles não são necessários ou relevantes, como no desenvolvimento e teste de software. 

Etapas para implementar políticas de mascaramento de dados 

 
Veja a seguir as etapas para implementar políticas de mascaramento de dados: 

1. Identificar dados confidenciais/sensíveis: Antes de poder mascarar seus dados, você precisa saber quais partes dos conjuntos de dados são confidenciais e precisam ser protegidas. Isso pode incluir dados pessoais (de acordo com o GDPR e legislações semelhantes, como a LGPD no Brasil ou a APPI no Japão etc.) ou informações de identificação pessoal (PII, de acordo com a legislação dos EUA), como nomes, números de previdência social, endereços, números de cartão de crédito etc.

2. Avalie os riscos para os dados confidenciais. Depois de identificar os dados confidenciais, você precisa avaliar os riscos para esses dados. Isso inclui considerar a probabilidade de que os dados sejam acessados, usados, divulgados ou modificados sem autorização.

3. Desenvolver uma política de mascaramento de dados. Depois que os riscos forem avaliados, você poderá desenvolver uma política de mascaramento de dados. Essa política deve especificar como os dados confidenciais serão mascarados, quem é responsável pelo mascaramento de dados e como os dados mascarados serão usados.

4. Escolha a técnica de mascaramento correta. Há várias técnicas de mascaramento de dados, como substituição, ofuscação, geração de dados sintéticos, etc. A escolha da técnica correta depende dos requisitos específicos do seu projeto e do tipo de dados que você está tentando proteger.

5. Implementar o mascaramento de dados. Depois de identificar os dados confidenciais e escolher a técnica de mascaramento, a próxima etapa é implementar o mascaramento. Há várias ferramentas de mascaramento de dados disponíveis, como o nosso próprio Masker, que podem ajudá-lo com isso. Certifique-se de que a ferramenta escolhida possa mascarar dados em repouso e em movimento.

6. Teste o mascaramento de dados. Depois de implementar o mascaramento de dados, você deve testá-lo para garantir que funcione conforme o esperado. Isso pode incluir a revisão dos dados mascarados para verificar se as informações originais não podem ser reidentificadas.

7. Monitore a implementação da política de mascaramento de dados. Depois de implementar a política de mascaramento de dados, você deve monitorá-la para garantir que ela esteja sendo implementada corretamente. É necessário continuar a monitorar os dados e manter as soluções de mascaramento para garantir que elas permaneçam eficazes à medida que os dados e os sistemas mudam. Isso pode envolver o uso de ferramentas de auditoria ou o desenvolvimento de processos de revisão. 

As principais vantagens do mascaramento de dados  

O mascaramento de dados executa um processo de anonimização projetado para reduzir a capacidade de rastrear dados ou rastros eletrônicos que levariam ao uso indevido de dados ou à divulgação de detalhes pessoais. Portanto, ele oferece os seguintes benefícios para as empresas: 

• Evita que os dados circulem abertamente em ambientes não produtivos e, como acontece com frequência, acabem sucumbindo a ameaças críticas internas ou externas, como vazamento, uso indevido ou roubo. 

• Permite que os dados sejam compartilhados de forma segura com usuários autorizados, garantindo que os dados de produção sejam inutilizados por qualquer invasor que queira explorá-los. 

• Reduz os riscos associados à hospedagem de dados na nuvem ou em interfaces inseguras com sistemas de terceiros facilmente hackeados. 

• Minimiza os custos de segurança: aumenta a eficiência do fluxo de trabalho para trabalhar em conformidade com o GDPR e outros regulamentos de proteção de dados e maximiza a proteção da privacidade das entidades e indivíduos envolvidos. 

A implementação de políticas de mascaramento de dados é uma parte importante de suas políticas de proteção de dados confidenciais - uma área de preocupação crescente para muitos CIOs. Ao seguir as etapas acima, você pode ajudar a garantir que seus dados confidenciais estejam protegidos contra os riscos de acesso, uso, divulgação ou modificação não autorizados. 

Como funciona o mascaramento de dados? 

Os processos de mascaramento de dados alteram os valores dos dados, respeitando seu formato. A estratégia para o mascaramento de dados dependerá da natureza dos dados e poderá incluir, entre outros tipos, anonimização irreversível, uso de um identificador das palavras mascaradas, substituição de palavras ou criptografia de dados usando lacunas ou blocos para ocultar as palavras. 

Independentemente do tipo e da técnica utilizada, as empresas devem começar identificando todos os dados confidenciais e, em seguida, usar algoritmos para mascarar esses dados e substituí-los por dados estruturalmente idênticos. 

Os principais usos do mascaramento de dados 

Uma solução robusta de mascaramento de dados terá como objetivo a proteção de diferentes tipos de dados, desde dados de identificação pessoal ou de saúde protegidos até informações de pagamento e de propriedade intelectual. O uso de sistemas de mascaramento de dados oferece uma variedade de cenários no ambiente de negócios. 

Otimização do sistema de mascaramento de dados 

Para automatizar a identificação e a substituição de informações confidenciais no fluxo de trabalho, existem ferramentas de mascaramento de dados, como o Masker da Pangeanic, que permitem armazenar, usar, compartilhar e monetizar dados de forma simples, usando um sistema de Inteligência Artificial configurável para os mais altos níveis de anonimização. 

Isso oferece uma maneira eficaz de otimizar a comunicação entre as organizações e proteger a confiança do cliente, gerando segurança total ao compartilhar dados e economizando tempo e dinheiro. 

Conformidade com regras e regulamentos de privacidade 

Para gerenciar o risco de perdas milionárias, reduzir a responsabilidade social e evitar multas associadas a uma violação de dados, as empresas usam métodos como o eDiscovery como um método seguro para cumprir os padrões de privacidade (como CCPA/CPRA, HIPAA, GDPR ou APPI), aproveitando as soluções de anonimização criadas para administrações públicas. 

Áreas em que o mascaramento de dados é usado 

O mascaramento de dados está disponível para vários tipos de fontes de dados, estruturados e não estruturados, incluindo os seguintes formatos populares: 

• Arquivos de texto: Processamento de texto, PDF, planilhas, apresentações, e-mail, registros, etc. 

• Redes sociais: dados do Facebook, Twitter, LinkedIn, etc. 

• Aplicativos de negócios: Documentos do MS Office, aplicativos de produtividade, etc. 

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Aplicações práticas de mascaramento de dados 

Para evitar ser alvo da imprensa negativa, de ações judiciais coletivas ou ser objeto de uma história de advertência no futuro, as organizações de todo o mundo usam diferentes tipos e técnicas de mascaramento de dados para garantir a segurança dos dados.

Como já dissemos, a técnica consiste em ocultar informações confidenciais em um conjunto de dados específico. Isso pode ser feito por meio da substituição, exclusão ou alteração de alguns ou de todos os dados. 

Há muitas aplicações práticas de mascaramento de dados. Algumas das aplicações mais comuns incluem: 

1. Proteção de informações pessoais:  O mascaramento de dados pode ser usado para proteger informações pessoais, como nomes, endereços, números de telefone e números do Seguro Social, contra acesso não autorizado. Por exemplo, uma empresa pode usar o mascaramento de dados para ocultar os números do Seguro Social dos funcionários durante um processo de demissão para proteger a privacidade deles.

    

    

2. Troca segura de dados: O mascaramento de dados pode permitir que as organizações compartilhem dados com parceiros externos, fornecedores ou prestadores de serviços sem revelar informações confidenciais. Por exemplo, um prestador de serviços de saúde pode compartilhar dados de pacientes com uma empresa de pesquisa ocultando dados pessoais para proteger a privacidade do paciente.

    

    

3. Teste de software: O mascaramento de dados pode ser usado para criar conjuntos de dados de teste que não contenham informações confidenciais e, portanto, ambientes de teste realistas para desenvolvimento e teste de software. Isso ajuda a garantir que o software não seja vulnerável a ataques de dados.

    

    

4. Desenvolvimento de aplicativos: O mascaramento de dados pode ser usado para criar conjuntos de dados de desenvolvimento que não contenham informações confidenciais. Isso ajuda a garantir que os aplicativos não sejam vulneráveis a ataques de dados.

    

    

5. Treinamento: O mascaramento de dados pode ser usado para criar conjuntos de dados de treinamento que não contenham informações confidenciais. Isso ajuda a garantir que os funcionários não tenham acesso a informações confidenciais que não sejam necessárias para o desempenho de suas funções.

    

    

6. Análise de dados: O mascaramento de dados pode ser usado para criar conjuntos de dados de análise que não contenham informações confidenciais. Isso ajuda a garantir que os analistas não tenham acesso a informações confidenciais de que não precisam para realizar seu trabalho.

    

    

7. Conformidade e auditoria: Muitos regulamentos, como HIPAA, PCI DSS e GDPR, exigem que as organizações protejam dados confidenciais. O mascaramento de dados pode ajudar as organizações a cumprir essas normas, ocultando informações confidenciais durante auditorias e avaliações.

    

    

8. Treinamento e educação: O mascaramento de dados pode ser usado para criar conjuntos de dados de treinamento que contenham dados realistas, mas que não exponham informações confidenciais. Isso ajuda a treinar os funcionários no manuseio de dados e nos procedimentos de segurança sem colocar em risco os dados confidenciais.

    

    

9. Prevenção contra fraudes: O mascaramento de dados confidenciais pode ajudar a evitar fraudes, pois torna mais difícil para os invasores usarem dados roubados para fins maliciosos. Por exemplo, as empresas de cartão de crédito podem mascarar os números de cartão de crédito durante as transações para evitar atividades fraudulentas.

    

    

10. Proteção da propriedade intelectual: O mascaramento de dados pode ajudar a proteger a propriedade intelectual, ocultando informações proprietárias de concorrentes ou partes não autorizadas. Por exemplo, uma empresa de tecnologia pode mascarar o código-fonte ou os projetos de produtos durante o registro de patentes para proteger sua propriedade intelectual.

     

     

11. Resposta a incidentes de segurança cibernética: No caso de um ataque cibernético, o mascaramento de dados pode ajudar os responsáveis pela resposta a incidentes a analisar e investigar a violação sem expor informações confidenciais. Isso permite que os responsáveis pela resposta contenham e corrijam o ataque sem comprometer a privacidade dos dados.

     

     

12. Business intelligence e análise: O mascaramento de dados pode ser aplicado a conjuntos de dados de business intelligence e análise para proteger informações confidenciais e, ao mesmo tempo, permitir insights significativos e a tomada de decisões.

     

     

13. Aplicativos de blockchain: O mascaramento de dados pode ser usado em aplicativos de blockchain para aumentar a privacidade e a confidencialidade e, ao mesmo tempo, manter a integridade do registro distribuído. Por exemplo, um sistema de gerenciamento da cadeia de suprimentos poderia usar o mascaramento de dados para proteger as informações do fornecedor e, ao mesmo tempo, permitir a rastreabilidade e a transparência. 

    
    
    

Esses são apenas alguns exemplos das muitas aplicações práticas do mascaramento de dados, pois ele é uma ferramenta vital para a proteção de dados confidenciais.

Ao ocultar informações confidenciais, o mascaramento de dados ajuda as organizações a proteger a privacidade dos clientes, evitar o roubo de dados, manter a conformidade com as normas de privacidade e reduzir os riscos associados a violações de dados e acesso não autorizado. 

Algumas técnicas comuns de mascaramento de dados 

• Os rótulos de identificador substituem os dados por uma tag de dados. 

• A substituição substitui os dados por um identificador temporário e realista, ou seja, os dados confidenciais são substituídos por dados fictícios. Por exemplo, o número de um cartão de crédito pode ser substituído por um número aleatório. 

• O embaralhamento de dados troca valores dentro do mesmo conjunto de dados. 

• A anulação substitui os dados por espaços em branco. 

• A redução substitui os dados por uma linha preta contínua. 

• Ofuscação: Essa técnica oculta dados confidenciais, tornando-os ilegíveis para os seres humanos. Por exemplo, um número de cartão de crédito pode ser ofuscado substituindo-se alguns dos dígitos por asteriscos. 

• A criptografia requer uma chave exclusiva para revelar os dados e é a maneira mais segura de proteger as informações. 

• Exclusão: Essa técnica radical envolve a eliminação de dados confidenciais de um conjunto de dados.

Legislação a ser considerada 

Com a introdução de padrões internacionais de privacidade cada vez mais rigorosos, as organizações têm uma responsabilidade maior de proteger os dados pessoais dos sujeitos, incluindo clientes, funcionários e clientes em potencial. 

Legislação Europe 

O Regulamento Europeu sobre a Proteção de Indivíduos entrou em vigor em 2018 com o objetivo de proteger os indivíduos com relação ao processamento de seus dados pessoais e à livre circulação de seus dados pessoais. As multas por não conformidade com o GDPR podem chegar a 20 milhões de euros. 

Para cumprir essa legislação, as empresas devem solicitar o consentimento expresso e inequívoco para o uso dos dados, especificar quais dados estão sendo usados, como estão sendo processados, para qual finalidade e quem é a pessoa responsável por eles. 

Legislação nos Estados Unidos e no Japão  

Embora, até o momento, os Estados Unidos e o Japão estejam vários passos atrás da Europa em termos de proteção de dados, a primeira lei de privacidade do consumidor (CCPA) entrou em vigor nos Estados Unidos em 2020, e a Lei de Proteção de Informações Pessoais (APPI) do Japão já adotou uma série de alterações planejadas para entrar em vigor em 2022. 

Portanto, é essencial aderir às normas vigentes e, acima de tudo, nunca fugir das obrigações impostas, tanto por motivos éticos quanto legais. Práticas inadequadas podem comprometer a reputação de sua empresa e gerar processos judiciais multimilionários que colocarão em risco a continuidade de sua empresa. 

Legislação no Brasil 

A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é uma lei federal no Brasil que entrou em vigor em 18 de agosto de 2020. A lei visa proteger os dados pessoais dos cidadãos brasileiros e estabelece uma série de requisitos para empresas que coletam, usam ou processam dados pessoais.  

A LGPD baseia-se nos princípios de privacidade desde a concepção e privacidade por padrão. Isso significa que as empresas devem considerar a privacidade dos indivíduos desde o início do desenvolvimento de seus produtos e serviços, e devem tomar medidas para minimizar a coleta e o uso de dados pessoais. 

A LGPD também concede aos indivíduos vários direitos com relação a seus dados pessoais, incluindo os direitos de acesso, retificação, exclusão, portabilidade e objeção. Os indivíduos também têm o direito de registrar uma reclamação junto à Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) se acreditarem que seus dados pessoais foram violados. 

A LGPD é uma das leis de privacidade mais rigorosas do mundo. Espera-se que ela tenha um impacto significativo sobre as empresas que operam no Brasil e também pode afetar as empresas que operam fora do Brasil, mas que coletam ou processam dados pessoais de cidadãos brasileiros.

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