Pour se protéger, le caméléon change de couleur. Le phasme quant à lui, imite l’apparence d’une brindille pour tromper les prédateurs… Le data masking ou masquage de données obéit au même principe ! Retour sur une approche méthodologique qui garantit à la fois la sécurité et l’exploitabilité de vos données.
Selon le rapport 2022 sur le coût d’une violation de données rédigé par les experts d’IBM, le coût moyen d’une violation de données est de 4,35 millions de dollars. Ce rapport révèle par ailleurs que 83% des entreprises étudiées ont subi plus d’une violation de données, et seulement 17 % ont déclaré qu’il s’agissait de leur première violation ! Parce que les données sensibles sont votre actif le plus précieux, elles sont convoitées et doivent être protégées efficacement. Les informations personnelles identifiables (PII) sont le type de données le plus coûteux parmi tous les types de données compromises. Pour les préserver (et préserver la confidentialité des informations), le Data Masking, s’est imposé comme une technique incontournable.
Qu’est-ce que le Data Masking ?
Le masquage des données, que l’on nomme également Data Masking, a été pensé pour assurer la protection de la confidentialité des informations sensibles. Sur le papier, le data masking consiste à remplacer des données réelles par des données fictives ou altérées, tout en préservant leur apparence et leur structure. Cette méthode est largement utilisée dans les environnements de test et de développement, ainsi que dans les scénarios de partage de données avec des tiers, afin de prévenir toute divulgation non autorisée. Le Data Masking garantit la sécurité des données tout en maintenant leur utilité et leur intégrité, ainsi qu’en minimisant les risques de violation de la confidentialité.
Quels sont les différents types de Data Masking ?
Pour assurer le masquage de vos données, le Data Masking peut s’appuyer sur plusieurs techniques qui présentent toutes un intérêt particulier et entre lesquelles vous pourrez choisir pour maximiser la protection de la data.
Static Data Masking
La méthode de masquage statique des données que l’on désigne par Static Data Masking consiste à altérer les données sensibles au sein d’une copie statique d’une base de données. Après une phase d’analyse, les données sont extraites de l’environnement de production et utilisées comme base pour la création de la copie statique. La phase de masquage repose sur la substitution des valeurs réelles par des valeurs fictives, la suppression partielle d’informations ou l’anonymisation des données. Avec cette méthode, les données sont modifiées de manière permanente et ne peuvent pas être restaurées à leur état d’origine.
Format Preserving Masking
Contrairement au masquage traditionnel, qui remplace les données par des valeurs fictives, le Format Preserving Masking (ou FPM) préserve la longueur, les types de caractères et la structure des données originales. Il exploite des algorithmes cryptographiques pour transformer les données sensibles en une forme irréversible et non identifiable. Les données ainsi masquées conservent leurs caractéristiques pour une utilisation ultérieure dans des systèmes et des processus nécessitant un format spécifique.
Dynamic Data Masking
Avec le Dynamic Data Masking (ou DDM), le masquage dynamique de vos données diffère à chaque fois qu’un nouvel utilisateur cherche à y accéder. Lorsqu’un de vos collaborateurs accède à une base de données, le DDM applique des règles de masquage définies pour limiter la visibilité des données sensibles, tandis que seuls les utilisateurs autorisés voient les données réelles. Le masquage peut être effectué en modifiant dynamiquement les résultats de requêtes, en remplaçant les données sensibles par des valeurs fictives ou en limitant l’accès à certaines colonnes.
On-the-fly Data Masking
Contrairement au masquage statique qui altère les données dans une copie, le On-the-Fly Data Masking, que l’on peut également appeler masquage en temps réel, se fait lors de l’accès aux données. Cette approche garantit une confidentialité renforcée sans nécessiter la création de copies supplémentaires des données. L’application du masquage en temps réel peut entraîner une surcharge de traitement, en particulier pour les grandes quantités de données ou les opérations complexes. Cela peut entraîner des retards ou des ralentissements dans l’accès aux données.
Quelles sont les différentes techniques de Data Masking ?
Substitution aléatoire
En appliquant la substitution aléatoire, les données sensibles telles que les noms, les adresses, ou encore les numéros de sécurité sociale, par exemple, sont remplacées par des données qui sont générées aléatoirement. Les noms réels peuvent ainsi être remplacés par des noms fictifs, les adresses par des adresses génériques, ou les numéros de téléphone par des numéros aléatoires.
Shuffling
Le shuffling (ou mélange) est une technique de masquage qui consiste à réorganiser l’ordre des données sensibles sans les altérer ou les modifier de manière significative. Lorsque le shuffling est appliqué, les valeurs sensibles d’une colonne ou d’un ensemble de colonnes sont mélangées de manière aléatoire. Ainsi, les relations entre les données d’origine sont préservées, tandis que leur association avec une entité spécifique devient quasiment impossible.
Encryption
Rendre les données sensibles illisibles à l’aide d’un algorithme de chiffrement, c’est la promesse de la technique de l’encryptage appliquée au masquage des données. Les données sont chiffrées à l’aide d’une clé spécifique, rendant ainsi les informations inintelligibles sans cette clé de déchiffrement correspondante.
Anonymization
Le principe de l’anonymisation repose sur la suppression ou la modification des informations qui pourraient permettre l’identification directe ou indirecte des individus. Cela peut inclure la suppression des noms, des prénoms ou encore des adresses.
Averaging
Avec le principe de l’averaging, une valeur sensible est remplacée par une valeur moyenne agrégée ou une approximation de celle-ci. Dans une base de données RH par exemple, au lieu de masquer un salaire individuel, l’averaging permet d’utiliser la moyenne des salaires de l’ensemble des salariés dans la même catégorie professionnelle. Cela fournit une approximation de la valeur réelle sans exposer les informations spécifiques d’un individu.
Date Switching
Lors de l’application du date switching, les valeurs de dates sont modifiées en conservant l’année, le mois et le jour, mais en les mélangeant ou en les remplaçant par d’autres dates qui n’ont pas de lien direct avec les données d’origine. Le date switching garantit que les informations temporelles sensibles ne peuvent pas être utilisées pour identifier ou retracer des événements spécifiques ou des individus, tout en maintenant une structure de date cohérente.
Conclusion
Le grand avantage du Data Masking pour les entreprises réside dans la préservation de la richesse informationnelle des données, de leur intégrité et de leur représentativité, tout en limitant au maximum le risque de compromission des données sensibles. Grâce au Data Masking, vous répondez à tous vos enjeux de conformité sans jamais renoncer à votre stratégie data.
Le Data Masking permet aux entreprises de créer des environnements de développement et de test sécurisés sans compromettre la confidentialité des données sensibles.
En masquant les données, les développeurs et les testeurs peuvent travailler avec des jeux de données réalistes tout en évitant l’exposition des informations confidentielles. Cela améliore l’efficacité des processus de développement et de test, tout en réduisant les risques liés à l’utilisation de données sensibles réelles.
