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Oracle Data Masking: Cómo Protege tus Datos y su Funcionamiento

El enmascaramiento de datos o data masking, en su esencia, es una técnica diseñada para proteger la información original al reemplazarla con datos ficticios o anónimos, pero que mantienen una estructura similar a los datos reales. Esta técnica es especialmente útil para proteger datos sensibles, como información personal, financiera o de salud, especialmente cuando estos datos deben ser utilizados en entornos no productivos, como pruebas o desarrollo.


La necesidad de enmascaramiento de datos ha crecido exponencialmente con la digitalización de la información y el aumento de las amenazas cibernéticas. Originalmente, las empresas solían trabajar con datos reales en sus entornos de prueba, lo que representaba un riesgo significativo en caso de brechas de seguridad. Con el tiempo, se reconoció la importancia de proteger estos datos incluso en entornos no productivos, dando lugar a la evolución de técnicas como el enmascaramiento de datos.



Diferencia entre Data Masking y otras técnicas de protección

 

La protección de datos es una prioridad en la era digital, y existen múltiples técnicas diseñadas para salvaguardar la información. Es crucial entender las diferencias fundamentales entre Data Masking y otras técnicas de protección para determinar la mejor estrategia según las necesidades específicas.

 

Data Masking: Esta técnica consiste en reemplazar información real y sensible con datos ficticios o anónimos que conservan una estructura y formato similar a los originales. La principal característica del Data Masking es que, una vez aplicado, los datos no pueden ser revertidos a su estado original, proporcionando una capa de seguridad duradera.

 

Cifrado: A través del cifrado, los datos se transforman en un código para prevenir el acceso no autorizado. A diferencia del Data Masking, el proceso de cifrado es reversible. Esto significa que los datos cifrados pueden ser descifrados y regresados a su forma original si se tiene la clave adecuada.

 

Tokenización: La tokenización implica reemplazar datos sensibles con tokens, que son representaciones aleatorias de esos datos. A diferencia del Data Masking, donde los datos se reemplazan pero mantienen una estructura similar, la tokenización no conserva ninguna característica de los datos originales. Los tokens pueden ser revertidos a los datos originales, pero solo a través de un proceso de detokenización que requiere acceso a una base de datos segura.

 

Anonimización: Esta técnica elimina completamente cualquier identificador que pueda vincular los datos a una persona o entidad específica. Una vez anonimizados, los datos no pueden ser asociados nuevamente con su origen, garantizando la privacidad.

 

Preteco, en su rol de Oracle Partner, ha enfatizado la importancia de elegir la técnica adecuada según el contexto y las necesidades de cada organización. Data Masking, en particular, ha demostrado ser una herramienta esencial para empresas que buscan una solución robusta y no reversible para proteger datos en entornos de prueba y desarrollo.

 

Mecanismos y técnicas de Data Masking

Estos mecanismos están diseñados para adaptarse a diferentes tipos de datos y escenarios, asegurando que la información enmascarada sea coherente y utilizable, pero sin revelar los datos originales.

 

Enmascaramiento Estático: Esta técnica se aplica directamente sobre la base de datos de producción. Una vez que los datos han sido enmascarados, no pueden ser revertidos a su estado original. Es ideal para bases de datos que se replicarán en entornos de desarrollo o pruebas.

 

Enmascaramiento Dinámico: A diferencia del enmascaramiento estático, el enmascaramiento dinámico no altera los datos en la base de datos de producción. En su lugar, los datos se enmascaran en tiempo real al ser consultados. Esto permite que los usuarios accedan a la base de datos sin ver la información real, pero sin modificar la base de datos original.

 

Técnicas de Sustitución: El Data Masking puede utilizar técnicas de sustitución, donde los datos originales se reemplazan por otros valores, seleccionados de un conjunto predefinido. Por ejemplo, los nombres en una base de datos podrían ser reemplazados por otros nombres aleatorios pero reales.

 

Técnicas de Aleatorización: A través de algoritmos, los datos se transforman en valores aleatorios pero estructuralmente similares. Por ejemplo, un número de teléfono podría ser reemplazado por otro número de teléfono válido, pero aleatorio.

 

Técnicas de Ocultación: Parte de la información se oculta, mientras que el resto permanece visible. Un ejemplo común es ocultar parte de un número de tarjeta de crédito, mostrando solo los últimos cuatro dígitos.


El proceso detrás del Data Masking

 

Entender el proceso detrás del Data Masking es esencial para apreciar su eficacia y cómo se integra en las operaciones diarias de una organización. A continuación, desglosamos el proceso paso a paso:

 

Identificación de Datos Sensibles: Antes de aplicar cualquier técnica de enmascaramiento, es crucial identificar qué datos en la base de datos son sensibles y requieren protección. Esto puede incluir información personal, financiera, de salud, entre otros.

 

Selección de la Técnica Adecuada: Dependiendo de la naturaleza de los datos y los objetivos de la organización, se elige la técnica de Data Masking más adecuada, ya sea enmascaramiento estático, dinámico, sustitución, aleatorización u ocultación.

 

Aplicación del Enmascaramiento: Una vez seleccionada la técnica, se aplica el enmascaramiento a los datos identificados. Es esencial garantizar que, durante este proceso, los datos enmascarados mantengan su utilidad y coherencia, especialmente si se van a utilizar en entornos de prueba o desarrollo.

 

Validación: Tras el enmascaramiento, es vital realizar pruebas para asegurar que los datos enmascarados funcionen correctamente en todas las aplicaciones y sistemas donde se utilicen.

 

Monitoreo y Actualización: El panorama de la ciberseguridad está en constante evolución. Por ello, es esencial monitorear regularmente el proceso de Data Masking y realizar actualizaciones según las nuevas amenazas o cambios en las regulaciones.

 

Educación y Capacitación: Para maximizar la eficacia del Data Masking, es fundamental que el personal de la organización esté bien informado y capacitado sobre cómo funciona y por qué es esencial para la seguridad de los datos.



Proceso de Implementación en un Entorno Empresarial

 

La implementación de Data Masking en un entorno empresarial va más allá de simplemente aplicar la herramienta. Requiere una planificación estratégica, coordinación entre departamentos y una comunicación efectiva para garantizar una transición sin problemas. A continuación, se detalla el proceso de implementación desde una perspectiva empresarial:

 

Análisis de Requisitos: Antes de cualquier implementación, es esencial reunirse con las partes interesadas para entender sus necesidades y expectativas. Esto incluye departamentos como TI, seguridad, operaciones y legal.

 

Formación del Equipo de Proyecto: Seleccionar un equipo multidisciplinario que incluya expertos en seguridad, administradores de bases de datos, y representantes de los usuarios finales. Este equipo será responsable de dirigir y supervisar la implementación.

 

Integración con Sistemas Existentes: Data Masking debe integrarse con otros sistemas y aplicaciones en uso. Esto puede requerir la configuración de APIs, ajustes en las bases de datos o incluso la adaptación de algunas aplicaciones empresariales.

 

Gestión del Cambio: Informar y capacitar a los empleados sobre los cambios que se avecinan es crucial. Esto puede incluir sesiones de formación, documentos de referencia y soporte continuo durante la transición.

 

Pruebas Piloto: Antes de una implementación completa, es recomendable realizar pruebas piloto en un entorno controlado. Esto permite identificar y corregir problemas antes de que afecten a toda la organización.

 

Lanzamiento y Monitoreo: Una vez que todo esté listo, se puede proceder con la implementación completa. Después del lanzamiento, es esencial monitorear de cerca para asegurar que todo funcione como se esperaba y hacer ajustes según sea necesario.

 

Feedback y Mejoras Continuas: Recoger feedback de los usuarios y utilizarlo para hacer mejoras. El mundo de la ciberseguridad está en constante evolución, y es vital adaptarse y evolucionar con él.


Beneficios Empresariales de Oracle Data Masking

 

En el mundo empresarial, la protección de datos no es solo una cuestión de seguridad, sino también una ventaja competitiva. Las empresas que pueden garantizar la seguridad de los datos de sus clientes y operaciones tienen una posición más fuerte en el mercado. Oracle Data Masking, siendo una solución líder, ofrece una serie de beneficios tangibles para las empresas:

 

Confianza del Cliente: En una era donde las brechas de datos son noticia común, las empresas que utilizan soluciones como Data Masking destacan. Los clientes valoran y confían más en las empresas que toman medidas proactivas para proteger su información.

 

Ventaja Competitiva: En sectores altamente regulados, demostrar el uso de herramientas avanzadas de protección de datos puede ser un diferenciador clave al competir por contratos o licitaciones.

 

Eficiencia en Desarrollo y Pruebas: Al utilizar Data Masking, las empresas pueden realizar pruebas en entornos que replican la producción sin exponer datos reales. Esto acelera el desarrollo y reduce los riesgos asociados con los errores de prueba.

 

Cumplimiento de Regulaciones: Con regulaciones como GDPR y CCPA imponiendo estrictos requisitos de protección de datos, Data Masking ayuda a las empresas a cumplir con estas normativas, evitando sanciones y multas.

 

Reducción de Costos: Las brechas de datos pueden ser extremadamente costosas, no solo en términos de multas, sino también en daño reputacional y pérdida de negocios. Al prevenir estas brechas, las empresas pueden evitar estos costos.

 

Innovación Segura: Con la protección adecuada en su lugar, las empresas pueden innovar y experimentar con confianza, sabiendo que incluso si algo sale mal, los datos reales no están en riesgo.

 

En Preteco, como Oracle Partner, nos especializamos en la implementación efectiva de soluciones como Data Masking en entornos empresariales complejos. Nuestro enfoque se centra en garantizar que la transición sea lo más fluida posible, minimizando las interrupciones y maximizando los beneficios.

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