Qu'est-ce que le masquage de données ?

Le masquage des données est une technique utilisée pour générer une version fictive mais réaliste de vos données organisationnelles. Son objectif principal est de protéger les informations sensibles tout en offrant une alternative fonctionnelle lorsque les données réelles ne sont pas nécessaires, comme pour la formation des utilisateurs, les démonstrations de vente ou les tests de logiciels.

Le processus de masquage des données implique la modification des valeurs des données tout en conservant le format d'origine. L'objectif est de produire une version qui ne peut pas être facilement décodée ou rétro-conçue. Diverses méthodes peuvent être employées pour modifier les données, y compris le mélange de caractères, la substitution de mots ou de caractères et le cryptage.

Pourquoi le masquage des données est-il important ?

Le masquage des données est crucial pour de nombreuses organisations pour les raisons suivantes :

Le masquage des données traite plusieurs menaces critiques, notamment la perte de données, l'exfiltration de données, les menaces internes, la compromission de compte et les interfaces non sécurisées avec des systèmes tiers.

Il réduit les risques liés aux données associés à l'adoption du cloud, garantissant ainsi une meilleure sécurité.

Le masquage des données rend les données inutiles pour les attaquants potentiels tout en conservant leurs propriétés fonctionnelles essentielles.

Il permet le partage sécurisé des données avec les utilisateurs autorisés, tels que les testeurs et les développeurs, sans exposer les données de production sensibles.

Le masquage des données peut également être utilisé pour le nettoyage des données, en remplaçant efficacement les anciennes valeurs par des valeurs masquées, ce qui est plus sûr que la suppression régulière des fichiers, car cette dernière peut laisser des traces de données sur les supports de stockage.

Qu'est-ce qui est important dans vos données ?

Avant de continuer, il est important de comprendre ce que signifie PPI. PPI fait référence àPersonal Protected Information ouPersonal Private Information. Il englobe des données sensibles ou des informations personnellement identifiables (PII) qui peuvent être utilisées pour identifier un individu. Les exemples de PPI incluent les noms complets, les numéros de sécurité sociale, les numéros de permis de conduire, les numéros de passeport, les informations sur les comptes financiers, les données biométriques, les dossiers médicaux et d'autres données qui, si elles sont exposées ou utilisées à mauvais escient, pourraient potentiellement conduire à un vol d'identité, à une fraude ou à des atteintes à la vie privée. .

Comment l'organisation de détection/analyse des données masque-t-elle votre PPI ?

Une organisation typique de détection/analyse de données tentera de masquer les données suivantes : nom, e-mail, nom d'utilisateur, mot de passe, téléphone, adresse, ssn, réponse de sécurité.

Comment obtiennent-ils une liste des points de terminaison et des paramètres d'API à masquer ? Il existe deux manières principales :

• #1 RESTful Api Spec Un service Web peut avoir une spécification OpenAPI qui décrit tous les points de terminaison, paramètres, réponses, schémas qui indiqueront si le paramètre appartient à l'un des PPI, etc. Une telle spécification est normalement fournie par les développeurs.
• #2 Proxy À l'aide d'un proxy, ils peuvent capturer les requêtes HTTP qui ont été envoyées aux points de terminaison de l'API par un client. Ensuite, ils peuvent analyser les requêtes capturées et extraire des informations sur les paramètres. Ils peuvent utiliser l'IA pour trouver le nom du paramètre PPI et la valeur associée au masque.

La façon dont le n° 1 est bien meilleur que le n° 2. Dans un monde parfait, chaque service Web a une spécification OpenAPI qui est toujours disponible et à jour. Mais dans le monde réel, cela ne semble pas arriver trop souvent. Un développeur peut modifier les API mais oublier de mettre à jour la spécification, ou pour une raison quelconque, il ne rend pas la spécification accessible au public. Dans la plupart des cas, l'API REST accessible au public contient des documents lisibles par l'homme, ce qui est agréable, mais il est généralement difficile à utiliser de manière automatisée.

• Mais, APIGIT pourrait rendre cela plus facile.

APIGIT est une plateforme de collaboration qui se distingue par sa prise en charge native de Git, qui simplifie le processus de développement d'API et le contrôle de version, permettant aux utilisateurs de concevoir, documenter, simuler, tester et partager facilement des API. L'éditeur visuel OpenAPI de la plate-forme, associé à sa prise en charge native de Git, permet aux équipes de collaborer et de partager facilement leur travail de manière transparente et efficace.

L'avenir du masquage de données.

La protection des données PPI est cruciale. La société de détection de données tentera d'extraire des informations sur les paramètres de votre trafic, que vous soyez d'accord ou non.

Semblable àrobots.txt, qui implémente le protocole d'exclusion de robots, une norme utilisée par les sites Web pour guider les robots d'exploration Web et autres robots Web sur les parties du site Web qu'ils peuvent visiter, unIndicateur de masquage PPI dans la spécification d'API RESTful pourrait devenir une norme pour indiquer comment les sociétés de données traitent les données sensibles.