Las bases de datos no productivas se utilizan en pruebas y desarrollo, y su importancia radica en que a menudo contienen datos reales extraídos de sistemas de producción. Esto se hace para mejorar la calidad del software y reducir los ciclos de desarrollo. El uso de datos de producción en las fases iniciales permite detectar y corregir errores de manera más eficiente, reducir costos y acelerar el despliegue, lo que beneficia a usuarios y clientes.
Sin embargo, esta práctica conlleva riesgos significativos. El almacenamiento y uso de datos sensibles fuera de los entornos de producción exponen dichos datos a usuarios no autorizados, ampliando la brecha de seguridad en tres áreas clave:
Las amenazas en estos entornos son diversas, desde abuso interno de privilegios hasta hackeos externos. Los sistemas no productivos suelen carecer de niveles adecuados de seguridad y protección. Las amenazas incluyen acceso no autorizado, mala gestión de autorizaciones, software mal gestionado, falta de seguridad física y ausencia de medidas significativas de seguridad, como firewalls y trazabilidad de actividades. Abordar estas amenazas es esencial para proteger los datos en entornos no productivos de manera efectiva.
La solución más sencilla es desensibilizar los entornos no productivos eliminando los datos sensibles. Cualquier otro intento para asegurar adecuadamente todos estos entornos será costoso y requerirá mucho tiempo y recursos.
La desensibilización de los entornos no productivos con la eliminación de los datos sensibles, se conoce como enmascaramiento estático de datos. ¿Por qué enmascaramiento estático?
La estrategia utilizada para los sistemas que no son de producción, como QA y Desarrollo, es el enmascaramiento de datos estáticos, que elimina permanentemente los datos confidenciales reemplazándolos con datos enmascarados.
El desafío de enmascarar los datos correctamente es eliminar las preocupaciones de seguridad mientras se mantiene la validez, la integridad y las características importantes de los datos originales. Esto es esencial para conservar la calidad de las pruebas y el desarrollo que pretendemos derivar del uso de datos de producción.
Core Masking ofrece una combinación única de estrategias que incluyen enmascaramiento de campo, generación de datos sintéticos, creación de perfiles automática y perfiles personalizados, adicional a esto, puede funcionar con diferentes tipos de datos, incluidos nombres, direcciones, patrones, números, fechas, conjuntos de datos limitados y más. Finalmente, tiene características para mantener la consistencia, evaluar la calidad del enmascaramiento y más.
El objetivo principal del enmascaramiento de datos es reemplazar datos sensibles con datos ficticios, evitando que los entornos no productivos manejen información confidencial y reduciendo los riesgos de seguridad. Sin embargo, para que los datos falsos enmascarados sean efectivos, Core Masking cumple con los tres requisitos fundamentales:
Garantizando que no se pueda recuperar la información original a partir de los datos enmascarados.
Incluyendo reglas especiales, sumas de comprobación, unicidad de claves primarias y coincidencia de claves externas.
Como la frecuencia, patrones y valores válidos, para que sigan siendo efectivos en las pruebas y análisis.
Admite una gran cantidad de tipos de datos y varias formas de manipular cada uno de ellos.
Si bien el enmascaramiento de datos puede parecer simple en teoría, enfrentar desafíos no triviales es cada vez más común. Con Core Masking y TS4B, puedes lograrlo de manera eficiente y efectiva, garantizando la seguridad de tus datos mientras mantienes la calidad de tus pruebas y desarrollo. ¡Contáctanos para descubrir cómo podemos ayudarte a proteger tu información sensible!
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