Sommaire
Avec la digitalisation de pratiquement tout, les données sont le moteur des entreprises d’aujourd’hui et de l’économie mondiale. La croissance exponentielle de la production et du stockage des données a placé la protection des informations privées et sensibles au premier plan.
Selon un rapport d’IBM, le coût moyen mondial d’une violation de données atteindra la somme stupéfiante de 4,45 millions de dollars en 2023. Aux États-Unis, ce chiffre est plus que doublé, les violations de données coûtant en moyenne 9,48 millions de dollars aux entreprises.
Ces chiffres alarmants soulignent le besoin urgent de mesures efficaces de sécurité et de protection des données.
C’est là qu’intervient le masquage de données, ou data masking, une technique puissante qui gagne rapidement du terrain dans le paysage de la cybersécurité.
Alors que les organisations sont confrontées à des cyberattaques complexes et à des réglementations strictes en matière de protection des données telles que le RGPD et le CCPA, le masquage des données offre une stratégie éprouvée pour aider à protéger les informations sensibles tout en maintenant leur utilité pour l’entreprise.
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Qu’est-ce que le masquage de données ?
Le masquage des données, également connu sous le nom d’obscurcissement ou d’anonymisation des données, est une technique de cybersécurité qui génère une forme fondamentalement similaire mais artificielle des données d’une organisation.
L’idée est de remplacer les informations sensibles par des données réalistes mais méconnaissables, ce qui permet de les protéger contre le vol de données tout en préservant l’intégrité de l’ensemble de données d’origine.
L’objectif du masquage des données est de protéger les informations confidentielles telles que les informations personnelles identifiables (PII), les dossiers financiers ou les données commerciales exclusives.
En masquant ou en modifiant les éléments particulièrement sensibles, le masquage des données permet aux organisations d’utiliser les données masquées à des fins autres que la production, telles que les rapports analytiques, les tests de logiciels ou le partage avec des tiers, sans révéler les informations sensibles proprement dites.
Le masquage des données est devenu une mesure de cybersécurité de plus en plus utile et fiable. En plus d’atténuer le risque de violation des données, il aide les organisations à se conformer aux réglementations en matière de protection des données et à maintenir la confidentialité des données opérationnelles.
Le masquage des données permet aux organisations d’utiliser leurs données à des fins opérationnelles tout en empêchant l’exposition d’informations sensibles, ce qui permet de trouver un équilibre entre l’utilité et la sécurité des données.
Comment fonctionne le masquage des données ?
Le masquage des données fonctionne selon un principe simple : remplacer les données privées et sensibles par des données inauthentiques mais utilisables, tout en conservant leur structure et leur format d’origine.
Ce processus garantit que les données masquées restent fonctionnelles tout en étant sans valeur pour les attaquants potentiels ou les utilisateurs non autorisés.
Le processus de masquage des données comprend généralement les étapes suivantes :
- Identification : La première étape consiste à identifier et à classer les données sensibles qui doivent être protégées au sein de l’ensemble de données.
- Définition des règles de masquage : Sur la base des données identifiées, définir des règles de masquage spécifiques indiquant comment transformer chaque type de données.
- Transformation : Les données originales sont ensuite transformées conformément aux règles définies, ce qui peut impliquer des techniques telles que le chiffrement, la substitution ou le mélange.
- Maintien de la cohérence : Pour préserver l’intégrité référentielle, le processus de masquage garantit que le même élément de données sensibles est masqué de manière cohérente dans toutes les instances de l’ensemble de données.
- Validation : Les données masquées sont validées pour s’assurer qu’elles respectent les règles définies et qu’elles conservent le format et la structure requis.
Le masquage des données crée en fin de compte une version protégée des informations originales qui peut être utilisée en toute sécurité dans des environnements de non-production tout en minimisant le risque d’exposition accidentelle ou de vol.
Types de masquage de données
Le masquage des données peut être classé en plusieurs catégories en fonction des cas d’utilisation et des exigences spécifiques.
Voici les principaux types :
1. Masquage statique des données (SDM)
Le masquage statique des données consiste à fabriquer une copie masquée de l’ensemble de données d’origine, qui peut ensuite être utilisée pour le développement, les tests et d’autres environnements hors production.
Les données originales restent inchangées, tandis que la version masquée protège leur confidentialité et leur sécurité. Le SDM est utile lorsque les données sont partagées avec des tiers ou utilisées dans des environnements où les contrôles de sécurité sont moins stricts.
2. Masquage dynamique des données (DDM)
Le masquage dynamique des données permet de masquer les données en temps réel, au fur et à mesure que les utilisateurs y accèdent. Contrairement au masquage statique des données, le masquage dynamique des données ne crée pas de copie masquée distincte de l’ensemble de données.
Au contraire, ce type de masquage déploie instantanément des règles de masquage, garantissant que les informations sensibles sont masquées en fonction du rôle de l’utilisateur et de ses autorisations d’accès.
Ce type de solution est idéal pour les environnements de production où les données doivent être protégées de manière dynamique sans modifier la base de données sous-jacente.
3. Masquage des données à la volée
Cette forme de masquage des données est généralement appliquée pendant les processus de transfert de données, tels que la migration ou la réplication des données. Lorsque les données sont transférées d’un environnement à un autre, elles sont masquées en cours de route, ce qui garantit la protection des informations sensibles tout au long du processus de transfert.
Le masquage des données à la volée est utile pour les migrations dans le cloud ou les projets d’intégration de données où la sécurité des données est essentielle.
4. Masquage déterministe des données
Avec le masquage déterministe des données, la même valeur d’entrée se traduit toujours par la même valeur de sortie masquée. Cette cohérence est cruciale pour maintenir l’intégrité référentielle entre différents ensembles de données ou tables de base de données.
Par exemple, si le nom d’un individu est masqué dans une table, il apparaîtra masqué de la même manière dans toutes les tables connexes, préservant ainsi les relations et l’intégrité des données.
5. Masquage de données non déterministe
En revanche, le masquage de données non déterministe introduit un degré supplémentaire d’aléa dans le processus de masquage. La même valeur d’entrée peut donner lieu à des valeurs de sortie masquées différentes à chaque fois qu’elle est traitée.
Ce type de masquage est idéal lorsque la cohérence absolue des données n’est pas requise, mais qu’un niveau plus élevé d’anonymisation des données est nécessaire.
Techniques de data masking
Diverses techniques de masquage des données permettent de masquer les informations sensibles tout en préservant leur utilité opérationnelle.
Chaque technique offre des cas d’utilisation et des avantages spécifiques.
- Substitution : Cette technique consiste à remplacer les données sensibles par des données réalistes mais non reconnaissables. Par exemple, les noms des clients peuvent être remplacés par des noms fictifs provenant d’une liste prédéfinie.
- Mélange : Les valeurs des données sont réarrangées de manière aléatoire dans une colonne. Cette technique conserve les valeurs des informations mais modifie leur position, masquant ainsi les données d’origine.
- Variance de nombres et de dates : Cette technique consiste à ajouter ou à soustraire une variance aléatoire à des valeurs numériques ou à des dates. Par exemple, chaque chiffre d’un numéro de sécurité sociale peut être décalé d’un nombre aléatoire dans une fourchette donnée.
- Chiffrement : Cette technique courante de cybersécurité transforme les données sensibles en un format illisible à l’aide d’algorithmes cryptographiques. Ce n’est qu’avec la bonne clé de décryptage que les utilisateurs autorisés peuvent rétablir la forme authentique des données.
- Masquage : Le masquage consiste à cacher les données sensibles à l’aide d’un caractère constant, tel qu’un astérisque ou une série de croix. Par exemple, un numéro de carte de crédit peut être masqué sous la forme « *** **** **** 1234 ».
- Annulation : L’annulation remplace les données par des valeurs nulles. Cette technique, bien que simple, garantit qu’aucune information sensible n’est exposée. Cependant, elle n’est pas toujours pratique dans les scénarios où la présence de données est nécessaire à des fins opérationnelles.
- Rédaction : Cette technique consiste à supprimer entièrement les données sensibles ou à les remplacer par un substitut. Par exemple, une adresse email peut être expurgée en « user@domain.com ».
- Tokenisation : Les données peuvent être remplacées par des jetons uniques sans valeur exploitable. Les données originales sont stockées en toute sécurité dans un endroit séparé et les jetons sont utilisés à leur place.
- Brouillage : Cette méthode de masquage des données ajoute un niveau contrôlé d’inexactitude aux informations sensibles, les rendant moins précises mais toujours utiles. Par exemple, une date de naissance exacte peut être brouillée pour n’indiquer que l’année, ce qui contribue à protéger la vie privée tout en conservant l’utilité des données.
- Pseudonymisation : Les informations identifiables sont remplacées par des pseudonymes ou des noms d’emprunt. Les données pseudonymisées peuvent être réidentifiées si nécessaire, en utilisant des informations supplémentaires stockées séparément.
Le choix de la technique de masquage des données la plus appropriée dépend des exigences et des contraintes spécifiques du cas d’utilisation, en veillant à ce que la sécurité des données soit équilibrée avec les besoins opérationnels.
Avantages du masquage des données
En tant que forme fondamentale de protection et de sécurité des données, le masquage des données offre de nombreux avantages aux organisations, tout en assurant la tranquillité d’esprit des clients et des utilisateurs finaux.
- Sécurité renforcée : Le masquage des données réduit considérablement le risque de violation des données en garantissant que les informations sensibles sont dissimulées et méconnaissables, ce qui les rend inutilisables pour les cyber-attaquants.
- Conformité réglementaire : En anonymisant les données personnelles, le masquage des données aide les organisations à se conformer aux réglementations sur les données telles que le RGPD et le CCPA, minimisant ainsi le risque de sanctions légales.
- Confidentialité des données : Les informations sensibles, y compris les PII et les données financières privées, restent confidentielles, ce qui permet d’établir la confiance entre les clients et les parties prenantes.
- Rentabilité : Le masquage des données est souvent une solution plus économique que le chiffrement. Il réduit les coûts potentiels associés aux violations de données, notamment les frais de justice et les atteintes à la réputation.
- Partage sécurisé des données : Les organisations peuvent partager des données avec des tiers sans risquer d’exposer des informations sensibles, ce qui permet une collaboration sûre tout en maintenant la sécurité des données.
- Amélioration des tests et du développement : Les développeurs peuvent utiliser des ensembles de données réalistes sans risquer d’exposer des données sensibles.
- Maintien de l’utilité des données : Les données masquées conservent leur structure d’origine, ce qui permet aux organisations de continuer à utiliser les informations sans compromettre la sécurité.
- Réduction des menaces internes : En limitant l’accès aux informations sensibles et en dissimulant leur contenu réel, le masquage des données réduit considérablement le risque d’utilisation abusive, de fuite de données ou d’accès non autorisé par des utilisateurs internes.
- Flexibilité et évolutivité : Les techniques de masquage des données peuvent être exploitées de différentes manières pour répondre aux besoins spécifiques de l’organisation et peuvent être adaptées pour gérer des ensembles de données croissants et des exigences en constante évolution.
- Amélioration de la gouvernance des données : La création de politiques de masquage des données soutient des pratiques solides de gouvernance des données, garantissant une protection cohérente et fiable des informations sensibles dans l’ensemble de l’organisation.
Bien que le masquage des données présente de nombreux avantages, les organisations sont souvent confrontées à certains défis à relever.
Les défis du masquage des données
Comme mentionné précédemment, le masquage des données offre des avantages significatifs, mais pose également plusieurs défis que les organisations doivent relever.
Maintien de l’intégrité des données et de la cohérence référentielle
Il est essentiel de préserver l’intégrité et les relations entre les éléments de données. Les organisations doivent s’assurer que les données masquées conservent les relations entre les clés primaires et étrangères et qu’elles restent cohérentes dans toutes les instances.
Dans le cas contraire, elles risquent de se retrouver avec des ensembles de données inutilisables pour les tests ou les analyses.
Performances et évolutivité
Le masquage des données peut être un processus gourmand en ressources, en particulier pour les grands ensembles de données.
Les organisations peuvent subir une dégradation des performances au cours du processus de masquage et rencontrer des difficultés pour faire évoluer les solutions afin de gérer des volumes de données croissants, ce qui risque de retarder les cycles de développement.
Identification et classification des données sensibles
Il est complexe d’identifier avec précision les données qui doivent être masquées. Les organisations ont souvent du mal à analyser de vastes ensembles de données, en particulier les données non structurées, et doivent se tenir au courant de l’évolution des réglementations en matière de protection de la vie privée afin de garantir une classification et une conformité adéquates.
Équilibrer la sécurité et l’utilité des données
Un défi commun consiste à établir un équilibre optimal entre la protection des données sensibles et le maintien de leur utilité.
Les organisations doivent veiller à ce que les données masquées conservent leurs propriétés statistiques tout en étant suffisamment protégées contre les attaques de reconstruction potentielles.
Meilleures pratiques en matière de masquage des données
Pour être efficace, le masquage des données doit respecter plusieurs bonnes pratiques afin de garantir une sécurité, une conformité et une utilité optimales.
Parmi les meilleures pratiques les plus fondamentales, citons :
- Identification et classification correctes des données sensibles : Avant de pouvoir masquer correctement les données, il est essentiel d’identifier et de classer les informations sensibles dans tous les environnements de stockage et de traitement. Il s’agit de déterminer où les données sensibles sont stockées, comment elles peuvent être utilisées et qui peut y accéder.
- Choisir les techniques de masquage appropriées : L’une des meilleures pratiques de masquage des données consiste à choisir une technique en fonction du type de données et de leur contexte d’utilisation. Les techniques de masquage des données telles que la substitution, le mélange et le chiffrement doivent être sélectionnées de manière à trouver un équilibre entre la sécurité et l’utilité des données.
- Maintenir l’intégrité référentielle : La préservation de l’intégrité référentielle entre les éléments de données est essentielle pour maintenir la fonctionnalité des applications et des analyses qui reposent sur ces relations. Des techniques telles que le masquage déterministe peuvent aider à maintenir la cohérence entre les ensembles de données, empêchant ainsi la corruption des données.
- Sécuriser l’accès aux données masquées : L’accès aux données masquées doit être contrôlé et surveillé afin d’empêcher tout accès non autorisé. Mettez en place des contrôles d’accès basés sur les rôles (RBAC) pour garantir que seul le personnel désigné peut consulter les données masquées et utilisez des algorithmes de masquage sécurisés pour empêcher l’ingénierie inverse ou le décryptage non autorisé.
- Tester et valider les techniques de masquage : Avant de déployer des techniques de masquage des données en production, il convient de les tester et de les valider de manière approfondie afin de s’assurer qu’elles offrent le niveau de sécurité et de fonctionnalité nécessaire. Évaluer régulièrement l’efficacité des méthodes de masquage et les adapter si nécessaire pour remédier aux éventuelles vulnérabilités ou lacunes en matière de conformité.
- Garantir l’évolutivité et la reproductibilité : Les solutions de masquage des données doivent être évolutives afin de pouvoir gérer les volumes de données croissants et les demandes changeantes des entreprises. Des processus de masquage reproductibles garantissent que les nouvelles données peuvent être masquées de manière cohérente sans reconfiguration importante.
En suivant ces meilleures pratiques, les entreprises peuvent tirer parti de stratégies de masquage de données efficaces qui répondent à tous les critères de sécurité, d’utilité, de conformité et d’évolutivité.
Comment Proofpoint peut aider
Proofpoint propose des solutions complètes de cybersécurité conçues pour relever les défis complexes de la protection des données et de la vie privée. La solution Information & Data Protection Management d’entreprise adopte une approche de la sécurité des données centrée sur les personnes, en se concentrant sur l’élément humain — souvent le maillon le plus faible des stratégies de protection des données.
En s’appuyant sur des technologies avancées d’IA et d’apprentissage automatique, les solutions de Proofpoint peuvent identifier les données sensibles sur différents canaux de communication, notamment les emails, les applications cloud et les terminaux, garantissant ainsi la sécurité des informations critiques des organisations.
Les capacités de protection et de prévention des pertes de données de Proofpoint vont au-delà des méthodes traditionnelles en intégrant l’analyse comportementale pour détecter et prévenir les tentatives d’exfiltration de données, qu’elles soient accidentelles ou malveillantes.
Ces solutions permettent aux organisations de mettre en œuvre les principes de la protection de la vie privée dès la conception, garantissant ainsi la conformité avec des réglementations telles que le RGPD et le CCPA, tout en maintenant l’utilité des données.
Avec Proofpoint, les organisations peuvent en toute confiance masquer les données sensibles, appliquer des politiques de chiffrement et obtenir une visibilité sur les modèles de comportement des utilisateurs qui peuvent présenter des risques pour la sécurité des données.
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