Qu'est-ce que la dissimulation de données ?
La dissimulation des données est le processus qui consiste à déguiser des données confidentielles ou sensibles afin de les protéger contre tout accès non autorisé. Les tactiques utilisées dans ce domaine peuvent inclure le masquage, le chiffrement, la tokenisation et la réduction des données. Cette pratique est couramment utilisée pour protéger les données sensibles telles que les informations de paiement, les données clients et les dossiers médicaux.
Techniques de dissimulation des données
Le masquage des données, le chiffrement et la tokenisation sont trois techniques courantes de dissimulation des données. Chaque type de protection contre les logiciels malveillants destructeurs a ses avantages spécifiques. Se familiariser avec les techniques de dissimulation des données vous aidera à protéger vos données sensibles et à vous former au cas où la dissimulation serait utilisée contre vous.
Qu'est-ce que le masquage des données ?
Le masquage des données, ou anonymisation des données, est une technique de dissimulation des données par laquelle les données sensibles telles que les clés de chiffrement, les informations personnelles ou les jetons d'authentification et les identifiants sont chiffrés dans les messages journalisés. Le masquage des données modifie la valeur des données tout en utilisant le même format pour les données masquées.
Deux différences majeures distinguent le masquage de données des autres types de dissimulation de données. Premièrement, les données masquées sont toujours utilisables sous leur forme dissimulée. Deuxièmement, une fois les données masquées, les valeurs d'origine ne peuvent pas être récupérées.
Vous pouvez utiliser différentes méthode pour masquer les données, comme le brouillage, la substitution, le mélange, le changement de date, la variation, le masquage et l'annulation. En outre, la technique de masquage peut être appliquée différemment en fonction du type de données et de l'objectif visé. En général, le masquage statique des données est utilisé sur une copie de la base de données de production, tandis que le masquage dynamique des données contient deux jeux de données dans la même base de données : les données d'origine et une copie masquée.
Qu'est-ce que le chiffrement ?
Le chiffrement des données est une méthode de protection des informations qui les convertit en un format codé, appelé texte chiffré. Ce texte ne peut être déchiffré qu'avec une clé de chiffrement appropriée. Le chiffrement offre plusieurs avantages, notamment une meilleure sécurité et une plus grande confidentialité. Cependant, cette technique requiert une planification et une maintenance minutieuses, ce qui peut être un inconvénient. Sachez que certaines méthodes de prévention des fuites de données peuvent impliquer l'utilisation du chiffrement. Les deux principaux types de chiffrement sont indiqués ci-dessous.
Chiffrement symétrique : dans ce type de chiffrement, les clés de chiffrement et de déchiffrement sont les mêmes. Cette méthode est surtout utilisée pour chiffrer des données en bloc. Elle est généralement plus simple et plus rapide à implémenter que le chiffrement asymétrique, mais est un peu moins sécurisée, quiconque disposant de la clé de chiffrement pouvant décoder les données.
Cryptographie à clé publique : également appelé chiffrement asymétrique, ce système de chiffrement utilise deux clés — un jeton d'authentification public et un jeton d'authentification privé — pour le codage et le décodage des données. Ces clés sont liées, mais différentes. Cette méthode renforce la sécurité des données, puisque seuls les utilisateurs disposant à la fois d'une clé publique, d'une clé partageable et d'un jeton personnel peuvent y accéder.
Qu'est-ce que la tokenisation ?
La tokenisation des données consiste à remplacer un élément de données sensibles par une autre valeur, appelée token, qui n'a aucune signification ou valeur intrinsèque. Cette technique rend les données inutilisables pour un utilisateur non autorisé. La tokenisation des données présente plusieurs avantages. Elle facilite la mise en conformité et réduit la responsabilité liée à la gestion des données internes. Son principal inconvénient est sa complexité ; la tokenisation des données nécessite en effet une infrastructure informatique complexe et dépend du soutien de fournisseurs tiers.
Avantages de la dissimulation des données
- Amélioration de la sécurité des données : la dissimulation des données rend plus difficiles l'accès et l'utilisation abusive d'informations sensibles par des acteurs malveillants. En dissimulant les données, les organisations peuvent protéger leurs informations stratégiques contre d'éventuelles violations.
- Réduction du risque d'amendes réglementaires : la dissimulation des données peut aider les organisations à se conformer à la réglementation sur la confidentialité des données et à éviter de lourdes amendes.
- Amélioration du partage des données : la dissimulation des données permet aux organisations de partager des données avec des tiers sans compromettre la confidentialité de ses clients ou de ses collaborateurs.
- Réduction des coûts de stockage des données : en réduisant la taille des jeux de données grâce à la dissimulation des données, les organisations peuvent réduire les coûts de stockage et de gestion des données.
- Amélioration de l'analyse des données : les données dissimulées peuvent fournir un aperçu des jeux de données plus importants auxquels nous n'aurions pas accès autrement. Ainsi, les organisations peuvent mieux comprendre le comportement des clients ou détecter des modèles dans de vastes jeux de données.
Défis liés à la dissimulation des données
La dissimulation des données peut entraîner certains problèmes. La planification est souvent le plus grand défi, car elle nécessite du temps et des ressources. La mise en œuvre du masquage des données peut nécessiter des efforts considérables en raison de son caractère personnalisable. Le chiffrement peut dissimuler des données structurées et non structurées, mais les données chiffrées sont difficiles à interroger et à analyser. La tokenisation devient de plus en plus difficile à sécuriser et à faire évoluer à mesure que la quantité de données augmente.
Les cybercriminels utilisent également la dissimulation de données à des fins malveillantes. Aujourd'hui, presque tous les logiciels malveillants utilisent la dissimulation pour empêcher l'analyse et tenter d'échapper à la détection. L'une des tâches les plus fastidieuses dans l'analyse antimalware consiste à se débarrasser du code dissimulé. Les cyberattaquants peuvent rendre les données inaccessibles en les chiffrant, et des menaces récentes ont rendu les systèmes compromis inopérants grâce à l'effacement des données. Lorsque les organisations dissimulent leurs données, elles bénéficient d'une tranquillité d'esprit et d'une confiance accrues en matière de confidentialité et de sécurité. Cependant, cette même technique de dissimulation peut devenir un véritable obstacle lorsqu'elle est utilisée dans le cadre de cyberattaques.
Bonnes pratiques en matière de dissimulation des données
En général, lorsque vous mettez en place votre propre stratégie de dissimulation des données, vous suivez un processus en quatre étapes. Tout d'abord, vous identifiez les données sensibles. Ensuite, vous testez différentes méthodes de dissimulation sur des données réelles. Une fois que vous avez trouvé la méthode qui fonctionne le mieux, vous réexécutez la dissimulation et la testez à nouveau sur des données pertinentes avant de la déployer. Voici quelques bonnes pratiques à suivre.
- Unifiez votre organisation : incluez les parties prenantes dans vos efforts en matière de sécurité des données et cherchez à obtenir leur adhésion.
- Identifiez les données sensibles : déterminez les données que vous devez protéger et notez leurs emplacements, les utilisateurs autorisés et leur utilisation.
- Limitez vos techniques préférées pour la dissimulation des données : assurez-vous de bien comprendre les types de dissimulation des données disponibles. Testez l'impact des différentes méthodes de dissimulation sur l'application des données.
- Définissez les règles de dissimulation : exécutez la dissimulation et entraînez-vous à l'aide de données de test. Choisissez des méthodes axées sur l'objectif. Utilisez des méthodes irréversibles et des techniques reproductibles.
- Sécurisez vos techniques de dissimulation des données : définissez les lignes directrices et les exigences réglementaires requises, telles que les réglementations, les politiques et les normes en matière de confidentialité des données.
- Définissez un processus de dissimulation de bout en bout : surveillez votre système et les techniques d'audit pour vous assurer que la dissimulation des données fonctionne comme prévu. N'oubliez pas de prendre en compte les nouvelles possibilités.
