что такое маскирование данных

Маскирование критичных данных: выбираем метод

Чем больше становится объем информации в корпоративных базах данных, тем более значимым становится вопрос обеспечения их безопасности. Маскирование — один из эффективных способов защиты критичной информации. Рассмотрим методы маскирования, его технические аспекты и примеры использования для различных бизнес-задач.

Введение

Объемы обрабатываемых в компаниях данных постоянно растут, вместе с этим растет и сложность обеспечения конфиденциальности критичной информации. Обычные методы разделения доступа не всегда достаточны. Одним из эффективных методов защиты важной информации от несанкционированного доступа является маскирование данных.

Зачем маскировать данные

Маскирование данных — это один из методов защиты конфиденциальной информации от несанкционированного доступа, при котором используются различные методы модификации данных, требующих защиты. Метод чаще всего используется при работе с базами данных (в том числе с помощью веб-приложений). Маскирование позволяет скрыть часть данных либо при создании копии базы данных, либо в ответе на запрос какой-либо информации, сохраняя общую информационную структуру и оставляя доступной ту часть данных, которая необходима для работы.

Например, при работе в CRM с карточкой клиента, содержащей его ФИО, номер телефона, адрес, место работы и сумму остатка на счете, полная информация должна быть доступна только руководителю отдела, другим сотрудникам должны быть доступны только ФИО и телефон клиента. Однако CRM не позволяет создать такое разграничение. В этом случае может пригодиться динамический тип маскирования.

Динамическое маскирование позволяет скрывать часть информации на лету, заменяя исходные данные в ответе приложения или базы данных на запрос пользователя, не изменяя при этом информацию на носителе данных. Создав определенные правила, возможно предоставить полную информацию только тем, кому она необходима по служебной необходимости, не внося изменений ни в базу данных, ни в логику работы CRM.

Другой пример необходимости маскирования данных связан с постоянной доработкой и тестированием программного обеспечения в компании. Разработчики приложений и баз данных часто запрашивают копию реальной базы данных для тестирования всех функций разрабатываемого программного обеспечения. Удалить из копии всю критичную информацию невозможно, это нарушит целостность структуры данных, ПО с такой базой данных будет работать некорректно. В этом случае применяют статическое маскирование.

Статическое маскирование позволяет при создании копии базы данных настроить правила копирования части информации так, что исходная информация будет заменена на похожую, но не соответствующую действительности. Так, можно при копировании заменить все номера телефонов клиентов на случайные наборы цифр, по структуре схожие с телефонными номерами. Целостность базы данных не будет нарушена, и такую копию можно передать даже разработчикам на аутсорсинге, не опасаясь утечек ценных данных.

Какими методами можно замаскировать данные

Производители включают в свои продукты разные методы маскирования, но основными являются замена критичной информации на ложную из заранее подготовленного списка и перемешивание данных в колонке между собой случайным образом.

Для скрытия исходных данных часто также используются:

Однако перечисленные выше методы сложно отнести к полноценному маскированию, так как они меняют структуру данных и не всегда применимы.

Техническая сторона маскирования данных

Динамическое маскирование

Сам принцип маскирования данных (что называется, на лету) не предполагает внесения изменений в хранимые данные и предусматривает только маскирование отображаемой информации пользователю при работе специализированного программного обеспечения в разрыв: запрос пользователя приходит не на целевую систему, а на развернутое на отдельном сервере ПО для маскирования, которое самостоятельно делает запросы информации и маскирует по выбранным критериям и правилам критичные данные, после чего отправляет их пользователю. В зависимости от объема запросов и ответов, проходящих через систему маскирования, подбирается «железо» или ресурсы виртуальной машины. Выбор ресурсов должен быть основан на пиковых значениях запросов и должен гарантировать внесение минимальных задержек в прохождение трафика.

Еще один вариант реализации динамического маскирования — в приложениях, построенных по трехзвенной архитектуре: программное обеспечение для маскирования устанавливается непосредственно на сервер приложений, что позволяет перехватывать и маскировать данные в запросах пользователей в момент их передачи на драйвер баз данных. В такой схеме отсутствует необходимость в выделении дополнительных серверных ресурсов для установки ПО и не требуется вносить изменения в инфраструктуру. В то же время, за счет работы на уровне драйверов баз данных, маскировать критичную информацию можно очень гибко. Однако у данного варианта динамического маскирования имеются и недостатки: нагрузка на сервер приложений, необходимость перезапуска сервера приложений при установке и обновлении маскирующего программного обеспечения, общие риски при установке стороннего ПО на бизнес-приложения.

Статическое маскирование

Самый распространенный вариант технической реализации статического маскирования — специализированные программы на отдельном сервере или виртуальная машина. В настройках указывается сетевой адрес базы данных с критичной информацией и учетные данные для доступа. Для определения полей, в которых хранятся критичные данные, проводится автоматизированный аудит. После этого выбирается метод маскирования. Система выполняет запросы к базе данных и, используя функции СУБД, либо маскирует непосредственно саму базу данных, либо создает копию с измененными данными.

Маскирование в системах защиты информации

Еще один вид маскирования, про который не стоит забывать и который не стоит путать с указанными выше, — маскирование данных при их хранении в системах защиты информации или системах мониторинга. Данный вид похож на динамическое маскирование, так как данные маскируются до записи на накопитель информации, — на лету (чтобы исключить возможность их получения оператором средств защиты информации в незамаскированном виде).

Выводы

При выборе решения по маскированию данных необходимо руководствоваться спецификой решаемой задачи и следующим общим принципом:

Следует также отметить, что безусловно важным и определяющим успех проектирования и внедрения решений рассматриваемого класса является привлечение профессиональных команд исполнителей.

Источник

Маскирование критичных данных: выбираем метод

Введение

Объемы обрабатываемых в компаниях данных постоянно растут, вместе с этим растет и сложность обеспечения конфиденциальности критичной информации. Обычные методы разделения доступа не всегда достаточны. Одним из эффективных методов защиты важной информации от несанкционированного доступа является маскирование данных.

Зачем маскировать данные

Маскирование данных — это один из методов защиты конфиденциальной информации от несанкционированного доступа, при котором используются различные методы модификации данных, требующих защиты. Метод чаще всего используется при работе с базами данных (в том числе с помощью веб-приложений). Маскирование позволяет скрыть часть данных либо при создании копии базы данных, либо в ответе на запрос какой-либо информации, сохраняя общую информационную структуру и оставляя доступной ту часть данных, которая необходима для работы.

Например, при работе в CRM с карточкой клиента, содержащей его ФИО, номер телефона, адрес, место работы и сумму остатка на счете, полная информация должна быть доступна только руководителю отдела, другим сотрудникам должны быть доступны только ФИО и телефон клиента. Однако CRM не позволяет создать такое разграничение. В этом случае может пригодиться динамический тип маскирования.

Динамическое маскирование позволяет скрывать часть информации на лету, заменяя исходные данные в ответе приложения или базы данных на запрос пользователя, не изменяя при этом информацию на носителе данных. Создав определенные правила, возможно предоставить полную информацию только тем, кому она необходима по служебной необходимости, не внося изменений ни в базу данных, ни в логику работы CRM.

Другой пример необходимости маскирования данных связан с постоянной доработкой и тестированием программного обеспечения в компании. Разработчики приложений и баз данных часто запрашивают копию реальной базы данных для тестирования всех функций разрабатываемого программного обеспечения. Удалить из копии всю критичную информацию невозможно, это нарушит целостность структуры данных, ПО с такой базой данных будет работать некорректно. В этом случае применяют статическое маскирование.

Статическое маскирование позволяет при создании копии базы данных настроить правила копирования части информации так, что исходная информация будет заменена на похожую, но не соответствующую действительности. Так, можно при копировании заменить все номера телефонов клиентов на случайные наборы цифр, по структуре схожие с телефонными номерами. Целостность базы данных не будет нарушена, и такую копию можно передать даже разработчикам на аутсорсинге, не опасаясь утечек ценных данных.

Какими методами можно замаскировать данные

Производители включают в свои продукты разные методы маскирования, но основными являются замена критичной информации на ложную из заранее подготовленного списка и перемешивание данных в колонке между собой случайным образом.

Для скрытия исходных данных часто также используются:

Однако перечисленные выше методы сложно отнести к полноценному маскированию, так как они меняют структуру данных и не всегда применимы.

Техническая сторона маскирования данных

Динамическое маскирование

Сам принцип маскирования данных (что называется, на лету) не предполагает внесения изменений в хранимые данные и предусматривает только маскирование отображаемой информации пользователю при работе специализированного программного обеспечения в разрыв: запрос пользователя приходит не на целевую систему, а на развернутое на отдельном сервере ПО для маскирования, которое самостоятельно делает запросы информации и маскирует по выбранным критериям и правилам критичные данные, после чего отправляет их пользователю. В зависимости от объема запросов и ответов, проходящих через систему маскирования, подбирается «железо» или ресурсы виртуальной машины. Выбор ресурсов должен быть основан на пиковых значениях запросов и должен гарантировать внесение минимальных задержек в прохождение трафика.

Еще один вариант реализации динамического маскирования — в приложениях, построенных по трехзвенной архитектуре: программное обеспечение для маскирования устанавливается непосредственно на сервер приложений, что позволяет перехватывать и маскировать данные в запросах пользователей в момент их передачи на драйвер баз данных. В такой схеме отсутствует необходимость в выделении дополнительных серверных ресурсов для установки ПО и не требуется вносить изменения в инфраструктуру. В то же время, за счет работы на уровне драйверов баз данных, маскировать критичную информацию можно очень гибко. Однако у данного варианта динамического маскирования имеются и недостатки: нагрузка на сервер приложений, необходимость перезапуска сервера приложений при установке и обновлении маскирующего программного обеспечения, общие риски при установке стороннего ПО на бизнес-приложения.

Статическое маскирование

Самый распространенный вариант технической реализации статического маскирования — специализированные программы на отдельном сервере или виртуальная машина. В настройках указывается сетевой адрес базы данных с критичной информацией и учетные данные для доступа. Для определения полей, в которых хранятся критичные данные, проводится автоматизированный аудит. После этого выбирается метод маскирования. Система выполняет запросы к базе данных и, используя функции СУБД, либо маскирует непосредственно саму базу данных, либо создает копию с измененными данными.

Маскирование в системах защиты информации

Еще один вид маскирования, про который не стоит забывать и который не стоит путать с указанными выше, — маскирование данных при их хранении в системах защиты информации или системах мониторинга. Данный вид похож на динамическое маскирование, так как данные маскируются до записи на накопитель информации, — на лету (чтобы исключить возможность их получения оператором средств защиты информации в незамаскированном виде).

Выводы

При выборе решения по маскированию данных необходимо руководствоваться спецификой решаемой задачи и следующим общим принципом:

Следует также отметить, что безусловно важным и определяющим успех проектирования и внедрения решений рассматриваемого класса является привлечение профессиональных команд исполнителей.

Источник

Динамическое маскирование данных

Динамическое маскирование данных (DDM) ограничивает возможность раскрытия конфиденциальных данных за счет маскирования этих данных для непривилегированных пользователей. Оно позволяет значительно упростить проектирование и написание кода для системы безопасности в приложении.

Динамическое маскирование данных помогает предотвратить несанкционированный доступ к конфиденциальным данным, позволяя клиентам задать объем раскрываемых конфиденциальных данных с минимальным влиянием на уровень приложения. DDM можно настроить для отдельных полей базы данных, чтобы скрыть конфиденциальные данные в результирующих наборах запросов. При использовании DDM данные в базе данных не изменяются. DDM легко использовать с существующими приложениями, так как правила маскирования применяются к результатам запроса. Многие приложения могут маскировать конфиденциальные данные без изменения существующих запросов.

Назначение динамического маскирования данных — ограничение раскрытия конфиденциальных данных, при котором пользователи, у которых нет доступа к данным, не смогут их просматривать. Динамическое маскирование данных не сможет помешать пользователям подключиться к базе данных напрямую и выполнить запросы для получения фрагментов конфиденциальных данных. Динамическое маскирование данных дополняет другие функции безопасности SQL Server (аудит, шифрование, безопасность на уровне строк и т. д.). Настоятельно рекомендуется использовать эту возможность вместе с этими функциями для лучшей защиты конфиденциальных данных в базе данных.

Определение маски для динамического маскирования данных

Правило маскирования можно задать для столбца в таблице, чтобы замаскировать данные в этом столбце. Доступны четыре типа маскирования.

Разрешения

Для создания таблицы с динамическим маскированием данных не требуется специальных разрешений — только стандартные разрешения CREATE TABLE и ALTER для схемы.

Для добавления, замены или удаления маски столбца требуется разрешение ALTER ANY MASK и разрешение ALTER для таблицы. Разрешение ALTER ANY MASK может быть выдано директору по безопасности.

Пользователи с разрешением SELECT для таблицы могут просматривать данные таблицы. В столбцах, определенных как маскированные, будут отображаться маскированные данные. Предоставьте разрешение UNMASK для пользователя, чтобы он смог получать немаскированные данные из столбцов, для которых определено маскирование.

Разрешение UNMASK не влияет на видимость метаданных. При его предоставлении никакие метаданные не раскрываются. Разрешение UNMASK будет действовать только совместно с разрешением SELECT. Пример. Если предоставить разрешение UNMASK для области базы данных, а разрешение SELECT — для отдельной таблицы, то в результате пользователь сможет просматривать только метаданные конкретной таблицы, в которой ему разрешено выполнять SELECT, и никаких других таблиц. Дополнительные сведения: Настройка видимости метаданных.

Рекомендации и распространенные примеры

Создание маски для столбца не запрещает обновление этого столбца. Поэтому хотя при опросе маскированного столбца пользователи получают маскированные данные, те же пользователи могут обновлять данные, если у них есть разрешения на запись. Поэтому необходимо применить подходящую политику контроля доступа для ограничения разрешений на обновление.

Используйте SELECT INTO или INSERT INTO для копирования данных из маскированного столбца в результаты для другой таблицы в маскированных данных в целевой таблице.

Запрос данных для маскированных столбцов

Ограничения

Правило маскирования невозможно определить для следующих типов столбцов:

Зашифрованные столбцы (постоянное шифрование)

Набор столбцов (COLUMN_SET) или разреженный столбец, который является частью набора столбцов.

Маскирование невозможно настроить для вычисляемого столбца, но если вычисляемый столбец зависит от столбца с маской (MASK), то вычисляемый столбец будет возвращать маскированные данные.

Столбец с маскированием данных не может использоваться в качестве ключа для полнотекстового (FULLTEXT) индекса.

Столбец во внешней таблице PolyBase.

Для пользователей без разрешения UNMASK устаревшие инструкции READTEXT, UPDATETEXT и WRITETEXT будут работать неправильно для столбца, для которого настроено динамическое маскирование данных.

Добавление маски динамических данных реализовано как изменение схемы в базовой таблице и поэтому невозможно для столбца с зависимостями. Чтобы обойти это ограничение, можно сначала удалить зависимость, далее добавить маску динамических данных и затем повторно создать зависимость. Например, если зависимость обусловлена индексом, зависимым от этого столбца, можно удалить индекс, добавить маску и затем повторно создать зависимый индекс.

При каждом проецировании выражения, ссылающегося на столбец, для которого определена функция маскирования данных, выражение также будет маскироваться. Независимо от функции (по умолчанию, для электронной почты, случайная, пользовательская строка), используемой для маскирования указанного столбца, результирующее выражение всегда будет маскироваться функцией по умолчанию.

Примечание по безопасности. Обход маскировки с помощью статистической атаки или атаки путем подбора

Динамическое маскирование данных предназначено для упрощения разработки приложений путем ограничения возможности раскрытия данных в рамках набора предопределенных запросов, используемых приложением. Хотя динамическое маскирование данных позволяет предотвратить случайное раскрытие конфиденциальных данных при прямом доступе к рабочей базе данных, следует отметить, что непривилегированные пользователи с разрешениями на нерегламентированные запросы могут воспользоваться определенными методиками для получения доступа к фактическим данным. В случае, когда необходимо предоставить такой нерегламентированный доступ, следует использовать аудит для отслеживания всех операций с базой данных и избежания описанной ситуации.

Идентификатор	Имя	Salary
62543	Jane Doe	0
91245	John Smith	0

Это показывает, что динамическое маскирование данных не следует использовать в качестве изолированной меры защиты конфиденциальных данных от пользователей, выполняющих нерегламентированные запросы к базе данных. Данная функция подходит для предотвращения случайного раскрытия конфиденциальных данных, но не защищает от вредоносных намерений получить базовые данные.

Очень важно правильно управлять разрешениями для базы данных и всегда следовать принципу минимально достаточных разрешений. Кроме того, не забывайте включать аудит, чтобы отслеживать все действия в базе данных.

Примеры

Создание маски для динамического маскирования данных

В следующем примере создается таблица, в которой используется три различных типа динамического маскирования данных. В примере заполняется таблица, затем выполняется запрос выборки для отображения результатов.

Результат демонстрирует маски путем изменения данных из

1 Roberto Tamburello 555.123.4567 RTamburello@contoso.com 10

1 Rxxxxxo Tamburello xxxx RXXX@XXXX.com 91

где число в DiscountCode случайно для каждого результата запроса

Добавление или изменение маски для существующего столбца

Используйте инструкцию ALTER TABLE для добавления маски к существующему столбцу в таблице или для изменения маски для этого столбца.
В следующем примере функция маскирования добавляется к столбцу LastName :

В следующем примере функция маскирования для столбца LastName изменяется:

Предоставление разрешений на просмотр немаскированных данных

Предоставление разрешения UNMASK позволяет MaskingTestUser просматривать немаскированные данные.

Удаление маски для динамического маскирования данных

Источник

Маскирование данных как инструмент минимизации трудозатрат на этапе ввода новых информационных систем в эксплуатацию

Многие организации различных сфер деятельности, таких как энергетика, транспорт, ритейл, связь, ТЭК, банки, финансовые институты, атомная, горнодобывающая, металлургическая промышленность и компании из других отраслей, сталкиваются с необходимостью ввода в эксплуатацию одновременно большого количества новых информационных систем, включая их разработку и тестирование.

Ввод в эксплуатацию каждой новой информационной системы – корпоративного приложения, средства ИТ, решения по обеспечению информационной безопасности, различных разработанных приложений, всегда сопровождается процессом формирования тестовых сред и наполнения их тестовыми данными. Для этого компаниям приходится реплицировать базы данных для обеспечения процесса тестирования систем.

Для наглядности обозначим ключевые этапы проекта по внедрению информационной системы, где может понадобиться использование тестовых данных (рис.1).

Рис.1

Этап тестирования внедряемых информационных систем включает в себя:

• подготовку тестовых сред;

• проверку работоспособности внедряемой системы, верификацию и валидацию разрабатываемого ПО;

• исправление обнаруженных ошибок.

На данных этапах компании сталкиваются с организационными вопросами по получению тестовых данных для проведения работ по внедрению информационных систем как внутренними силами, так и силами привлеченных подрядных организаций. Основная проблема состоит в том, что копии рабочих данных часто содержат критически важную для компании информацию (рис.2), вследствие чего часто возникают внутренние конфликты между владельцами этих данных и лицами, которым они необходимы для тестирования, а также необходимостью соблюдения требований внутренних и внешних стандартов. Процесс согласования выдачи данных их владельцами и назначение ответственных лиц за процесс тестирования занимает неопределенное время, приходится ждать гораздо больше планируемого в рамках проекта времени. Все это затягивает сроки запуска систем в эксплуатацию и, соответственно, может привести к денежным и репутационным потерям.

Рис.2

В процессе внедрения нового решения в промышленную эксплуатацию могут принимать участие собственные сотрудники организации, временные работники, стажеры и сотрудники аутсорсинговых компаний/партнеров. Например, разработчики, программисты, аналитики, тестировщики, администраторы баз данных, а также сотрудники департаментов, контролирующих процесс (рис.3).

Рис.3

От участвующих в данном процессе исходит огромное количество запросов/вопросов, таких как (рис.4):

Рис.4

Также можно выделить следующие проблемы, возникающие при работе с тестовыми данными:

• несанкционированный доступ к данным большого количества людей без должных полномочий;

• отсутствие политик безопасности и средств защиты данных в тестовых окружениях и средах разработки;

• отсутствие процесса контроля передачи критичных данных сторонним компаниям (внешние разработчики, тестировщики/ партнеры);

• возможность использования полученной информации из тестовых систем для организации атак на продуктивную систему;

• процесс ручного или полуавтоматического обезличивания данных трудоемок и подвержен ошибкам;

• процесс ручного или полуавтоматического усечения базы данных для тестирования трудоемок и подвержен ошибкам.

Для исключения такого рода проблем и ускорения процесса получения доступа к тестовым данным, а также защиты информации от внешних и внутренних угроз, возникающих в тестовых окружениях, может помочь применение средств маскирования данных.

Маскирование данных – это технология, позволяющая предотвратить неправомерное использование критичных данных с помощью предоставления пользователям неверных/фиктивных данных, но выглядящих правдоподобно (далее – реалистичных), вместо реальных данных. Приведем наглядный пример, как же могут выглядеть маскированные данные (рис. 5).

Рис.5

Существует несколько видов маскирования данных:

• статическое маскирование – используется для защиты данных, хранящихся в тестовых средах;

• динамическое маскирование – предусматривает подмену критичных данных в режиме реального времени при обращении к производственной базе данных. Реальные данные не покидают базу данных; они заменяются на этапе запроса, например, на полностью реалистичные, без промежуточной записи.

В данной статье мы рассмотрим применение метода статического маскирования, его преимущества и опишем возникающие проблемы при тестировании ПО без его применения.

Статическое маскирование – это необратимый процесс замены критичных данных на реалистичные, основанный на заданных правилах, при котором данные преобразуются в одном направлении, а первоначальные данные не могут быть получены, извлечены или восстановлены, в отличие от шифрования и токенизации, которые позволяют обратить процесс преобразования данных, тем самым увеличивая риск утечки критичной информации.

Процесс статического маскирования данных специализированными средствами выглядит так:

• создание копии производственной базы данных сотрудниками с соответствующими правами доступа;

• урезание объёма содержащихся в базе данных сведений по настроенным правилам (при необходимости);

• поиск критичных данных в копии БД на основании заданных шаблонов поиска;

• маскирование найденных критичных данных по настроенным шаблонам и правилам;

• предоставление замаскированной копии базы данных разработчикам/тестировщикам.

Статическое маскирование применяется для аналитики, проведения обучающих курсов, с необходимостью использования реалистичных данных, разработки ПО и тестирования приложений (Рис 6.).

Рис.6

Применение средств статического маскирования данных может помочь предприятиям в снижении рисков потери критичных данных, их защите, а также соответствия требованиям внешних и внутренних регуляторов и стандартов ИБ (например, PCI DSS, ФЗ-152). Использование технологии статического маскирования данных гарантирует, что критичные данные не попадут в непроизводственные среды (среды разработки, тестирования), при этом возможность использования этих защищаемых данных в нужном объеме сотрудниками компании или привлекаемыми подрядными организациями сохранится.

Решения по статическому маскированию данных позволяют оперативно предоставлять защищенные копии в нужном количестве с реалистичными данными для передачи в тестовые окружения в соответствии с установленными правилами безопасности. Тем самым повышая эффективность работы администраторов баз данных при подготовке тестовых окружений, а также в дополнение, в зависимости от конкретного решения по статическому маскированию, сокращения объемов, хранимых данных путем корректного урезания баз данных при необходимости.

Ввод новых решений в эксплуатацию и их тестирование, а также разработка приложений и создание отчетов с применением решения по статическому маскированию данных занимает гораздо меньше времени: программисты, инженеры, тестировщики, разработчики могут быстро развертывать новые тестовые среды и проводить тестовые прогоны.
Благодаря этому, проекты выполняются в срок, без привлечения большого числа участников, в том числе к решению вопросов по выдаче прав доступа к данным, что позволяет компаниям минимизировать трудозатраты при вводе новой информационной системы в эксплуатацию, повышает производительность администраторов, устраняет ручные процессы и помогает последовательно применять политики информационной безопасности, тем самым снижая вероятность потери критичных данных в непроизводственных средах.

Источник