Datamaskering erstatter følsomme data med fiktive værdier. De reelle data forbliver i produktionssystemet. Den maskerede version går til testmiljøer, træning eller tredjepartsleverandører. En kundes faktiske CPR-nummer bliver et falsk nummer, der overholder de samme valideringsregler. Formatet bevares. Værdien er ikke reel. Udviklere kan teste med realistiske data uden at afsløre nogens personlige oplysninger.

Maskering findes i to former. Statisk maskering opretter en kopi af databasen med substituerede værdier. Dynamisk maskering lader produktionsdataene være intakte og maskerer dem undervejs, når uautoriserede brugere forespørger på dem. Statisk maskering er enklere og sikrere til testmiljøer. Dynamisk maskering er nyttig til produktionssystemer, hvor nogle brugere har brug for rigtige data, og andre ikke har. Teknikkerne varierer. Substitution erstatter værdier med realistiske forfalskninger. Blanding omarrangerer værdier i en kolonne. Nulling out fjerner værdien helt. Kryptering transformerer dataene reversibelt med en nøgle. Tokenisering erstatter værdien med et token, der knytter sig tilbage til originalen i et sikkert hvælv. Hver har afvejninger mellem realisme, reversibilitet og sikkerhed. Målet er at bevare dataenes anvendelighed til deres formål, samtidig med at risikoen for eksponering fjernes. Maskerede data skal se rigtige nok ud til at blive testet med, men ikke være rigtige.

Maskeringsteknikker

• Substitution — erstat med realistiske falske værdier
• Blanding — omarranger værdier i en kolonne
• Nulling out — fjern værdien helt
• Tokenisering — erstat med et token, der er knyttet til originalen
• Kryptering — reversibel transformation med en nøgle

Datamaskering giver organisationer mulighed for at bruge realistiske data uden at løbe risikoen. De falske data gør jobbet. De reelle data forbliver beskyttet.