Datamaskering erstatter sensitive data med fiktive verdier. De virkelige dataene forblir i produksjonssystemet. Den maskerte versjonen går til testmiljøer, opplæring eller tredjepartsleverandører. En kundes faktiske personnummer blir et falskt nummer som oppfyller de samme valideringsreglene. Formatet bevares. Verdien er ikke reell. Utviklere kan teste med realistiske data uten å eksponere noens personlige informasjon.

Maskering finnes i to former. Statisk maskering oppretter en kopi av databasen med erstattede verdier. Dynamisk maskering lar produksjonsdataene være intakte og maskerer dem underveis når uautoriserte brukere spør etter dem. Statisk maskering er enklere og tryggere for testmiljøer. Dynamisk maskering er nyttig for produksjonssystemer der noen brukere trenger ekte data og andre ikke. Teknikkene varierer. Substitusjon erstatter verdier med realistiske forfalskninger. Stokking omorganiserer verdier i en kolonne. Nullstilling fjerner verdien fullstendig. Kryptering transformerer dataene reversibelt med en nøkkel. Tokenisering erstatter verdien med et token som mappes tilbake til originalen i et sikkert hvelv. Hver har avveininger mellom realisme, reversibilitet og sikkerhet. Målet er å bevare dataenes nytteverdi for sitt formål, samtidig som risikoen for eksponering fjernes. Maskerte data bør se ekte nok ut til å testes med, men ikke være ekte.

Maskeringsteknikker

• Substitusjon – erstatt med realistiske falske verdier
• Blanding – omorganisering av verdier i en kolonne
• Nullstilling – fjern verdien helt
• Tokenisering – erstatt med et token som er tilordnet originalen
• Kryptering — reversibel transformasjon med en nøkkel

Datamaskering lar organisasjoner bruke realistiske data uten å ta risikoen. De falske dataene gjør jobben. De ekte dataene forblir beskyttet.