Birçok işletme artık veri korumaya her şeyden daha fazla öncelik verir. Bu yüzden veri maskeleme birçok işletme için hassas verilerini korumak için vazgeçilmez bir yöntem haline gelmiştir.
Mordor Intelligence’a göre, kuruluşlar bu yöntemi fazlasıyla tercih etmektedir ve veri maskeleme pazarının 2021 ile 2026 yılları arasında %13,69 YBBO ile büyüyeceği tahmin edilmektedir.
Veri Maskeleme Nedir?
Veri maskeleme, hassas verileri maskeleme işlemidir. Bir veri kümesinin belirli bölümlerini okuyucular tarafından anlaşılamayacak veya deşifre edilemeyecek şekilde gizleyen, karıştıran veya tamamen karmakarışık hale getiren bir yöntemdir. Bu teknik ağırlıklı olarak bir işletme içindeki hassas bilgilerin ihlalini engellemek için kullanılır.
Veri maskeleme, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün (SDLC) farklı aşamalarında gerçekleştirilebilir:
- Uygulama geliştirme sırasında – Uygulamalar gerçek veriler yerine maskelenmiş veriler kullanılarak geliştirilir. Bu, orijinal verilerin geliştiricilere veya test uzmanlarına ifşa edilmesini önler.
- Test sırasında – Test senaryoları gerçek veriler yerine maskelenmiş veriler kullanılarak yürütülür. Bu, orijinal verilerin test sırasında test uzmanlarına maruz kalmasını önler.
- Dağıtımdan sonra – Uygulamalar gerçek veriler yerine maskelenmiş veriler kullanılarak dağıtılır. Bu, orijinal verilerin dağıtımdan sonra son kullanıcılara ifşa edilmesini önler.
Veri maskelemede hangi hassas veriler yer almalıdır?
Hassas veriler, kişi veya kurumların kimliklerinin belirlenmesini kolaylaştıran özel veriler olmaları nedeniyle büyük koruma gerektiren tüm bilgileri kapsar.
Hassas verilerin sınıflandırılması farklı ülkeler arasında değişiklik gösterebilir, ancak aşağıdaki veriler her zaman hassas olarak kabul edilir:
- Tam isim
- Nüfus cüzdanı
- Telefon
- E-posta
- Adres
- Banka hesabı
- Banka/kredi kartları
- Araç ruhsatı (sigortacılar için)
- Müşteriyi tanımlamaya yardımcı olabilecek tıbbi veriler (nadir hastalıklar)
- Bir müşterinin yerini bulmaya yardımcı olacak diğer bilgiler.
Veri Maskelemenin Önemi
Veri maskelemenin birçok işletme için gerekli olmasının birkaç nedeni vardır. Veri maskeleme, aşağıdakiler gibi birçok kritik riski ele alır:
- Veri kaybı
- Veri sızıntısı
- İçeriden gelen tehditler
- Hesap gizliliği
- Üçüncü taraf sistemlerle güvensiz arayüzler
Veri maskeleme, bulut teknolojisini benimserken veriyle ilgili riskleri azaltır. Ayrıca verilerin işlevsel özelliklerini korur, ancak bilgisayar korsanları için hiçbir değeri yoktur. Maskeleme yalnızca yetkili kullanıcıların erişimini sağlar. Yani geliştiriciler veya test uzmanları bunları kullanabilirken, başka hiç kimse üretim verilerine erişemez. Ayrıca, eski ve kullanılmayan verileri kaldırarak veri sterilizasyonunu kolaylaştırır.
Veri Maskeleme Nasıl Çalışır?
Veri maskeleme işlemi, aynı veri formatını koruyarak veri değerlerini değiştirir. Verilerin değiştirilme şekli verilerin doğasına bağlıdır ve diğer anonimleştirme türlerinin yanı sıra, maskelenmiş bir kelime tanımlayıcısı, kelime ikamesi veya kelimeleri gizlemek için boş alanlar veya bloklar kullanarak veri şifrelemeyi içerebilir.
Kullanılan tür ve teknik ne olursa olsun, şirketler tüm gizli verileri tanımlayarak işe başlamalı ve daha sonra bu verileri maskeleyen ve yapısal olarak aynı olan diğer verilerle değiştiren algoritmalar kullanmalıdır.
Veri Maskelemenin Avantajları ve Dezavantajları
Etkili bir şekilde uygulandığında, veri maskeleme aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok sayıda avantaj sağlar:
- Yazılım geliştirme ve test, veri bilimi, müşteri başarısı ve satış fonksiyonları dahil olmak üzere çeşitli ekipler için güvenli ve faydalı verilere erişim sağlamak.
- İş akışlarını ve ekip üretkenliğini kolaylaştırma.
- Küresel kuruluşların off-shore ekiplerine veri erişimi sağlamasına olanak tanımak.
- Hassas verileri yetkisiz erişim, maruz kalma, ihlal veya sızıntıdan korumak.
- Uygulamalarınızda ve veri tabanlarınızda düz metin yerine maskelenmiş verilerin kullanılması, uyumluluk kapsamınızı ve uyumluluk çalışmalarınızın maliyetini, karmaşıklığını ve hızını büyük ölçüde azaltır.
- Genel veri ihlali ve siber saldırı riskini azaltmak.
Veri maskelemenin potansiyel dezavantajları aşağıdakileri içerir:
- Özellikle karmaşık veya yüksek düzeyde düzenlemeye tabi verilerle çalışırken şirket içinde oluşturulması kolay bir çözüm değildir. Faker gibi açık kaynaklı çözümler olsa da, bunlar günümüzde büyüyen yazılım ekipleri için genellikle yeterli değildir.
- Günümüz verilerinin sürekli değişim halinde olduğu göz önüne alındığında, veri maskeleme zaman içinde bakım gerektirir; bu tek seferlik bir çözüm değildir.
- Maskelenmiş veriler belirli sorgu veya hesaplama türleri için uygun olmayabileceğinden, veri maskeleme bazen belirli analiz türlerinin gerçekleştirilmesini zorlaştırabilir.
- Küçük veri kümelerinde nadiren görülse de, binlerce veya milyonlarca saklanan değere sahip büyük veri kümelerinde yanlışlıkla aynı maskelenmiş değerlerden iki tane olabilir. Bu durum doğum tarihleri gibi bazı şeyler için önemli olmasa da sosyal güvenlik numaraları gibi benzersiz değerler için önemli olabilir.
Veri Maskeleme Türleri
Veri maskeleme aşağıdaki yöntemlerden biri kullanılarak uygulanabilir:
1. Anında
Bu tür veri maskeleme, bir uygulama hassas verileri işlerken gerçekleşir. Uygulama, hassas alanları diğer uygulamalara veya arka uç sistemlere göndermeden önce rastgele sayılar, harfler veya sembollerle değiştirir.
2. Dinamik
Dinamik veri maskeleme, hassas verilerinizi korumak için şifreleme ve tokenizasyon gibi teknikler kullanır. Bunu, her bir hassas veri parçası için ne kadar korumaya ihtiyacınız olduğuna bağlı olarak her seferinde bir teknik uygulayarak yapar.
3. Statik
Statik veri maskeleme, tüm hassas verilerinizi şifrelemek ve ardından ağınızda başka bir yere göndermeden önce yapay değerlerle değiştirmek için Gelişmiş Şifreleme Standardı (AES) algoritmasını kullanır.
4. Deterministik
Bu yöntem gerçek değerleri rastgele değerlerle değiştirir, böylece maskelendikten sonra hiçbir iki satır eşleşen değerlere sahip olmaz. Sonuç, orijinal değer için tam bir anlam kaybıdır, ancak yine de maskelenmiş veri setinin hiç maskelenmemiş gibi istatistiksel analizine izin verir.
5. Statik Veri Gizleme
Hassas verilerin maskelenmesi, verilerin semantiği (örneğin yapısı) hakkındaki temel bilgileri kaybetmeden verilerdeki kalıpları bozmak için rastgele hale getirme tekniklerini kullanır. Statik gizleme, bir girdinin orijinal durumundan değiştirildiğini göstermez. Sonuç olarak, veri setinizin gizliliğini veya bütünlüğünü riske atmadan statik gizlemenin kullanılamayacağı bazı durumlar olabilir.
Veri Maskeleme Teknikleri
Veri maskelemeyi uygulamak için birçok teknik mevcuttur. Bunlar aşağıdaki şekildedir:
1. Karıştırma
Karıştırma, aralarında korelasyon olmamasını sağlamak için sütun verilerindeki öğelerin yerlerinin değiştirilmesini içerir. Örneğin, değerler 1’den 9’a kadar ise, karıştırma, satırların rastgele sırayla düzenleneceği anlamına gelir.
2. Bulanıklaştırma
Bulanıklaştırma, medyan filtresi gibi gürültü fonksiyonları uygulayarak satırlardaki alanları gizlemeyi içerir. Bu teknik toplam sütun veya satır sayısını değiştirmez ancak değerlerini değiştirir. Ancak, gürültü fonksiyonlarının doğrusal regresyon analizi gibi istatistiksel analiz teknikleri kullanılarak tersine mühendisliği kolay olduğundan korelasyon saldırılarına karşı önemli bir koruma sağlamaz.
3. İkame
Hassas veriler, orijinal veriler hakkında herhangi bir bilgi vermeyen bir yer tutucu değerle (sıra numarası gibi) değiştirilir. Örneğin, finansal hizmetlerdeki kredi kartı numaraları, gerçek kart sahiplerine kadar takip edilemeyen anlamsız numaralarla maskelenebilir.
4. Tokenizasyon
Tokenizasyon, bir hassas veri parçasını kendi başına değeri olmayan ancak bir uygulama tarafından belirli bir kategoriye ait olarak tanınabilen başka bir veri ile değiştirir. Örneğin, banka hesap numaraları gerçek hesap numaraları yerine rastgele belirteçlerle değiştirilebilir.
5. Karakter Karıştırma
Karıştırma, orijinal içeriği gizleyerek karakterleri ve sayıları rastgele bir sıraya sokan temel bir maskeleme tekniğidir. Bu işlem geri döndürülemez, bu nedenle orijinal veriler karıştırılmış verilerden elde edilemez.
Veri Maskeleme Nerede Kullanılır?
Hassas verilerin maskelenmesi, veri güvenliği tehditlerine karşı koruma sağlar:
1. Veri Güvenliği Tehditlerine Karşı Korur
Veri maskeleme, veri tabanlarında veya elektronik tablolarda saklanabilecek kredi kartı numaraları, sosyal güvenlik numaraları ve diğer PII (Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler) gibi hassas bilgileri maskeleyerek güvenlik tehditlerine karşı koruma sağlar. Bu şekilde, bir bilgisayar korsanı veya yetkisiz bir kişi veri tabanınıza veya elektronik tablonuza erişirse, gerçek verileri göremez. Maskelenmiş veriler onlara anlamsız görünür.
2. Bilgi Paylaşımına İzin Verir
Hassas bilgileri veri maskeleme ile koruyarak, temel verilere erişmeleri konusunda endişelenmeden üçüncü taraflarla güvenle bilgi paylaşabilirsiniz. Bu, gizlilik ve mahremiyeti korurken müşteri listeleri ve satış verileri gibi önemli bilgileri paylaşarak üçüncü taraflarla daha verimli çalışmanıza olanak tanır.
3. Biçim ve Yapıyı Koruma
Veri maskeleme, verilerin biçimini ve yapısını korur, böylece iş verileri test için kullanılmaya devam edilebilir. Bu, şirketlerin değişiklik yapmadan veya kodu yeniden yazmadan mevcut uygulamalarını kullanmaya devam etmelerine olanak tanır, bu da yeni sistemler kurulurken kesinti yaşanmasını önlemeye yardımcı olur. Veri maskeleme, şirketlerin hassas bilgilerin sızdırılmasından endişe etmeden gerçek verileri test etmelerini sağlar.
4. Hassas Verileri Yanlışlıkla Erişime Karşı Koruma
Veri maskeleme, hassas bilgilere yalnızca yetkili kullanıcıların erişebilmesini sağlar. İsim, adres, telefon numarası veya sosyal güvenlik numarası gibi tüm kişisel tanımlayıcıları kaldırarak özel verilerin yanlışlıkla yayınlanmasını önler. Ayrıca tıbbi geçmiş, kredi kartı numaraları, ehliyet numaraları ve pasaport numaraları gibi diğer tanımlayıcı bilgileri de kaldırır, böylece maskelenmiş veriler görüntülenirken görünmezler.
Veri Maskeleme için En İyi Uygulamalar
Aşağıdaki listede veri maskeleme için en iyi uygulamaları bulabilirsiniz:
1. Hassas verileri belirleyin
Veri maskeleme uygulamasının ilk adımı işletmenin sistemlerindeki hassas veri unsurlarını belirlemektir. Bu, isimler, adresler, sosyal güvenlik numaraları ve finansal bilgiler gibi kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) içerir. Hassas verilerin kapsamının ve konumunun anlaşılması veri maskeleme çalışmalarına öncelik verilmesine yardımcı olur.
2. Bir veri maskeleme stratejisi geliştirin
İşletmeler veri maskeleme için hedefleri, kapsamı ve yaklaşımı tanımlayan kapsamlı bir veri maskeleme stratejisi geliştirmelidir. Bu strateji, uyumluluğu sağlamak için GDPR, KVKK veya HIPAA gibi işletmenin sektörü için geçerli olan özel gereksinimleri ve düzenlemeleri dikkate almalıdır.
3. Çeşitli maskeleme teknikleri kullanın
Verinin niteliğine ve maskelenmiş verinin kullanım amacına bağlı olarak farklı maskeleme teknikleri kullanılabilir. Yaygın teknikler arasında ikame (orijinal değerleri kurgusal değerlerle değiştirme), karıştırma (karakterleri veya rakamları rastgele yeniden sıralama) ve şifreleme (verileri dönüştürmek için kriptografik algoritmalar kullanma) yer alır. Maskeleme tekniklerinin bir arada kullanılması maskelenmiş verilerin güvenliğini ve gerçekçiliğini artırır.
4. Referans bütünlüğünü koruyun
Verileri maskelerken, maskelenen verilerin tutarlılığını ve kullanılabilirliğini sağlamak için referans bütünlüğünü korumak çok önemlidir. Bu, uygulama işlevselliğini bozmaktan veya veri bozulmasına neden olmaktan kaçınmak için yabancı anahtar kısıtlamaları gibi farklı veri öğeleri arasındaki ilişkilerin korunmasını içerir.
5. Maskeleme sürecini test edin ve doğrulayın
Veri maskelemeyi üretim ortamında uygulamadan önce kapsamlı bir test ve doğrulama yapılmalıdır. Bu, uygulanan maskeleme tekniklerinin herhangi bir veri tutarsızlığı veya anormalliği ortaya çıkarmadan istenen sonuçları üretmesini sağlamaya yardımcı olur. Maskeleme sürecinin etkinliğini doğrulamak için geliştirme, test ve uyumluluk gibi farklı ekiplerden paydaşların sürece dahil edilmesi önemlidir.
6. Rol tabanlı erişim kontrolleri uygulayın
Veri güvenliğini daha da artırmak için işletmeler maskelenmiş veriler için rol tabanlı erişim kontrolleri (RBAC) uygulamalıdır. RBAC, yalnızca yetkili kişilerin veya rollerin belirli maskelenmiş veri kümelerine erişebilmesini sağlar. Bu, kurum içinde bile hassas bilgilere yetkisiz erişimi önlemeye yardımcı olur.
7. Maskeleme politikalarını düzenli olarak gözden geçirin ve güncelleyin
Veri maskeleme, düzenli inceleme ve güncelleme gerektiren devam eden bir süreçtir. Yeni veri türleri veya düzenlemeler ortaya çıktıkça, işletmeler veri maskeleme politikalarını yeniden değerlendirmeli ve buna göre uyarlamalıdır. Veri maskeleme uygulamasının düzenli denetimleri ve değerlendirmeleri, ele alınması gereken boşlukların veya güvenlik açıklarının belirlenmesine yardımcı olur.
8. Veri erişimini izleyin ve günlüğe kaydedin
Sağlam izleme ve kayıt mekanizmalarının uygulanması, veri erişiminin izlenmesi ve şüpheli faaliyetlerin tespit edilmesi için kritik öneme sahiptir. İşletmeler, erişim günlüklerini izleyerek olası güvenlik ihlallerini veya yetkisiz erişim girişimlerini anında tespit edebilir. Bu noktada herhangi bir güvenlik olayını araştırmak ve bunlara yanıt vermek için net protokoller oluşturmak çok önemlidir.
Veri Maskeleme vs Veri Şifreleme
Veri maskeleme, hassas verinin bir kısmını kaldırıp yerine benzer yapıda ancak farklı bir değere sahip bir “maske” koyarak veriyi güvence altına alır. Şifreleme ise hassas verileri anahtar olmadan okunamaz hale gelene kadar değiştirmek için karmaşık algoritmalar kullanır.
Bu araçların her ikisinin de amacı aynıdır: veri koruması. Aynı hedefe biraz farklı yollarla ulaştıkları için, her ikisi de farklı veri koruma hedefleri için yararlıdır. Kapsamlı veri güvenliği stratejileri, bir işletmedeki verilerin güvenliğini sağlamak için genellikle her iki aracı da kullanır.
Özetle diyebiliriz ki, veri maskeleme veya veri gizleme, veri öğelerinin değiştirilmesini içerir. Orijinal bilgileri gizlemek için verilere karakter veya sayılar eklerler. Veri maskelemenin birincil amacı hassas verilerin alternatif bir versiyonunu oluşturmaktır. Bu alternatifin tanımlanması ya da kurtarılması zordur, bu şekilde veriler korunabilir.
