Pourquoi masquer ses données ?

Pour masquer ses données, il faut répondre à certaines exigences. Tout d’abord, il faut remplacer les données sensibles avec des données fictives avant de les partager. Ensuite, il faut extraire les données pertinentes et ignorer les données sensibles inutiles. Tout cela en répondant aux exigences de conformité. Ces contraintes exposent les entreprises à de nouveaux défis qui nécessitent la découverte de leurs données sensibles, la capacité à préserver l’intégrité de l’application et la fidélité de l’ensemble des données d’origine après avoir anonymiser et tout cela en garantissant une solution intégrée.

RGPD

La règlementation est de plus en plus incitative, comme nous le montre le Considérant 26 du règlement général sur la protection des données : « Il n'y a dès lors pas lieu d'appliquer les principes relatifs à la protection des données aux informations anonymes, à savoir les informations ne concernant pas une personne physique identifiée ou identifiable, ni aux données à caractère personnel rendues anonymes de telle manière que la personne concernée ne soit pas ou plus identifiable. Le présent règlement ne s'applique, par conséquent, pas au traitement de telles informations anonymes, y compris à des fins statistiques ou de recherche. ». Tous les clients soumis au GDPR verront l'anonymisation comme une réelle chance d'échapper aux très nombreuses contraintes de cette réglementation.

Concept d’Oracle Data Masking

Le concept se résume en 4 étapes principales. La première étape est le modèle de donnée. Il faut découvrir les données sensibles et spécifier leurs relations inter-tables. La deuxième étape est de définir les critères d’échantillonnage et les modèles de masquage. La troisième étape est celle du test et de la validation. Il y a une prévisualisation du masque et de l’échantillonnage. Enfin, la quatrième étape est l’exécution, avec une transformation en Base ou Export, une gestion des modèles et la mise à disposition de ceux-ci.

2 types de masquages

Il existe deux types de masquages de données. Il y a le Dynamic Data Masking et le Static Data Masking. Le Dynamic Data Masking effectue du masquage à la volée sans altération des données sur disque. Le Static Data Masking effectue quant à lui un masquage des données sensibles de manière définitive (sur disque) sans possibilité de récupérer la valeur d’origine.

Data Masking Factory

Le concept de Data Masking Factory est très facile à comprendre... aussi simple que le souhaitent les clients. Oracle Data Masking Factory permet de masquer depuis n’importe quelles sources vers n’importe quelles cibles. Il existe différents cas d’usage, notamment la création d’une modélisation applicative complexe des données qui respecte les contraintes déterministes entre des technologies hétérogènes (SGBDR, NoSQL, Fichier complexes, BUS, Application, …).