企業の機密データを守る: データマスキングの利点と課題のトップ5



政府、病院、金融機関など、機密データを収集・保管する組織は、セキュリティとデータプライバシーの深刻なリスクに直面しています。データマスキングは、このようなデータを不正アクセスから保護し、テストや開発に使用することを可能にするソリューションです。データマスキングによって、企業はコンプライアンスを維持しながら、機密データを許可された相手と安全に共有することができます。

これは理論的な課題ではなく、ランサムウェアによる攻撃は増加の一途をたどっています。サイバー犯罪やデータ漏洩への対策に失敗すると、組織の評判や顧客からの信頼が損なわれます。また、法律や規制による重大な罰則を受ける可能性もあります。企業は、業務を維持しながら、機密データの漏洩を避けるために、あらゆる予防措置を講じる必要があります。

しかし、データマスキングの実装には、機密データの検索や識別、リソースを大量に消費するマスキング、データの完全性の維持などといった課題があります。このブログでは、データマスキングの課題トップ5と、それをAccelario プラットフォームで克服する方法についてご紹介します。

データマスキングの課題

課題1: 機密データの検索と識別

規制された業界の組織は、データの安全性とコンプライアンスを確保しなければなりません。データを分析して、それが特定のプライバシー規制に該当するかどうかを判断する必要がありますが、適切なソリューションがなければ、時間と計算量がかかることがあります。

解決策 Accelarioの高度な検索は、データサイエンスに基づき、データベース内の機密データを迅速かつ正確に特定することができます。この検索アルゴリズムは、単純な列名のアプローチや文字列のパターンを超えて、データサイエンスと人工知能を活用し、従来の検索アルゴリズムでは見逃されがちなセンシティブデータにフラグを立てることができます。

課題2:パフォーマンス

データマスキングはリソースを必要とし、システムパフォーマンスに大きな影響を与えるため、ハードウェアやソフトウェアの追加投資が必要です。

解決策 : Accelarioのマスキング・モジュールは、並列処理を活用し、容量、コスト、時間に基づいてリソースを使用するように微調整されます。これにより、他のアプローチと比較して5~10倍高速に処理できるようになりました。

課題3:スケーラビリティ(拡張性)

一般に、データマスキングを利用する組織は、自社の事業規模が課題となっています。日々のビジネスの流れは、常に新しいレコードを生み出し、巨大なデータセットを構築しています。データマスキングソリューションは、大規模なデータベースを処理する必要があります。

解決策: Accelarioのマスキングは、スケールを考慮して設計されており、テラバイト単位のデータをうまく処理することができます。市場で最も堅牢なソリューションの1つです。

課題4:データの完全性の維持

データマスキングソリューションは、テーブルやデータベースをまたいでデータの整合性を維持する必要があります。主キーや外部キーに基づく関係が誤って切断され、テストデータベースが使えなくなる可能性があるため、マスキング後もデータの一貫性と正確性を確保することは困難です。

解決策: Accelarioでは、一貫したデータのマスキング、リレーショナル・インテグリティの理解、主キーと外部キーへの特別な処理の適用により、データの整合性を確保しています。

課題5: 繰り返し

データマスキングは、繰り返し行われるプロセスです。データマスキングの担当者は、効果的に目的を達成するために多くの時間と労力を費やす必要があるでしょう。

解決策: Accelarioのマスキングプロセスは完全に自動化されており、RESTful APIやプラグインを通じて、顧客の利用継続中のインテグレーションやデリバリー・フレームワークに統合することができます。これにより、多忙なデータ管理者の作業負担を軽減することができます。

まとめ

サイバーリスクを排除することはできませんが、組織は機密データが悪用されるのを防ぐために重要な措置を講じることができます。Accelarioのデータマスキングは、データを保護し、効率を高め、ビジネスを前進させるための強力なソリューションを提供します。

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企業の機密データを守る: データマスキングの利点と課題のトップ5 への1件のフィードバック

  1. climb のコメント:

    ◆データベース・バックアップの重要性:そのリスク、有益性、そしてコストについて◆
    https://www.climb.co.jp/blog_veeam/veeam-backup-20929

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