Actualmente, vivimos en una sociedad en la que la privacidad y la gestión de los datos personales coexisten. El masivo uso de internet en actividades como compras por internet, uso del correo electrónico y el almacenamiento de datos en programas informáticos, ha originado que la ciberdelincuencia se enfoque en el robo de los datos personales.
La delincuencia tradicional ha evolucionado, al igual que las nuevas tecnologías, en delincuencia cibernética. Cada vez es más común observar cómo empresas de todos los sectores son hackeadas con el objetivo de robar los datos personales que tienen almacenados. Por ello, las organizaciones se han visto en la obligación de enfrentarse al reto de gestionar y proteger los datos personales.
Entre las estrategias y técnicas para proteger los datos, el enmascaramiento de datos proporciona una capa extra de seguridad al almacenamiento de los datos personales. Este método resuelve el reto para las empresas de proteger la privacidad de los datos, convirtiéndolos en irrelevantes para los ciberdelincuentes.
¿QUÉ ES EL ENMASCARAMIENTO DE DATOS EN ARCHIVOS NO ESTRUCTURADOS?
El enmascaramiento de datos es una técnica que consiste en la ocultación o modificación de datos personales sensibles en archivos no estructurados como pueden ser correos electrónicos, archivos de texto, de PDF, vídeo y audio. El objetivo es que esos datos se eliminen o se vuelvan irreconocibles para aquellos que no tienen acceso autorizado. Esta técnica protege la privacidad de los datos personales y la confidencialidad de la información que se vaya a compartir o usar, evitando que dichos archivos sean utilizados maliciosamente o que caigan en manos equivocadas.
Gracias a esta técnica, es posible preservar la integridad y coherencia de la información en documentos, manteniendo su estructura y características básicas para que sigan siendo útiles para los fines previstos. Es decir, aunque los datos hayan sido protegidos, los archivos no estructurados siguen siendo válidos para su uso en pruebas, análisis, desarrollo de software, entre otros procesos, sin exponer los datos personales de los individuos involucrados.
En definitiva, el enmascaramiento de datos en documentos no estructurados simplifica el reto que supone proteger los datos en documentos manteniendo la utilidad de los mismos para su uso, envío y compartición. En este sentido, existen distintos métodos de enmascaramiento de datos que se adaptan al uso que se quiere hacer de los documentos posteriormente.
Por ejemplo, en aquellos casos en los que es necesario mantener la legibilidad de los documentos, se aplica la sustitución por datos sintéticos o tokens. En aquellos casos en los que lo único que se persigue es proteger/eliminar los datos sin necesidad de mantener el contexto ni legibilidad, se aplica generalmente el borrado. En el siguiente apartado se detallan los distintos métodos disponibles y los beneficios que aportan.
TIPOS Y EJEMPLOS DE ENMASCARAMIENTO DE DATOS EN ARCHIVOS NO ESTRUCTURADOS
Existen diferentes técnicas de enmascaramiento de datos, cada una con sus propias ventajas y desventajas en función del contexto en el que se utilicen.
Borrado
Equivale al blacklining/asteriscado. Útil cuando lo único que se busca es eliminar los datos y no se necesita mantener la legibilidad ni integridad. No se van a utilizar los documentos para analítica, investigación ni gestión del conocimiento. Lo único que se busca es protección.
Sustitución (por datos sintéticos)
Es útil para casos en los que se necesita mantener la legibilidad y contexto. En los casos en los que se requiere aplicar analítica avanzada posteriormente, es necesario mantener el formato y naturaleza de los datos; éste es el método ideal para ello. Por ejemplo, si queremos usar chat GPT sin exponer datos personales reales, es posible aplicar este método de enmascaramiento que mantiene ese contexto y coherencia y después hacer uso de la herramienta.
Tokenización (sustitución por tokens)
Es útil para aquellos casos en los que se quiere mantener el contexto, legibilidad y trazabilidad. No obstante, no se desea reemplazar por datos sintéticos para tener la certeza de que se trabaja con datos enmascarados/anonimizados. Para evitar estas posibles confusiones se usan tokens y no datos sintéticos. Además, los tokens se pueden personalizar. Esto es muy útil para convertir documentos en plantillas reutilizables y contribuir a la automatización de la gestión documental.
CASOS DE USO DONDE EL ENMASCARAMIENTO DE DATOS NO ESTRUCTURADOS ES FUNDAMENTAL
El enmascaramiento de datos no estructurados se utiliza en diversas situaciones para proteger la privacidad y la confidencialidad de la información sensible. Estos son algunos de los casos de uso donde se utiliza el método de enmascaramiento de datos:
Protección de datos en departamentos RRHH: Los departamentos de recursos humanos almacenan y gestionan datos personales en archivos no estructurados como pueden ser correos electrónicos, currículums, fichas de empleados, entre otros. El enmascaramiento de datos no estructurados elimina y sustituye los datos personales sensibles como nombres, direcciones, números de teléfono, matrículas, para que los archivos estén protegidos ante brechas de seguridad y para el cumplimiento de plazos de retención establecidos por RGPD.
Sector jurídico: La gestión del conocimiento legal implica la compartición de documentos relevantes desde el punto de vista jurídico entre todos los miembros de despachos o áreas legales. No obstante, para que la compartición de documentos sea posible, es necesario enmascarar los datos personales de las partes para cumplir con el RGPD. En estos casos es crucial mantener la legibilidad y contexto de los documentos, facilitando la lectura y comprensión de los mismos. Para ello, es imprescindible que se mantenga la consistencia de los datos reemplazando los datos originales por tokens o datos sintéticos de forma consistente.
Análisis de datos y pruebas de software: Las empresas utilizan grandes cantidades de información valiosa para realizar análisis de rendimiento y patrones de compra, pruebas de aplicaciones, entre otras que les permiten mejorar la rentabilidad de negocio. El enmascaramiento de datos permite eliminar o modificar los datos personales, mientras se conserva la estructura y el contexto de la información. De esta manera, las empresas pueden realizar los análisis pertinentes sin poner en riesgo la confidencialidad de los datos personales de las personas involucradas.
Compartición de datos en el sector sanitario: En entornos de investigación, las organizaciones sanitarias pueden tener la necesidad de compartir bases de datos y documentos (historias clínicas, analíticas etc) con terceros para fines de estudio. Para ello, es necesario eliminar los datos personales de pacientes, cumpliendo así con RGPD. El enmascaramiento de datos elimina esos datos para que los archivos no estructurados puedan ser compartidos sin que la información sensible y confidencialidad quede expuesta. Además, sustituyendo los datos por tokens se garantiza mantener la trazabilidad de la información e identificar a los pacientes con identificadores ficticios que no permitan re-identificar a los pacientes.
BENEFICIOS DEL ENMASCARAMIENTO DE DATOS NO ESTRUCTURADOS
El enmascaramiento de datos no estructurados es esencial para las empresas u organizaciones, ya que les permite evitar la exposición de datos ante ciberataques que implican fuga de información. Al utilizar técnicas de enmascaramiento, las empresas pueden proteger su información personal sensible de posibles brechas de seguridad y uso indebido. A pesar de que los documentos lleguen a manos de terceros no autorizados, los datos personales estarán protegidos gracias al enmascaramiento. Como consecuencia, la información de la que disponen los atacantes o terceros no autorizados carece de valor ya que efectivamente, el valor se encuentra en los datos personales.
Además, enmascarar los datos no es sinónimo de perder el valor de la información. Gracias a las distintas técnicas o métodos de sustitución existentes, es compatible proteger los documentos y que sigan siendo útiles para su uso y compartición. Éste es sin duda un factor diferencial respecto a otras medidas de seguridad que en lugar de actuar a nivel dato lo hacen a nivel documento, repositorio, sistema etc. Esto es especialmente importante para las organizaciones que desean utilizar los datos para desarrollo de investigación y pruebas de software, ya que los datos enmascarados todavía pueden proporcionar información valiosa sin comprometer la privacidad de los usuarios.
Como bien indica el reglamento de protección de datos (RGPD), las empresas deben establecer técnicas para el correcto uso de los datos personales que recogen, usan y almacenan. El enmascaramiento de datos garantiza que la información personal se almacena y utiliza protegiendo su privacidad y confidencialidad. Asimismo, se cumple con el principio de minimización del tratamiento, limitando el tiempo que tienen las empresas para disponer de esos datos de una manera segura y limitada.
Otro de los beneficios de utilizar el método de enmascarar los datos es limitar el acceso a la información sensible. El enmascaramiento de datos permite limitar el acceso a la información y su cesión a terceros, evitando que caiga en malas manos o se use de manera inadecuada. Esto supone cumplir con el reglamento RGDP y evitar que posibles filtraciones deriven en daños reputacionales y económicos.
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El enmascaramiento de datos personales no estructurados es una técnica crucial para proteger la privacidad de los individuos y garantizar la seguridad de la información que se almacena y gestiona en archivos no estructurados.
Nymiz, es un software especializado en la automatización del enmascaramiento de documentos no estructurados. Gracias al uso de la inteligencia artificial Nymiz encuentra los datos personales en documentos no estructurados para posteriormente aplicar el método de enmascaramiento seleccionado por el usuario. A través de un simple proceso las empresas pueden garantizar la protección de datos en documentos ahorrando tiempos y esfuerzos. Gracias a Nymiz, nuestros clientes:
- Resuelven el reto que supone proteger los datos personales en documentos no estructurados. Se estima que alrededor del 80% de la información en empresas corresponde a información no estructurada, lo que hace que su protección se convierta en todo un reto.
2. Ahorran tiempos y esfuerzos al convertir una tarea manual en un workflow automático.
3. Personalizan el enmascaramiento de datos en documentos para proteger únicamente aquella información que sea necesaria para cada caso de uso: envío, compartición o analítica.
Para ello, Nymiz ofrece procesamiento automatizado de lotes de documentos de una manera rápida y sencilla. En un solo click, Nymiz permite procesar grandes cantidades de documentos de una forma rápida.
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