El enmascaramiento de datos es un aspecto importante de la seguridad de los datos. Su objetivo es proteger la información confidencial de las amenazas cibernéticas y, al mismo tiempo, mantener la usabilidad de los datos para pruebas, desarrollo y análisis. A lo largo de los años se han utilizado métodos tradicionales de enmascaramiento de datos. Sin embargo, los métodos tradicionales se están viendo desafiados por la reciente aparición de herramientas impulsadas por IA.
Este artículo explorará las diferencias, beneficios y limitaciones de los métodos tradicionales de enmascaramiento de datos en comparación con las herramientas de enmascaramiento de datos impulsadas por IA.
¿Cuáles son los métodos tradicionales de enmascaramiento de datos?
El enmascaramiento de datos tradicional funciona reemplazando datos confidenciales con datos ficticios. Sin embargo, se garantiza que estos datos ficticios parezcan realistas. Las técnicas principales incluyen:
- Enmascaramiento de datos estáticos (SDM)
El método SDM reemplaza permanentemente los datos confidenciales en un entorno que no es de producción. Se realiza extrayendo una copia de la base de datos, enmascarando campos confidenciales y luego utilizando los datos enmascarados en pruebas y desarrollo. Este método garantiza que los datos queden irreversiblemente enmascarados, mejorando así la seguridad.
Sin embargo, su principal inconveniente es que el proceso requiere mucho tiempo y recursos. Además, es difícil mantener sincronizados los datos enmascarados con los datos de producción.
2. Enmascaramiento de datos dinámicos (DDM)
El método DDM funciona enmascarando datos a medida que se consultan desde la base de datos. Por lo tanto, el proceso aplica reglas de enmascaramiento en tiempo real a medida que los usuarios acceden a los datos, sin alterar los datos originales. Esto proporciona protección de datos en tiempo real sin necesidad de duplicar la base de datos. Sin embargo, este proceso puede afectar el rendimiento y la velocidad y es un poco complicado de implementar y administrar.
3. Sustitución de datos
El método de sustitución de datos reemplaza datos confidenciales, como nombres de clientes y números de tarjetas de crédito, por equivalentes no confidenciales. Los equivalentes no confidenciales se identifican a partir de un conjunto predefinido mediante tablas de búsqueda o algoritmos para sustituir datos de forma consistente. El principal beneficio de este método es que mantiene la integridad referencial y un formato de datos realista. Sin embargo, esto puede requerir nuevamente una configuración extensa que implique la gestión de conjuntos de sustitución.
4. Mezcla de datos
Como sugiere el nombre, este método mezcla aleatoriamente los datos dentro de una determinada columna. Esto garantiza que los datos permanezcan oscurecidos, pero que también parezcan realistas. Este proceso es bastante sencillo de implementar y eficaz para tipos específicos de datos. Sin embargo, cuando se requieren datos muy confidenciales, se deben preferir otros métodos con mayor seguridad.
¿Qué son las herramientas de enmascaramiento de datos de IA?
Las herramientas de enmascaramiento de datos de IA utilizan el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para dar un poderoso impulso de eficiencia al proceso de enmascaramiento de datos. Algunas de las características clave que la IA aporta son:
- Reconocimiento de patrones automatizado
Los algoritmos de IA son muy capaces de identificar y clasificar datos confidenciales en función de patrones y contexto. Esto reduce cualquier intervención manual y errores al manejar conjuntos de datos complejos. Sin embargo, la creación de dichos algoritmos requiere datos de entrenamiento sólidos y aprendizaje continuo.
2. Enmascaramiento contextual
Las herramientas de IA se pueden programar para utilizar técnicas de enmascaramiento que consideren el contexto y las relaciones detrás de los datos. Esta precisión contextual ayuda a mantener y preservar la utilidad de los datos para análisis y pruebas. Por ejemplo, los datos de pacientes mantenidos por un hospital. Para enmascarar dichos datos y al mismo tiempo mantener la precisión contextual, el hospital puede reemplazar los datos con datos ficticios dentro del mismo género, origen étnico y rango de edad. Sin embargo, esto requiere una alta capacidad computacional, que puede resultar inviable y demasiado compleja para operaciones a pequeña escala.
3. Aprendizaje adaptativo
Las herramientas de IA pueden adaptarse continuamente y aprender sobre nuevos tipos y patrones de datos. Esto ayuda a que estas herramientas de inteligencia artificial sigan el ritmo de la evolución de los entornos de datos.
4. Escalabilidad y rendimiento
Las herramientas de inteligencia artificial pueden manejar grandes volúmenes de datos con mayor eficiencia. Esta característica hace que las herramientas de IA sean adecuadas para entornos de datos a gran escala y aplicaciones en tiempo real. Sin embargo, el usuario debe tener suficiente capacidad computacional para configurar dicho sistema.
Análisis comparativo
Está claro que los métodos de enmascaramiento de datos de IA están muy por delante de las herramientas tradicionales. Comparemos ambos en algunos de los parámetros clave relevantes para los usuarios:
En cuanto al parámetro de precisión y coherencia, las herramientas de inteligencia artificial garantizan un enmascaramiento coherente y preciso, y se adaptan a cualquier cambio en los patrones de datos. Por otro lado, los métodos tradicionales dependen de reglas predefinidas. Estas reglas requieren configuraciones manuales donde pueden aparecer inconsistencias. Además, es posible que el sistema no siempre siga el ritmo de un entorno de datos dinámico.
Nuevamente, la implementación y el mantenimiento difieren entre las herramientas tradicionales y las de IA. Los métodos tradicionales suelen requerir mucha mano de obra y actualizaciones constantes e intervención manual. Por el contrario, las herramientas de IA ofrecen procesos automatizados. Esto reduce la necesidad de una supervisión manual continua. Dicho esto, configurar una solución basada en IA puede resultar complejo y consumir una mayor capacidad computacional. También requieren una intensa formación y configuración inicial.
En términos de desempeño e impacto, el veredicto es bastante sencillo. Los métodos tradicionales son lentos, especialmente en escenarios dinámicos, y requieren una intervención constante. Las herramientas de IA, por otro lado, son eficientes y escalables. Son muy capaces de manejar el enmascaramiento de datos en tiempo real sin una degradación significativa del rendimiento y mantener aún más la precisión.
Por último, los criterios más importantes son la seguridad y el cumplimiento. Si bien a lo largo de los años los métodos tradicionales se han mantenido al día con las necesidades de cumplimiento normativo, pueden tener dificultades con los complejos entornos de datos de la era moderna. Las herramientas de inteligencia artificial, por otro lado, brindan sólidas funciones de seguridad y adaptabilidad. Esto los hace ideales para cumplir con estrictos requisitos de bases de datos complejas.
Conclusión
Tanto los métodos tradicionales de enmascaramiento de datos como las herramientas de enmascaramiento de datos de IA tienen sus ventajas e inconvenientes. Si bien los métodos tradicionales de enmascaramiento de datos han demostrado ser efectivos a lo largo de los años, son engorrosos y menos adaptables en entornos de datos complejos. Por el contrario, las herramientas de enmascaramiento de datos de IA vienen con capacidades avanzadas. Estos incluyen una mayor eficiencia y adaptabilidad que los hacen ideales para operaciones de datos modernas y a gran escala que siguen evolucionando día a día. La decisión de optar por un método u otro sólo debe tomarse después de evaluar las necesidades específicas de una organización, los recursos y los entornos de datos.
