Datenmaskierung und Tokenisierung schützen beide sensible Daten, lösen jedoch unterschiedliche Probleme. Bei der Maskierung wird ein echter Wert durch einen fiktiven Wert ersetzt, der keine Rückführung auf das Original ermöglicht. Dies ist nützlich für Tests, Entwicklung und Analysen. Bei der Tokenisierung wird ein echter Wert durch einen Token ersetzt, der über einen sicheren Tresor auf das Original zurückgeführt werden kann. Dies macht sie zum Standard für den Umgang mit Kartendaten in Live-Zahlungssystemen.

Wenn man diese beiden Ansätze verwechselt oder den einen dort einsetzt, wo der andere hingehört, kann dies einerseits zu fehlerhaften Arbeitsabläufen und andererseits zu einer unnötigen Offenlegung führen. Schlimmer noch, ineffiziente Datensicherheitspraktiken können zu Sicherheitsverletzungen beitragen, die mit durchschnittlichen Kosten in Höhe von 5 Millionen US-Dollar verbunden sein und mehr als 280 Tage in Anspruch nehmen können, um sie einzudämmen.

Nachfolgend erklären wir, wie die einzelnen Methoden funktionieren, inwiefern sich die beiden in Bezug auf Reversibilität und Anwendungsfälle unterscheiden und wie Sie herausfinden, welche Methode Ihr Unternehmen für einen bestimmten Datensatz benötigt.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Durch die Datenmaskierung werden sensible Werte dauerhaft durch realistische fiktive Werte ersetzt. Dadurch eignet sie sich gut für Nicht-Produktionsumgebungen wie Tests und Analysen.

• Durch die Tokenisierung werden sensible Werte durch Token ersetzt, die über einen sicheren Tresor auf das Original zurückgeführt werden können. Dies macht sie zum Standard für den Schutz von Kartendaten in Live-Transaktionen.

• Wenn für einen bestimmten Datensatz die falsche Methode gewählt wird, kann dies die Funktionalität beeinträchtigen oder unnötige Compliance-Risiken mit sich bringen. Die richtige Wahl hängt davon ab, ob der echte Wert abrufbar sein muss.

Was ist Datenmaskierung im Vergleich zur Tokenisierung?

Bei der Datenmaskierung wird ein echter Wert durch einen gefälschten Wert ausgetauscht, der wie das Original aussieht und sich auch so verhält, jedoch keine Verbindung zu diesem aufweist. Im Kontext der Zahlungssicherheit verschleiert die Datenmaskierung die Daten der Karteninhaber/innen und andere sensible Daten.

Bei der Tokenisierung wird ein sensibler Wert durch einen zufällig generierten Token ersetzt. Anschließend wird die Zuordnung zwischen dem Token und dem Original in einem separaten, streng kontrollierten Tresor gespeichert. Der Token weist keine mathematische Beziehung zum Originalwert auf. Wer einen Token stiehlt, erhält ohne Zugriff auf diesen Tresor nichts Brauchbares.

Was sind die Unterschiede zwischen Datenmaskierung und Tokenisierung?

Die Unterscheidung hängt davon ab, ob der echte Wert irgendwo abrufbar sein muss, damit das System weiterhin funktioniert.

Hier sind die Merkmale, die bestimmen, welche Methode die richtige ist:

• Reversibilität: Maskierte Daten lassen sich nicht auf den ursprünglichen Wert zurückführen. Tokenisierte Daten hingegen schon, und zwar über den Tresor, der das Token ausgestellt hat.

• Use Case: Maskierung eignet sich für Nicht-Produktionsumgebungen wie Tests, Entwicklung und Analysen. Tokenisierung eignet sich für Live-Produktions-Workflows, in denen ein Unternehmen auf echte Daten reagieren muss, ohne diese direkt zu speichern.

• Schutzumfang: Maskierung schützt Daten, die nicht mehr die Realität widerspiegeln müssen. Tokenisierung schützt Daten, die weiterhin so funktionieren müssen, als wären sie real, nur ohne in den eigenen Systemen des Unternehmens zu leben.

• Geltung von Vorschriften: Die Maskierung trägt dazu bei, die Grundsätze der Datenminimierung gemäß Rahmenwerken wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der EU zu erfüllen, indem echte personenbezogene Daten aus Umgebungen entfernt werden, die sie nicht benötigen. Die Tokenisierung ist der Mechanismus, den der Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) explizit für die Reduzierung des Umfangs der Compliance-Bewertung eines Unternehmens anerkennt.

Wann sollten Sie Datenmaskierung vs. Tokenisierung verwenden?

Verwenden Sie Maskierung, wenn ein realer Wert in der Umgebung, in der er verwendet wird, keine funktionale Rolle spielt. Entwickler/innen, die eine neue Checkout-Seite testen, Analysten und Analystinnen, die ein Abwanderungsmodell erstellen, und Qualitätssicherungsingenieurinnen und -ingenieure, die automatisierte Test-Suites ausführen, benötigen alle Daten, die sich wie echte Daten verhalten, ohne echte Daten zu sein. Die Maskierung bietet ihnen genau das und beseitigt das Risiko vollständig, da es nichts mehr gibt, das offengelegt werden könnte.

Verwenden Sie die Tokenisierung, wenn das Unternehmen später tatsächlich auf den sensiblen Wert einwirken muss. Dieser Bedarf wird in einigen Szenarien deutlich:

• Wiederkehrende Abrechnung: Ein Abonnement-Unternehmen, das monatliche Zahlungen verarbeitet, benötigt eine Möglichkeit, dieselbe Karte jeden Zyklus in Rechnung zu stellen, ohne die Kartennummer selbst zu speichern.

• Rückerstattungen und Anfechtungen: Ein Kundenserviceteam, das eine Rückerstattung ausstellt, muss auf eine bestimmte Transaktion verweisen, ohne die vollständige primäre Kontonummer (Primary Account Number, PAN) aufzurufen.

• Checkout mit hinterlegter Karte: Wiederkehrende Kundinnen und Kunden erwarten ein 1-Click-Einkaufserlebnis. Dies funktioniert nur, wenn ein Token für eine Kartennummer steht, die das Unternehmen nie besitzt.

In jedem Fall würde eine Maskierung nicht funktionieren, da ein maskierter Wert nicht demaskiert werden kann, um die Abbuchung abzuschließen.

Was sind die Risiken bei der Wahl der falschen Methode zum Schutz sensibler Daten?

Wenn eine Maskierung verwendet wird, obwohl eine Tokenisierung erforderlich wäre, wird die Funktionalität sofort beeinträchtigt. Ein System für wiederkehrende Abrechnungen, das auf maskierten Kartendaten basiert, hat keine Möglichkeit, im nächsten Monat eine Abbuchung von Kundinnen und Kunden vorzunehmen, da der Wert, der dies ermöglichen würde, nirgends mehr existiert.

Wenn eine Tokenisierung verwendet wird, obwohl eine Maskierung erforderlich wäre, entsteht eine andere Art von Problem: unnötige Offenlegung. Wenn ein Staging-System tokenisierte Produktionsdaten anstelle von maskierten Daten abruft und diese Umgebung nicht über die gleichen Zugriffskontrollen wie die Produktion verfügt, hat das Unternehmen seine echten Karteninhaberdaten ohne praktischen Nutzen in eine Umgebung mit geringerer Sicherheit verlagert. Compliance-Prüfer können dieses Muster beanstanden, da es Systeme in den PCI-Umfang zieht, die dort nie hätten sein müssen.

Wie entscheiden Sie, welche Methode zu Ihrem Unternehmen passt?

Beginnen Sie mit einer einzigen Frage für jeden Datensatz: Wird der reale Wert an einer nachgelagerten Stelle wieder benötigt? Lautet die Antwort Nein, ist die Maskierung das einfachere und das richtige Tool. Lautet die Antwort Ja, lohnt sich die zusätzliche Infrastruktur für die Tokenisierung, da die Reversibilität eine unvermeidbare Anforderung darstellt.

Einige Überprüfungen helfen bei der Bestätigung der Entscheidung:

• Verfolgen Sie die Datennutzung: Listen Sie jedes System auf, das den Wert berührt, und geben Sie an, ob jedes davon die echten Daten benötigt oder nur etwas, das so aussieht.

• Überprüfen Sie den Compliance-Treiber: Wenn die Reduzierung des PCI DSS-Umfangs das Ziel ist, ist die Zahlungstokenisierung der Mechanismus, den die Aufsichtsbehörden anerkennen. Eine Datenminimierung im Stil der DSGVO in Testumgebungen deutet eher auf eine Maskierung hin.

• Betrachten Sie die Trennung der Umgebungen: Produktionssysteme, die Live-Transaktionen abwickeln, erfordern im Allgemeinen eine Tokenisierung. Nicht-Produktionsumgebungen erfordern im Allgemeinen eine Maskierung. Wenn man beides ohne klaren Grund mischt, entsteht tendenziell ein höheres Risiko, als dadurch beseitigt wird.

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