Le masquage des données et la jetonisation protègent tous deux les données sensibles, mais ils résolvent des problèmes différents. Le masquage remplace une valeur réelle par une valeur fictive qui ne permet pas de remonter à l'original, ce qui est utile pour les tests, le développement et l'analyse. La jetonisation remplace une valeur réelle par un jeton qui renvoie à l'original par l'intermédiaire d'un coffre-fort sécurisé. Cela en fait la norme pour le traitement des données de carte dans les systèmes de paiement en production.

Le fait de confondre les deux, ou d'utiliser l'un à la place de l'autre, peut créer des flux de travail interrompus d'un côté et une exposition inutile de l'autre. Pire encore, des pratiques de sécurité des données inefficaces peuvent contribuer à des violations, dont le coût moyen peut atteindre 5 millions de dollars et dont le confinement peut prendre plus de 280 jours.

Ci-dessous, nous expliquerons le fonctionnement de chaque méthode, les points de divergence entre les deux en matière de réversibilité et de cas d'usage, ainsi que la manière de déterminer celle dont votre entreprise a besoin pour un ensemble de données spécifique.

Points clés à retenir

• Le masquage des données remplace de manière permanente les valeurs sensibles par des valeurs fictives réalistes. Il est donc bien adapté aux environnements hors production, comme les tests et les analyses.

• La jetonisation remplace les valeurs sensibles par des jetons qui renvoient à l'original par l'intermédiaire d'un coffre-fort sécurisé. Cela en fait la norme pour la protection des données de carte lors de transactions réelles.

• Choisir la mauvaise méthode pour un ensemble de données spécifique peut altérer les fonctionnalités ou créer une exposition inutile en matière de conformité. Le bon choix dépend de la nécessité de récupérer la valeur réelle.

Qu'est-ce que le masquage des données c. la jetonisation?

Le masquage des données remplace une valeur réelle par une fausse valeur qui ressemble à l'originale et se comporte comme elle, mais qui n'y est pas liée. Dans le contexte de la sécurité des paiements, le masquage des données masque les informations du titulaire de la carte et d'autres données sensibles.

La jetonisation remplace une valeur sensible par un jeton généré de manière aléatoire, puis stocke le mappage entre le jeton et l'original dans un coffre-fort distinct et étroitement contrôlé. Le jeton n'a aucun lien mathématique avec la valeur d'origine. Une personne qui vole un jeton n'obtient rien d'utilisable sans accès à ce coffre-fort.

Quelles sont les différences entre le masquage des données et la jetonisation?

La distinction réside dans la nécessité, ou non, que la valeur réelle existe dans un endroit accessible pour que le système continue de fonctionner.

Voici les caractéristiques qui déterminent l'option la plus adaptée :

• Réversibilité : les données masquées ne permettent pas de retrouver la valeur d'origine. Les données ayant fait l'objet d'une jetonisation le permettent, par l'intermédiaire du coffre-fort qui a émis le jeton.

• Cas d'usage : le masquage est adapté aux environnements hors production, comme les tests, le développement et l'analyse. La jetonisation est adaptée aux flux de travail en production où une entreprise doit agir sur des données réelles sans les stocker directement.

• Portée de la protection : le masquage protège les données qui n'ont plus besoin de refléter la réalité. La jetonisation protège les données qui doivent continuer de fonctionner comme si elles étaient réelles, mais sans résider dans les systèmes de l'entreprise.

• Applicabilité réglementaire : le masquage contribue à satisfaire aux principes de minimisation des données dans le cadre de règles comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) au sein de l'UE, en retirant les données personnelles réelles des environnements qui n'en ont pas besoin. La jetonisation est le mécanisme auquel la norme Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) attribue explicitement la réduction de la portée de l'évaluation de la conformité d'une entreprise.

Quand devez-vous utiliser le masquage des données c. la jetonisation?

Utilisez le masquage lorsqu'une valeur réelle ne joue aucun rôle fonctionnel dans l'environnement où elle est utilisée. Un développeur qui teste une nouvelle page de paiement, un analyste qui crée un modèle de résiliation et un ingénieur en assurance qualité qui exécute des suites de tests automatisés ont tous besoin de données qui se comportent comme des données réelles sans l'être. Le masquage leur offre cette possibilité et élimine entièrement le risque, car il n'y a plus rien à exposer.

Utilisez la jetonisation lorsque l'entreprise a véritablement besoin d'agir sur la valeur sensible par la suite. Ce besoin devient évident dans quelques scénarios :

• Facturation récurrente : une entreprise proposant des abonnements et qui traite des paiements mensuels a besoin d'un moyen de facturer la même carte à chaque cycle sans stocker le numéro de carte lui-même.

• Remboursements et contestations : une équipe de service à la clientèle qui effectue un remboursement doit faire référence à une transaction précise sans extraire l'intégralité du numéro de compte principal (PAN).

• Paiement avec une carte enregistrée : un client existant s'attend à une expérience d'achat en un clic. Cela ne fonctionne que si un jeton remplace un numéro de carte que l'entreprise ne détient jamais.

Dans chaque cas, le masquage ne fonctionnerait pas, car une valeur masquée ne peut pas être démasquée pour effectuer le paiement.

Quels sont les risques de choisir la mauvaise méthode de protection des données sensibles?

L'utilisation du masquage là où la jetonisation est nécessaire interrompt immédiatement les fonctionnalités. Un système de facturation récurrente basé sur des données de carte masquées n'a aucun moyen de débiter le client le mois suivant, car la valeur qui lui permettrait de le faire n'existe plus nulle part.

L'utilisation de la jetonisation là où le masquage est approprié crée un autre type de problème : une exposition inutile. Si un système de préproduction extrait des données de production ayant fait l'objet d'une jetonisation au lieu de données masquées et que cet environnement ne dispose pas des mêmes contrôles d'accès que la production, l'entreprise a étendu ses données de titulaire de la carte réelles à un environnement moins sécurisé sans en tirer profit sur le plan pratique. Les vérificateurs de la conformité peuvent signaler ce modèle, car il intègre dans le champ d'application de la norme PCI des systèmes qui n'ont jamais eu besoin de l'être.

Comment déterminer la méthode adaptée à votre entreprise?

Commencez par une seule question pour chaque ensemble de données : est-ce que quoi que ce soit en aval a besoin de récupérer la valeur réelle? Si la réponse est non, le masquage est l'outil le plus simple et le plus approprié. Si la réponse est oui, la jetonisation justifie l'infrastructure supplémentaire, car la réversibilité est une exigence inévitable.

Quelques vérifications aident à confirmer la décision :

• Suivre l'utilisation des données : dressez la liste de tous les systèmes qui interagissent avec la valeur et indiquez si chacun a besoin des données réelles ou simplement de quelque chose qui y ressemble.

• Vérifier le facteur de conformité : si la réduction de la portée PCI DSS est l'objectif, la jetonisation des paiements est le mécanisme reconnu par les organismes de réglementation. La minimisation des données de type RGPD dans les environnements de test oriente plutôt vers le masquage.

• Examiner la séparation des environnements : les systèmes de production qui gèrent des transactions réelles nécessitent généralement la jetonisation. Les environnements hors production nécessitent généralement le masquage. Mélanger les deux sans raison claire a tendance à créer plus de risques qu'à en éliminer.

Les entreprises qui utilisent Stripe ont déjà pris une partie de cette décision en ce qui concerne les données de paiement collectées par l'intermédiaire des intégrations de Stripe. Le PAN fait l'objet d'une jetonisation lors de la collecte et l'entreprise n'a jamais à créer cette couche elle-même. L'entreprise doit simplement décider quoi faire avec le reste de ses données sensibles, comme les dossiers internes des clients utilisés dans les tests ou les analyses, pour lesquels le masquage fait généralement l'affaire.

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