毎年、数百万人に影響を与える何千ものデータ漏洩が発生しています。データマスキングと暗号化はどちらも機密情報を保護しますが、解決する問題は異なります。マスキングは実際の値をソースまで追跡できない現実的な代替データに置き換えます。一方、暗号化はデータを暗号文に変換し、承認された関係者が正しいキーでデコードできるようにします。それぞれをいつ使用するかを把握しておくことで、データを安全に保ち、後で解決するのが困難な問題の発生を防ぐことができます。

以下では、データマスキングと暗号化の仕組み、規制の扱いとパフォーマンスにおける違い、指定されたデータセットにどちらが適しているかを判断する方法について説明します。

この記事でわかること

• データマスキングは、機密性の高い値を元に戻すことができない現実的な代替データに永続的に置き換えます。一方、暗号化は、承認された関係者が元のデータに復号化できる形式にデータを変換します。

• 適切な方法は、システムが後で実際の値を再度必要とするかどうかによって異なります。暗号化は決済情報などのデータに適しており、マスキングはテストデータセットや分析データセットに適しています。

• 2 つのメソッドは、多くの場合、同じパイプラインで連携し、暗号化によって転送中および保存中のデータを保護します。

データマスキングと暗号化の違い

データマスキングは、機密性の高い値を現実的でありながら偽の代替データにスワップします。プロセスを元に戻して元のデータを復元する方法はありません。これにより、テストデータセットや分析エクスポートなど、形状と統計的プロパティのみを保持する必要があるデータが保護されます。マスキングが一方向にしか機能しないという事実が、他のほとんどのデータ保護方法と異なる点です。

暗号化は、読み取り可能なデータを受け取り、暗号化アルゴリズムとキーを使用して、ランダムなノイズのように見える暗号文に変換します。マスキングとは異なり、暗号化は元に戻すことを前提としています。正しい復号化キーを保持している人は誰でも、その暗号文を元の値に戻すことができます。暗号化は、保存されているカード番号、医療記録、認証情報など、使用可能な状態を維持する必要があるデータに適したツールです。

マスキングと暗号化のいくつかの重要な領域における比較は次のとおりです:

• 規制の扱い: EU の GDPR はマスキングについて明示的に言及していませんが、指定された機能に必要ない場合はデータを保護することを求めています。データマスキングはこれに役立ちます。Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) では、保存されているカード保有者データを保護するために強力な暗号化が求められており、ここで暗号化が適しています。

• パフォーマンスのオーバーヘッド: 暗号化と復号化は読み取りおよび書き込みごとにコンピューティングサイクルを消費し、規模が大きくなるにつれて増加します。一方、静的マスキングは一般に 1 回限りのコストであり、動的マスキングではクエリ時のオーバーヘッドは小さく一貫しています。

• 障害モード: 暗号化キーが漏洩すると、そのキーで保護されているすべての暗号文が復元可能になります。ただし、マスキングアルゴリズムが弱い場合や、マスキングされたデータセットに実際のパターンが残りすぎている場合のリスクは、完全なデータ復元ではなく再識別です。

機密データにマスキングと暗号化のどちらを使用するべきですか？

暗号化が最も効果的なのは、処理の後半で元の正確な値が必要となるシステムで最も機能します。一番わかりやすい例は、決済情報がトランザクション処理パイプラインを移動するときです。オーソリを行うには、カード番号がそのチェーンのどこかで、たとえごく短時間であっても、復号化可能な形式で存在している必要があります。医療記録、認証トークン、およびアプリケーションプログラミングインターフェース (API) キーも同じ論理に従います。これらは保存時および転送時に暗号化し、復号化キーを保持する人物を厳密に管理してください。

手元のタスクに実際の値が重要でない場合は、マスキングを使用してください。これは、いくつかの異なるシナリオで当てはまります:

• ステージング環境の構築: 新機能のテストを行うエンジニアには、ラップトップに保存されている顧客の個人識別情報 (PII) の実際のコピーではなく、実際の形状と量を備えたデータが必要です。

• 本番データからの分析の生成: 地域ごとの平均注文額を追跡するダッシュボードでは、各行に実際の名前やカード番号を関連付ける必要はありません。

• 本番に近いデータを使用したトレーニングやデモ: 営業デモや社内トレーニングセッションでは、実際のデータを使用する責任を負わずに、現実的なデータを活用できます。

組織によっては、同じパイプラインでマスキングと暗号化の両方を実行します。データセットを本番環境の保存時に暗号化し、その後復号化してマスキングし、非本番環境に再エクスポートする場合があります。これら 2 つのメソッドは同じ目的で競合しているのではなく、同じデータライフサイクルの異なる段階を処理しているだけです。

機密データのマスキングや暗号化を誤ると、どのようなリスクがありますか？

どちらのメソッドを誤っても、誤った安心感が生じる可能性があります。これは、チームがデータを扱う方法が変わるため、保護がまったくないことよりも悪いと考えられます。

各メソッドには考慮すべき独自のリスクがあります:

弱いマスキング

マスキングされた郵便番号とマスキングされた生年月日および性別を相互参照して特定の人物を絞り込むなど、組み合わせ攻撃によって個人を再識別できるマスキングされたデータセットは、マスキングの目的を完全に無効にします。このため、より厳密なアプローチでは、置換自体の上に k-匿名性などの統計的開示管理を重ねます。

弱いキー管理

暗号化はアルゴリズム以外にも依存します。古い暗号、不十分なキーのローテーション、または保護対象の暗号文のすぐ隣に保存されているキーなどはすべて、暗号化が提供するはずの保護を損ないます。

後で必要になるデータの不可逆的なマスキング

実際の取引金額の証明を必要とする監査中など、コンプライアンスチームが後で元の形式で必要とするフィールドをマスキングすると、マスキングには元に戻すパスがないため、解決策のない問題が発生します。

Stripe などの決済代行業者と連携することで、取引データの暗号化が簡素化されます。Stripe は、転送中および保存中の決済データを暗号化し、Stripe のクライアント側のライブラリを介して送信されたカード詳細は、ブラウザーやアプリから離れる前に暗号化されます。

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