Маскирование данных: как защищать информацию в цифровую эпоху
Сегодня бизнесу нужны IT-системы, которые внедряются быстро, работают стабильно и не требуют целого штата специалистов для поддержки. Долгие внедрения, сложные настройки и высокая нагрузка на инфраструктуру — всё это тормозит работу и мешает развитию.
Мы в Сфере поставили себе цель изменить ситуацию. Платформа должна быть мощной и гибкой, но при этом оставаться понятной и удобной для администраторов и специалистов, которые с ней работают. И главный показатель этих изменений — то, как быстро сегодня компании могут внедрять Сферу.
Мы в Сфере поставили себе цель изменить ситуацию. Платформа должна быть мощной и гибкой, но при этом оставаться понятной и удобной для администраторов и специалистов, которые с ней работают. И главный показатель этих изменений — то, как быстро сегодня компании могут внедрять Сферу.
Миллионные штрафы за утечку данных
С мая 2025 года штрафы за утечки и незаконную обработку персональных данных выросли до рекордных сумм в десятки миллионов рублей, а в некоторых случаях компаниям грозит даже уголовная ответственность.
Эксперты называют эти меры беспрецедентными для российского законодательства в области информационной безопасности. Теперь неграмотное обращение с персональными данными — это не просто репутационные потери, но и серьезные юридические и финансовые риски.
Обезличивание (маскировка) данных — это ключевой инструмент в сфере информационной безопасности и защиты частной жизни в современном мире.
Этот инструмент позволяет:
Эксперты называют эти меры беспрецедентными для российского законодательства в области информационной безопасности. Теперь неграмотное обращение с персональными данными — это не просто репутационные потери, но и серьезные юридические и финансовые риски.
Обезличивание (маскировка) данных — это ключевой инструмент в сфере информационной безопасности и защиты частной жизни в современном мире.
Этот инструмент позволяет:
- Исключить возможность идентификации личности по обрабатываемым данным.
- Сохранить ценные данные без расшифровки личной информации о субъектах. Особенно это актуально, когда данные нужно передать третьим лицам для разработки и тестирования ПО или машинного обучения.
- Обеспечить соответствие законодательным требованиям, в частности ФЗ-152 «О персональных данных».
Какие задачи решает обезличивание
В условиях перманентного роста киберугроз и ужесточения регуляторных норм обезличивание данных играет ключевую роль в сохранении конфиденциальной информации и решает сразу несколько важных задач:
- Защита от промышленного шпионажа. Обезличивание данных защитит от угроз, исходящих от третьих лиц (например, при переводе документов для анализа или аудита), когда конкуренты могут пытаться выведать важную информацию о бизнес-процессах компании.
- Предотвращение утечек персональных данных сотрудников. Утечки информации о зарплате или паспортных данных могут привести к негативным последствиям для всей компании. Но при передаче сведений в бухгалтерию чувствительные данные можно обезличить, заменив их на анонимные идентификаторы. В таком виде они уже будут неинтересны мошенникам.
- Защита персональных данных клиентов. Доверие клиентов, как известно, не купишь. Маскировка данных — эффективный способ снизить репутационные потери и избежать штрафов.
- Оптимизация данных и аналитика. Маскировка данных — это не только про безопасность. Компании могут использовать обезличенные данные для анализа текущей ситуации, выявления тенденций и паттернов.
Распространенные страхи компаний
Если обезличивание данных успешно справляется с таким объемом задач, почему у некоторых компаний возникают сомнения в необходимости внедрения данного инструмента.
Если кратко, причин несколько. Пожалуй, одна из главных — сложность внедрения. Распространенный страх, что понадобится слишком много времени и ресурсов. А если используются сразу несколько информационных систем, каждая из которых обезличивается по-своему, то тем более.
Еще одна частая причина — в компании самостоятельно разрабатывают инструменты для автоматического обезличивания, думая, что написание соответствующих алгоритмов — не такая уж сложная задача. Но на деле все это обычно малоэффективно, потому что подобные решения часто работают от случая к случаю.
Сегодня на рынке есть много систем по обезличиванию данных. Большинство из них гибкие и адаптивные, позволяют настроить процессы с учетом особенностей каждой организации. Более того, всегда можно посмотреть удачные примеры реализации конкретной системы обезличивания и ознакомиться со статистикой, подтверждающей (или нет) ее эффективность.
Если кратко, причин несколько. Пожалуй, одна из главных — сложность внедрения. Распространенный страх, что понадобится слишком много времени и ресурсов. А если используются сразу несколько информационных систем, каждая из которых обезличивается по-своему, то тем более.
Еще одна частая причина — в компании самостоятельно разрабатывают инструменты для автоматического обезличивания, думая, что написание соответствующих алгоритмов — не такая уж сложная задача. Но на деле все это обычно малоэффективно, потому что подобные решения часто работают от случая к случаю.
Сегодня на рынке есть много систем по обезличиванию данных. Большинство из них гибкие и адаптивные, позволяют настроить процессы с учетом особенностей каждой организации. Более того, всегда можно посмотреть удачные примеры реализации конкретной системы обезличивания и ознакомиться со статистикой, подтверждающей (или нет) ее эффективность.
Разнообразие решений в области маскировки данных
Систем по маскировке данных много и они разные. Такое разнообразие позволяет компаниям выбирать оптимальные инструменты для обеспечения безопасности своих чувствительных данных. Есть три основных подхода к обезличиванию:
— Через SQL-скрипты (update, insert, procedures). Обычно этот подход используют, когда речь идет об однократном обезличивании данных, либо с некоторой периодичностью (например, небольшие интернет-магазины). При этом набор данных содержится в небольшом количестве таблиц.
— С помощью ETL-инструментов, таких как Talend, Pentaho, Informatica PC. Применяют чаще в крупных компаниях со средним объемом данных, где требуется регулярное (не очень частое) обезличивание. Среднее количество систем — от 5 до 20.
— С помощью специализированного коробочного решения. Подходит для компаний, которым важно часто и много обезличивать. При этом нужны наиболее быстрые и удобные способы маскировки данных. Такой подход обеспечивает наибольшую гибкость и удобство в использовании.
— Через SQL-скрипты (update, insert, procedures). Обычно этот подход используют, когда речь идет об однократном обезличивании данных, либо с некоторой периодичностью (например, небольшие интернет-магазины). При этом набор данных содержится в небольшом количестве таблиц.
— С помощью ETL-инструментов, таких как Talend, Pentaho, Informatica PC. Применяют чаще в крупных компаниях со средним объемом данных, где требуется регулярное (не очень частое) обезличивание. Среднее количество систем — от 5 до 20.
— С помощью специализированного коробочного решения. Подходит для компаний, которым важно часто и много обезличивать. При этом нужны наиболее быстрые и удобные способы маскировки данных. Такой подход обеспечивает наибольшую гибкость и удобство в использовании.
Как выбрать подходящее решение
Конечно, всегда найдутся те, кто скажет, что главный критерий — цена. Она, безусловно, влияет. Но что еще стоит учитывать при выборе решения по маскировке данных:
● количество источников данных и их размеры;
● скорость изменения данных (как часто нужно актуализировать профили / скрипты);
● регулярность, с которой нужно будет обезличивать.
Каждое решение по маскировке данных имеет свои преимущества и ограничения, а их эффективность напрямую зависит от потребностей компании.
● количество источников данных и их размеры;
● скорость изменения данных (как часто нужно актуализировать профили / скрипты);
● регулярность, с которой нужно будет обезличивать.
Каждое решение по маскировке данных имеет свои преимущества и ограничения, а их эффективность напрямую зависит от потребностей компании.
Сфера.Обезличивание данных — комплексное решение
Сфера. Обезличивание данных — коробочное решение под ключ, которое имеет целый ряд преимуществ для сохранения и защиты чувствительной информации:
— Умеет обезличивать данные различных форматов: текст, числа, идентификаторы и др.
—Защищает персональную информацию клиентов и сотрудников. Позволяет обезличивать имена, адреса, ИНН и другие важные сведения.
—Гарантирует сохранение логики и формата данных. Система предоставляет механизмы, позволяющие сохранить структуру и логику данных даже после обезличивания.
—Обладает функциональностью по обучению моделей ИИ. Позволяет компаниям улучшать свои алгоритмы без риска раскрыть данные пользователей.
—Позволяет создавать собственные справочные данные для обезличивания, когда компания сама задает правила для маскировки данных, исходя из потребностей.
— Легко интегрируется в ИТ-инфраструктуру компании.
—Предоставляет тестовую среду (есть функция эмуляции), где можно проверять эффективность процесса обезличивания и обучать персонал без использования реальных сведений.
Сфера.Обезличивание подходит для баз данных с различными типами систем управления баз данных: PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL.
— Умеет обезличивать данные различных форматов: текст, числа, идентификаторы и др.
—Защищает персональную информацию клиентов и сотрудников. Позволяет обезличивать имена, адреса, ИНН и другие важные сведения.
—Гарантирует сохранение логики и формата данных. Система предоставляет механизмы, позволяющие сохранить структуру и логику данных даже после обезличивания.
—Обладает функциональностью по обучению моделей ИИ. Позволяет компаниям улучшать свои алгоритмы без риска раскрыть данные пользователей.
—Позволяет создавать собственные справочные данные для обезличивания, когда компания сама задает правила для маскировки данных, исходя из потребностей.
— Легко интегрируется в ИТ-инфраструктуру компании.
—Предоставляет тестовую среду (есть функция эмуляции), где можно проверять эффективность процесса обезличивания и обучать персонал без использования реальных сведений.
Сфера.Обезличивание подходит для баз данных с различными типами систем управления баз данных: PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL.
Опыт использования системы Сфера.Обезличивание данных
Сегодня система «Сфера.Обезличивание данных» успешно применяется в банке ВТБ — одной из крупнейших российских финансовых организаций. Каждую неделю здесь передаются терабайты обезличенных данных дочерним организациям. При этом средняя скорость обработки составляет 2,5–3 ТБ в сутки при 50 инстансах сервиса обезличивания. А поскольку система «Сфера.Обезличивание данных» легко масштабируется, эти значения — не предел.
После внедрения системы банк получил еще ряд бонусов:
— Снижение затрат на защиту данных, так как снижение класса конфиденциальности данных позволяет оптимизировать данный пункт в бюджете.
—Сокращение расходов на оплату труда: система работает автоматически, обезличивание происходит в нескольких базах данных нажатием одной кнопки.
— Сокращение усилий по поиску и найму высококвалифицированных сотрудников: с системой справляется любой тестировщик без специфических знаний.
После внедрения системы банк получил еще ряд бонусов:
— Снижение затрат на защиту данных, так как снижение класса конфиденциальности данных позволяет оптимизировать данный пункт в бюджете.
—Сокращение расходов на оплату труда: система работает автоматически, обезличивание происходит в нескольких базах данных нажатием одной кнопки.
— Сокращение усилий по поиску и найму высококвалифицированных сотрудников: с системой справляется любой тестировщик без специфических знаний.