Datenmaskierung und ihr Unterschied zur Datenleckprävention
Es gibt viele Technologien, die im Jahr 2023 aufkommen werden und die es verdienen, auf der Beobachtungsliste jedes Technologen zu stehen. Hierzu gehört die Datenmaskierung. Obwohl die Implementierung der Datenleckprävention ähnelt, handelt es sich bei der Datenmaskierung und der Datenleckprävention um zwei sehr unterschiedliche Anwendungsfälle.
Letzteres ist seit Jahren eine Funktion jeder führenden Web-App- und API-Sicherheitslösung. Dank der Entwicklung von Technologien wie der generativen KI wird die Notwendigkeit der Datenmaskierung jedoch gerade erst deutlich.
Was ist Datenmaskierung?
Datenmaskierung ist eine Technik zum Schutz vertraulicher Informationen, indem die Originaldaten durch fiktive oder verschlüsselte Daten ersetzt oder verschleiert werden, die eine ähnliche Struktur und ein ähnliches Format aufweisen. Diese Methode wird häufig in Situationen verwendet, in denen Daten weitergegeben oder zu Test-, Schulungs- oder Analysezwecken verwendet werden müssen, die tatsächlich sensiblen Informationen jedoch vertraulich bleiben sollen. Durch die Datenmaskierung können Unternehmen Datenschutzbestimmungen einhalten, das Risiko von Datenschutzverletzungen verringern und die Privatsphäre der Personen schützen, deren Informationen in den Datensätzen enthalten sind.
Was ist Datenleckprävention?
Data Leak Prevention (DLP) ist eine Reihe von Strategien, Richtlinien und Tools, die vertrauliche Informationen vor unbefugtem Zugriff, Offenlegung oder Missbrauch schützen sollen. Das Hauptziel von DLP besteht darin, das versehentliche oder vorsätzliche Abfließen vertraulicher Daten wie persönlicher Informationen, geistigen Eigentums oder Geschäftsgeheimnisse aus dem Netzwerk oder den Systemen einer Organisation heraus zu verhindern.
Äpfel mit Äpfeln vergleichen?
Es könnte den Anschein haben, als würde der Markt sich der Pedanterie hingeben und behaupten, dass grüne Äpfel anders seien als rote Äpfel. Schließlich basieren sowohl die Datenmaskierung als auch DLP auf denselben Technologien, um sensible Datenfelder, die von Anwendungen und APIs verwendet werden, zu „maskieren“ oder „verschleiern“.
Der Unterschied ist zweifach.
Erstens sind die Hauptnutzer der Datenmaskierung Entwickler, Datenwissenschaftler und MLOps. Dabei handelt es sich um Mitarbeiter oder Partner, die mit echten Kundendaten testen, trainieren oder diese analysieren müssen. Dadurch werden Kunden gefährdet, die lieber anonym bleiben möchten und denen dies möglicherweise durch die Datenschutzrichtlinie ihres Unternehmens zugesichert wurde. Letztendlich sind DLP-Benutzer das Unternehmen. Die Einhaltung von Vorschriften zur Geheimhaltung vertraulicher Informationen wie Konto- und Kreditkartennummern liegt in der Verantwortung von Unternehmen. Und wenn Daten verloren gehen, ist das Geschäft gefährdet. Man könnte argumentieren, dass Unternehmen DLP einsetzen, um Verbraucher zu schützen – und das tun sie auch –, aber der Hauptgrund dafür sind in der Regel gesetzliche Vorschriften.
Zweitens identifiziert und maskiert DLP nur eine bestimmte Teilmenge personenbezogener Daten. Wenn ich eine Rechnung bekomme, ist meine Kontonummer maskiert, mein Name und meine Adresse jedoch nicht. Bei der Datenmaskierung werden häufig Namen, Adressen und andere identifizierende Informationen verschleiert, um die Anonymität der Kunden zu gewährleisten. Dies gilt insbesondere dann, wenn es sich bei dem Anwendungsfall um zielgerichtete Analysen handelt und zu Marketing- oder Prognosezwecken nach Mustern und Beziehungen bei verschiedenen Kunden gesucht wird, es aber einen Grund gibt, bestimmte Kunden nicht zu identifizieren.
Datenmaskierung sollte auf Ihrer Beobachtungsliste stehen
Wenn Sie eine „Beobachtungsliste“ mit Technologien für das Jahr 2024 erstellen, dann verdient die Datenmaskierung definitiv einen Platz in den Top Ten.
Dies liegt an der breiten Anwendbarkeit auf viele Bemühungen – insbesondere aber auf diejenigen, die auf die Analyse und das Training von ML-Modellen ausgerichtet sind, um Erkenntnisse über das Kundenverhalten zu gewinnen oder Muster aufzudecken, die die Geschäftsstrategie beeinflussen.
Da generative – und traditionelle – KI mittlerweile in jedes Produkt und jede Dienstleistung auf der Welt Einzug hält, sind sich die Verbraucher der Notwendigkeit von Privatsphäre zunehmend bewusst geworden. Durch die Möglichkeit, vertrauliche Daten zu maskieren, können Unternehmen sowohl KI-Initiativen vorantreiben als auch das Datenschutzbedürfnis ihrer Kunden erfüllen.