Cybersecurity การจัดการความปลอดภัยของข้อมูล - Data Masking คืออะไร

 

ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในทุกภาคส่วนของสังคม การปกป้องข้อมูลที่สำคัญจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตถือว่าเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของโลกธุรกิจและอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ที่ข้อมูลของลูกค้า และข้อมูลที่เป็นความลับขององค์กรมีความสำคัญสูง การป้องกันข้อมูลทาง cybersecurity เป็นสิ่งที่ทุกองค์กรต้องให้ความสำคัญ ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับหนึ่งในเทคนิคที่ใช้ในการป้องกันข้อมูลที่เรียกว่า "Data Masking"

 

Data Masking คืออะไร?

Data Masking เป็นเทคนิคในการปกป้องข้อมูลที่ใช้ในการแปรเปลี่ยนข้อมูลภายในฐานข้อมูลให้ไม่สามารถถูกอ่านรู้หรือเข้าถึงได้อย่างง่ายดาย โดยที่ยังคงรักษาโครงสร้างของข้อมูลดั้งเดิมอยู่ การทำ Data Masking มักถูกใช้ในกระบวนการพัฒนาและทดสอบซอฟต์แวร์ ที่จะช่วยให้ผู้พัฒนาและทดสอบสามารถใช้งานข้อมูลทดสอบที่มีลักษณะใกล้เคียงกับข้อมูลระบบจริงได้ แต่ไม่มีความเสี่ยงในการเปิดเผยข้อมูลที่แท้จริง

 

ประเภทของ Data Masking

1. Static Data Masking: เป็นกระบวนการจัดการข้อมูลที่ถูก Masked เพียงครั้งเดียว และสามารถนำข้อมูลที่ถูก Masked ไปใช้ในสภาพแวดล้อมต่างๆ ที่ไม่ต้องการให้เห็นข้อมูลจริงได้ โดยไม่สามารถย้อนกลับข้อมูลกลับไปสู่รูปแบบเดิมได้

2. Dynamic Data Masking: นี้เป็นการ Mask ข้อมูลในเวลาจริง ข้อมูลจะถูก Masked ในขณะที่ถูกเรียกดู แต่จะไม่เปลี่ยนรูปแบบข้อมูลในฐานข้อมูล ซึ่งวิธีนี้มีประโยชน์ในกรณีที่ต้องการให้ผู้ใช้บางกลุ่มเห็นข้อมูลบางอย่าง แต่ผู้ใช้กลุ่มอื่น ๆ เห็นข้อมูลในลักษณะต่างไป

 

ตัวอย่างการใช้งาน Data Masking

เพื่อเข้าใจการทำงานของ Data Masking มากขึ้น ลองพิจารณาตัวอย่างง่าย ๆ ของการ Mask ข้อมูลหมายเลขบัตรเครดิต:

def mask_credit_card(card_number):
    """
    Mask all but the last four digits of a credit card number
    """
    return '*' * (len(card_number) - 4) + card_number[-4:]

# Usage Example
credit_card_number = "1234567812345678"
masked_number = mask_credit_card(credit_card_number)
print(masked_number)  # Output: ************5678

จากตัวอย่างข้างต้น ฟังก์ชัน `mask_credit_card` จะทำการ Mask หมายเลขบัตรเครดิต โดยเปลี่ยนตัวเลขทั้งหมดที่อยู่ก่อนสี่หลักสุดท้ายให้เป็นเครื่องหมายดอกจัน (*) ซึ่งช่วยป้องกันไม่ให้หมายเลขบัตรเครดิตจริงถูกเปิดเผย

 

ข้อดีของ Data Masking

- การรักษาความปลอดภัย: ลดความเสี่ยงที่ข้อมูลจริงจะถูกเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต เนื่องจากข้อมูลที่ถูก Masked จะไม่สามารถระบุตัวตนหรือใช้ในการหาผลอย่างแท้จริงได้ - การทำงานที่มีประสิทธิภาพ: สามารถใช้งานข้อมูลที่ถูก Masked ในการพัฒนาและทดสอบซอฟต์แวร์ได้โดยไม่ต้องกังวลเรื่องความปลอดภัย - การปฏิบัติตามกฎหมาย: ช่วยให้องค์กรสามารถปฏิบัติตามกฎหมายเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่น GDPR ของยุโรป หรือ PDPA ของประเทศไทย

 

ข้อจำกัดของ Data Masking

- สำเนาของข้อมูล: การทำ Static Data Masking อาจสร้างสำเนาของข้อมูลซึ่งอาจเพิ่มความซับซ้อนในการจัดการ - ต้นทุน: การเตรียมและจัดการข้อมูลที่ถูก Masked อาจใช้ทรัพยากรและเวลา - ความซับซ้อนทางเทคนิค: กระบวนการในการตั้งค่าการ Masking สำหรับทุกข้อมูลในองค์กรอาจต้องใช้ความเข้าใจเชิงเทคนิคและการวางแผนที่ดี

 

สรุป

Data Masking เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการปกป้องข้อมูลสำคัญขององค์กร โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่ต้องการความปลอดภัยสูง การทำความเข้าใจและใช้งาน Data Masking อย่างเหมาะสมสามารถช่วยลดความเสี่ยงในการเกิดปัญหาความปลอดภัยของข้อมูล และรักษาความไว้ใจจากลูกค้าได้เป็นอย่างดี

หากคุณสนใจศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการโปรแกรมและการป้องกันความปลอดภัยทางข้อมูล Cybersecurity การศึกษาในเชิงลึกจะช่วยให้คุณสามารถพัฒนาทักษะและความรู้ได้อย่างมั่นคง

 

 

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง

หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/