Cómo evitar la obtención de datos sensibles por parte de

n firma invitada
Por Alfonso Canals
Director, Cumbria FSC
Cómo evitar la obtención de datos
sensibles por parte de empleados desleales
E
l pasado mes de julio
se hizo público el
caso Falciani. El
francoitaliano Hervé
Falciani, fue detenido
en Barcelona, por el presunto robó
en la entidad bancaria suiza donde
trabajaba, de los datos bancarios
de miles de clientes. Entregó esta
lista a las autoridades francesas y a
la entonces ministra de Finanzas,
Christine Lagarde, hoy jefa del
Fondo Monetario Internacional. A
partir de esos datos se elaboró la
conocida como lista Lagarde de
presuntos defraudadores.
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“El enmascaramiento
de datos es un
solución efectiva
para reducir
riesgos de
exposición de
datos a usuarios
tanto externos
como internos”
Sin entrar a valorar, la moralidad de este
hecho, y que pueda subrogarse a que
afectaba a potenciales defraudadores, lo que
seguro convendremos es que demuestra a
todas luces la vulnerabilidad de los datos
personales que se guardan entre otras en las
entidades financieras. A pesar de que casi
siempre los entornos de producción tienen
unos niveles de seguridad razonables,
existen entornos de formación, desarrollo o
pre-producción que no siempre cuentan con
las mismas garantías. En muchas ocasiones,
las bases de datos con información personal
están expuestas a un conjunto muy
importante de personas que participan en
distintos proyectos, cuyo acceso a datos
reales no es en absoluto necesario, haciendo
posible una fuga de datos y vulnerando la
confidencialidad. Para evitar estos
problemas existen diversos métodos de
enmascaramiento de datos o data masking.
El enmascaramiento de datos es el proceso
de oscurecimiento de datos dentro de una
base de datos para asegurar la seguridad de
dichos datos y que información sensible no
esté expuesta a abuso o negligencia por
parte de usuarios tanto internos como
externos. Esto puede incluir enmascarar
datos a empleados (por ejemplo, sólo
mostrar los 4 últimos dígitos de una tarjeta
de crédito de cliente a un gestor bancario), a
desarrolladores (que necesitan datos reales
de producción para probar nuevas versiones
de software, pero que no deberían ser
capaces de ver datos financieros sensibles), a
proveedores de outsourcing, etc. Existen
dos formas diferentes de realizar enmascaramiento de datos, ya sea a través de la
arquitectura de enmascaramiento estático
(EDE1) o dinámico (EDD2). El EDE toma
los datos de producción y aplica
transformaciones para disgregar o desidentificar los registros y eliminar
información confidencial. Los registros
enmascarados se escriben en una nueva
base de datos, un clon o copia. Los clones
se pueden utilizar para diferentes
escenarios secundarios, porque su
estructura y formato se conservan junto
con la integridad referencial entre las bases
de datos. El EDE proporciona alta calidad
y datos de prueba realistas para su uso en
entornos de no producción. Por su parte,
el EDD es una tecnología que crea una
capa adicional entre las bases de datos y
las aplicaciones que oculta de manera
selectiva la información sensible. El
enmascaramiento o “masking” se realiza
en tiempo real, la base de datos subyacente
y la fuente de la aplicación no cambian.
EDD es una solución efectiva para
reducir riesgos de exposición de datos a
usuarios tanto internos como externos en
organizaciones en las que se necesita
tener acceso a los datos de producción.
Además limita toda exposición de datos
sensibles a defectos de diseño de
seguridad de aplicaciones.
El enmascaramiento de datos sensibles es
un mercado creciente dado el alto coste
que supone para las empresas el
incumplimiento de las normativas de
seguridad de los datos. En este punto,
Cumbria-FSC prevé que esté mercado
eventualmente se dividirá en dos
mercados claramente diferenciados por la
adopción de método de enmascaramiento.
Proveedores como Mentis Software o
Green SQL son solo algunas de las
compañías que han lanzado al mercado
sus soluciones de EDD. Entonces, ¿cómo
decidir entre los dos?
Desde nuestro punto de vista, EDE
debería únicamente ser utilizado para
eliminar los riesgos asociados con el uso
de datos de producción en entornos de no
producción, por otra parte, el EDD
debería utilizarse para reducir la
exposición de información a empleados y
proveedores que tienen acceso a los datos
de producción. Como siempre, no hay una
respuesta simple, en la mayoría de los
casos, la solución ideal sería el uso de
ambos enfoques. A modo de conclusión la
banca española debería analizar
seriamente el uso de soluciones de
enmascaramiento dinámico de datos para
adelantarse a las regulaciones existentes y
mejorar la fiabilidad y seguridad global en
sus sistemas. Seguridad es sinónimo de
fiabilidad y estamos necesitados de ella en
el sistema financiero. n
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