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Masquage des données PostgreSQL : Techniques clés et meilleures pratiques

Masquage des données PostgreSQL : Techniques clés et meilleures pratiques

La sécurité des données est une priorité absolue pour toute organisation qui traite des informations sensibles. Vous devez protéger soigneusement les dossiers clients, les données financières, les informations personnelles identifiables (IPI) et d’autres données confidentielles contre les menaces internes et externes. Le masquage des données constitue un moyen efficace de protéger les données. PostgreSQL dispose de bons outils pour masquer les informations sensibles et les sécuriser.

Qu’est-ce que le masquage des données ?

Le masquage des données est une technique qui consiste à dissimuler des informations sensibles tout en conservant la structure et le format d’origine. L’objectif est de créer un substitut aux données réelles. Les utilisateurs peuvent utiliser ce substitut pour des tâches telles que les tests logiciels, la formation des utilisateurs et l’analyse. Cela permet de garantir qu’aucune information sensible ne soit divulguée.

Quelques techniques courantes de masquage des données incluent :

Substitution – remplacer un élément de données sensible par une valeur aléatoire du même type et du même format
Mélange – réorganiser de façon aléatoire les valeurs sensibles au sein d’une colonne afin qu’elles ne soient plus associées aux enregistrements originaux
Chiffrement – transformer les données en une version chiffrée qui nécessite une clé pour être déchiffrée
Remplacement par des valeurs nulles – substituer les données sensibles par des valeurs nulles
Tronquage – afficher partiellement les données, par exemple en ne montrant que les 4 derniers chiffres d’un numéro d’identification

Les organisations choisissent la méthode de masquage en fonction du type de données et de leur utilisation prévue. L’objectif est de dissimuler les informations sensibles tout en conservant l’utilité des données.

Les avantages du masquage des données

La mise en place du masquage des données offre plusieurs avantages clés :

Sécurité renforcée – masquer les données sensibles est l’un des moyens les plus efficaces de réduire le risque de fuites de données. Si quelqu’un accède à une base de données sans autorisation, il ne verra que des données masquées et non les informations sensibles réelles.
De nombreux secteurs doivent se conformer à des réglementations strictes en matière de confidentialité des données telles que HIPAA, PCI DSS et GDPR pour protéger les données sensibles. Le masquage des données aide à atteindre et à maintenir la conformité à ces normes.
Amélioration du DevOps et de l’analytique grâce aux données de production masquées pour optimiser la création, les tests et l’optimisation des applications et des modèles. Les équipes peuvent travailler avec des données qui ressemblent et se comportent comme de vraies données, sans les problèmes de sécurité associés.
Partage facilité des données masquées avec les fournisseurs, partenaires et équipes délocalisées pour permettre la collaboration. Les données sensibles originales ne quittent jamais l’organisation.

Lorsqu’il est correctement implémenté, le masquage des données réduit significativement les risques en matière de sécurité tout en préservant l’utilité des données et la collaboration.

Masquage des données dans PostgreSQL

PostgreSQL offre plusieurs fonctionnalités et extensions permettant un masquage efficace des données. Voici quelques-unes des méthodes clés :

Masquage dynamique des données

À partir de la version 16, PostgreSQL prend en charge le masquage dynamique des données via la commande CREATE MASK. Vous pouvez mettre en place des règles de masquage qui s’appliquent automatiquement aux résultats de requêtes sur des tables contenant des colonnes sensibles.

Par exemple, pour masquer partiellement une colonne d’email afin de n’afficher que les 2 premiers et les 2 derniers caractères, vous pouvez définir un masque comme suit :

CREATE MASK email_mask WITH ([email protected]) RETURNS
TEXT AS $$
CASE
WHEN current_user = 'admin' THEN [email protected]
ELSE substring(aaa.bbb from 1 for 2) || '****' ||
substring(aaa.bbb from '@.*$')
END
$$

Ceci vérifie l’utilisateur actuel et applique la fonction de masquage de l’email à la colonne d’email ([email protected]) pour les utilisateurs non administrateurs. Le résultat pourrait ressembler à :

jo****@company.com

na****@gmail.com

Le masquage dynamique des données est une excellente option lorsque vous devez personnaliser le masquage en fonction de l’utilisateur ou du contexte de session.

Extensions de masquage des données

PostgreSQL dispose de plusieurs extensions offrant des capacités de masquage des données :

pgMask – une extension open-source qui facilite la dissimulation des colonnes en les remplaçant par des valeurs aléatoires ou nulles.
pgAnonymizer – un utilitaire qui génère une exportation anonymisée d’une base de données PostgreSQL en remplaçant les valeurs des colonnes par des données pseudonymisées à l’aide de règles de masquage personnalisables.
Permamask – une extension de masquage procédural qui permet de remplacer définitivement les données sensibles par des valeurs masquées. Les valeurs originales ne peuvent pas être récupérées.

Ces extensions facilitent la mise en œuvre du masquage pour des cas d’usage courants sans nécessiter un développement personnalisé exhaustif.

Fonctions de masquage personnalisées

Pour des masquages de données complexes, PostgreSQL vous permet de créer des fonctions de masquage personnalisées avec PL/pgSQL ou d’autres langages côté serveur. Vous pouvez définir des règles de masquage utilisant une logique complexe basée sur les types de données, les motifs et des remplacements conditionnels.

Par exemple, pour mélanger aléatoirement les valeurs d’une colonne last_name, vous pouvez définir une fonction telle que :

CREATE FUNCTION mask_last_name() RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
  UPDATE employees
  SET last_name = (SELECT last_name
                   FROM employees
                   ORDER BY random()
                   LIMIT 1)
  WHERE employee_id = NEW.employee_id;
  RETURN NEW;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

Cette fonction réorganise automatiquement les noms de famille dans la table employees. Elle s’exécute via un trigger AFTER INSERT lors de l’ajout de nouveaux employés.

Bonnes pratiques en matière de masquage des données

Pour tirer le meilleur parti du masquage des données dans PostgreSQL, suivez ces bonnes pratiques :

Classification des données – Déterminez quels éléments de données sont sensibles et doivent être masqués. Prenez en compte les exigences réglementaires et les besoins de l’entreprise.
Définir des règles de masquage – Établissez des règles claires sur la manière de masquer chaque type de données sensibles. Documentez les méthodes et les correspondances.
Utiliser les techniques de masquage appropriées – Choisissez des techniques adaptées au contexte qui équilibrent la protection des données et leur utilité. Évitez les méthodes réversibles pour les données hautement sensibles.
Mettre en œuvre un contrôle d’accès basé sur les rôles – Utilisez les rôles et permissions de PostgreSQL pour limiter l’accès aux données masquées et non masquées en fonction des profils d’utilisateurs.
Surveiller et auditer – Examinez régulièrement la configuration du masquage et les journaux d’activité des utilisateurs afin de détecter des modifications non autorisées et des tentatives d’accès.

En suivant ces lignes directrices, les organisations peuvent réduire les risques en matière de sécurité des données et encourager un partage de données responsable ainsi qu’une collaboration efficace. Les fonctionnalités de masquage des données de PostgreSQL peuvent contribuer à ce processus.

Conclusion

La protection des informations sensibles est une responsabilité cruciale pour toute organisation. PostgreSQL dispose de puissantes fonctionnalités de masquage des données permettant de protéger les données sensibles tout en conservant leur utilité.

Vous pouvez créer des ensembles de données masquées sécurisées en utilisant le masquage dynamique, les extensions et les fonctions personnalisées. Cela est utile pour le développement d’applications, l’analytique et le partage de données.

Améliorez la sécurité et la gestion des données en investissant dans une stratégie solide de masquage des données pour PostgreSQL.

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