Masquage dynamique des données dans Greenplum : Améliorer la sécurité et la conformité

Greenplum est un système de gestion de bases de données puissant utilisé par de nombreuses organisations pour gérer de grands volumes de données. Alors que les entreprises stockent de plus en plus d’informations sensibles, la protection de ces données devient cruciale. Le masquage dynamique des données dans Greenplum protège ces informations sensibles tout en permettant aux utilisateurs autorisés d’y accéder. Cet article explore le concept du masquage dynamique des données dans Greenplum, ses avantages, ainsi que les étapes pour le mettre en œuvre efficacement.

Que signifie le masquage dynamique des données ?

Le masquage dynamique des données est une mesure de sécurité qui dissimule instantanément les informations confidentielles. Il fonctionne en remplaçant les valeurs originales par des versions masquées lorsque des utilisateurs non autorisés interrogent la base de données. Les données réelles restent inchangées dans la base, mais les utilisateurs dépourvus des permissions nécessaires ne voient que les informations masquées. Cette approche diffère du masquage statique des données, qui modifie définitivement les données.

Le masquage dynamique des données dans Greenplum offre plusieurs avantages pour les organisations. Il améliore la sécurité en protégeant les informations sensibles contre les accès non autorisés, réduisant ainsi le risque de violations de données. Il aide également à satisfaire aux exigences réglementaires telles que le RGPD, la HIPAA et le CCPA.

Les administrateurs peuvent ajuster facilement les règles de masquage sans modifier les données sous-jacentes. Cela ne nécessite aucun changement dans les applications existantes ni dans les structures de base de données. Le masquage dynamique a un impact minimal sur les performances des requêtes.

Le masquage dynamique dans Greenplum opère au niveau de la requête. Lorsqu’un utilisateur envoie une requête, le moteur de la base de données vérifie ses permissions. Si l’utilisateur ne dispose pas des droits nécessaires, le moteur applique les règles de masquage aux colonnes sensibles avant de renvoyer les résultats. Ce processus se déroule de manière transparente, sans que l’utilisateur en ait connaissance.

Mise en œuvre du masquage dynamique des données dans Greenplum

Pour mettre en place le masquage dynamique des données dans Greenplum, suivez ces étapes :

Premièrement, identifiez les colonnes contenant des informations sensibles. Des exemples courants incluent les numéros de sécurité sociale, les numéros de carte de crédit, les adresses e-mail, les numéros de téléphone et les adresses.

Ensuite, créez des fonctions personnalisées pour masquer différents types de données. Voici un exemple de fonction pour masquer les adresses e-mail :

CREATE OR REPLACE FUNCTION mask_email(email text)
RETURNS text AS $$
BEGIN
		RETURN LEFT(email, 1) || '***@' || SPLIT_PART(email, '@', 2);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

Cette fonction conserve le premier caractère de l’e-mail, remplace le reste par des astérisques et préserve le nom de domaine.

Après avoir créé les fonctions de masquage, appliquez-les aux colonnes concernées. Utilisez des vues ou des politiques de sécurité pour implémenter le masquage :

CREATE VIEW masked_customers AS
SELECT
		id,
		name,
		mask_email(email) AS email,
		mask_phone(phone) AS phone
FROM customers;

Attribuez les permissions appropriées aux utilisateurs et aux rôles. Assurez-vous que seuls les utilisateurs autorisés puissent accéder aux données originales :

GRANT SELECT ON masked_customers TO analyst_role;
GRANT SELECT ON customers TO admin_role;

Enfin, testez la mise en œuvre du masquage pour vérifier qu’il fonctionne comme prévu :

-- En tant qu'analyste
SELECT * FROM masked_customers LIMIT 5;
-- En tant qu'administrateur
SELECT * FROM customers LIMIT 5;

Vérifiez que les analystes voient des données masquées tandis que les administrateurs peuvent consulter les informations originales.

Mise en œuvre via DataSunrise

Greenplum offre des fonctionnalités de masquage dynamique, mais certains utilisateurs le trouvent trop complexe pour les grandes bases de données. Dans ces cas, les experts conseillent d’utiliser des solutions tierces. Pour effectuer cette opération avec DataSunrise, plusieurs étapes sont nécessaires.

Tout d’abord, vous devez créer une instance de la base de données cible. Grâce à cette instance, un utilisateur peut interagir avec la base de données cible via des règles de sécurité et des tâches de masquage. Création d’une instance :

Il ne reste plus qu’à créer une règle de masquage et à l’activer. Sélectionnez la base de données, le schéma, la table ainsi que les colonnes et les méthodes de masquage. Dans cet exemple, nous masquerons la table « city » de la base de données « test2 ».

Le résultat est le suivant :

Bonnes pratiques et défis

Pour maximiser l’efficacité du masquage dynamique des données dans Greenplum, considérez ces bonnes pratiques :

Appliquez des règles de masquage cohérentes sur toutes les instances de données sensibles. Cette approche permet de maintenir l’intégrité des données et évite toute confusion.

Effectuez régulièrement des audits de vos politiques de masquage. Assurez-vous qu’elles correspondent aux exigences de sécurité et aux réglementations en vigueur.

Surveillez l’impact du masquage dynamique sur les performances. Optimisez les fonctions et les politiques de masquage si nécessaire afin de minimiser la surcharge des requêtes.

Sensibilisez les utilisateurs au masquage dynamique des données. Aidez-les à comprendre pourquoi ils peuvent voir des données masquées et comment demander l’accès si nécessaire.

Bien que le masquage dynamique des données dans Greenplum offre des avantages substantiels, il est crucial de reconnaître certains obstacles potentiels. Le masquage peut compliquer certains types de requêtes, notamment celles impliquant des jointures complexes ou des agrégations. Le maintien des relations entre les tables masquées et non masquées nécessite une planification minutieuse.

Le masquage dynamique ne doit pas être la seule mesure de sécurité. Il fonctionne mieux dans le cadre d’une stratégie globale de protection des données.

L’avenir du masquage dynamique des données dans Greenplum

À mesure que les préoccupations relatives à la confidentialité des données augmentent, nous pouvons nous attendre à de nouvelles avancées dans le masquage dynamique des données dans Greenplum. Les versions futures pourraient proposer des techniques de masquage encore plus efficaces.

Nous pourrions assister à l’émergence d’options de masquage plus sophistiquées, telles que le cryptage préservant le format (encryption). Une meilleure intégration avec d’autres fonctionnalités de sécurité de Greenplum et avec des outils tiers est également envisageable. Des outils permettant d’ajuster automatiquement les règles de masquage en fonction des évolutions réglementaires pourraient voir le jour.

Conclusion

Le masquage dynamique des données dans Greenplum constitue une solution puissante pour protéger les informations sensibles sans sacrifier les fonctionnalités de la base de données. En mettant en œuvre cette fonctionnalité, les organisations peuvent renforcer la sécurité de leurs données, se conformer aux réglementations et maintenir la confiance des utilisateurs. Lorsque vous explorez le masquage dynamique des données dans Greenplum, souvenez-vous qu’il ne constitue qu’une partie d’une stratégie globale de protection des données. Combinez-le avec d’autres mesures de sécurité pour créer une défense robuste contre les violations de données et les accès non autorisés.