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PostgreSQL Data Masking: Tecniche Chiave e Migliori Pratiche

PostgreSQL Data Masking: Tecniche Chiave e Migliori Pratiche

La sicurezza dei dati è una priorità assoluta per qualsiasi organizzazione che gestisce informazioni sensibili. È necessario proteggere attentamente i registri dei clienti, i dati finanziari, le informazioni personali identificabili (PII) e altri dati riservati da minacce sia interne che esterne. Il mascheramento dei dati è un metodo efficace per proteggere i dati. PostgreSQL dispone di ottimi strumenti per nascondere le informazioni sensibili e mantenerle al sicuro.

Che Cos’è il Mascheramento dei Dati?

Il mascheramento dei dati consiste nel nascondere dati importanti mantenendo intatta la struttura e il formato originale. L’obiettivo è creare un sostituto per i dati reali. Gli utenti possono utilizzare questo sostituto per attività come il testing del software, la formazione degli utenti e l’analisi. Garantisce che non vengano divulgate informazioni sensibili.

Alcune tecniche comuni di mascheramento dei dati includono:

Sostituzione – sostituire un elemento di dati sensibili con un valore casuale dello stesso tipo e formato
Rimescolamento – mescolare i valori sensibili all’interno di una colonna in modo che non siano più associati ai record originali
Cifratura – trasformare i dati in una versione criptata che richiede una chiave per la decrittazione
Nullificazione – sostituire i dati sensibili con valori nulli
Troncamento – visualizzare parzialmente i dati, ad esempio mostrando solo le ultime 4 cifre di un numero ID

Le organizzazioni scelgono come nascondere i dati in base al tipo di dati e a come intendono utilizzarli. L’obiettivo è nascondere i dettagli importanti mantenendo comunque l’utilità dei dati.

Vantaggi del Mascheramento dei Dati

Implementare il mascheramento dei dati offre diversi vantaggi chiave:

Sicurezza Rafforzata – Mascherare i dati sensibili è uno dei modi più efficaci per mitigare il rischio di violazioni dei dati. Se qualcuno entra in un database senza permesso, vedrà solo dati nascosti, non le informazioni sensibili reali.
Molte industrie devono seguire rigide regolamentazioni sulla privacy dei dati come HIPAA, PCI DSS e GDPR per proteggere i dati sensibili. Il mascheramento dei dati aiuta a raggiungere e mantenere la conformità a questi standard.
Migliorare DevOps e Analitica con dati di produzione mascherati per migliorare la costruzione, il test e l’ottimizzazione di applicazioni e modelli. Possono lavorare con dati che sembrano e si comportano come quelli reali, senza preoccupazioni di sicurezza.
Condividere facilmente i dati mascherati con fornitori, partner e team offshore per collaborare insieme. I dati sensibili originali non lasciano mai l’organizzazione.

Implementato correttamente, il mascheramento dei dati riduce significativamente i rischi per la sicurezza dei dati senza ostacolare l’utilità dei dati e la collaborazione.

Mascheramento dei Dati in PostgreSQL

PostgreSQL offre diverse funzionalità ed estensioni che consentono un efficace mascheramento dei dati. Ecco alcuni dei metodi chiave:

Mascheramento Dinamico dei Dati

A partire dalla versione 16, PostgreSQL supporta il mascheramento dinamico dei dati tramite l’istruzione CREATE MASK. È possibile configurare regole di mascheramento che si applicano automaticamente ai risultati delle query da tabelle con colonne sensibili.

Ad esempio, per mascherare parzialmente una colonna email per mostrare solo i primi 2 e gli ultimi 2 caratteri, è possibile definire una maschera come:

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

Questo controlla l’utente corrente e applica la funzione di mascheramento dell’email alla colonna email ([email protected]) per gli utenti non amministratori. Il risultato potrebbe apparire così:

jo****@company.com

na****@gmail.com

Il mascheramento dinamico dei dati è un’ottima opzione quando è necessario personalizzare il mascheramento in base all’utente o al contesto della sessione.

Estensioni di Mascheramento dei Dati

PostgreSQL ha diverse estensioni che forniscono capacità di mascheramento dei dati:

pgMask – un’estensione open-source che facilita la mascheratura delle colonne sostituendole con valori casuali o nulli.
pgAnonymizer – un’utilità che genera un dump anonimizzato di un database PostgreSQL sostituendo i valori delle colonne con dati pseudonimizzati utilizzando regole di mascheramento personalizzabili.
Permamask – un’estensione di mascheramento procedurale che consente di sostituire permanentemente i dati sensibili con valori mascherati. I valori originali non possono essere recuperati.

Queste estensioni rendono semplice implementare il mascheramento per casi d’uso comuni senza molto sviluppo personalizzato.

Funzioni di Mascheramento Personalizzate

Per mascheramenti complessi dei dati, PostgreSQL consente di creare funzioni di mascheramento personalizzate con PL/pgSQL o altri linguaggi lato server. È possibile definire regole di mascheramento utilizzando logiche complesse basate su tipi di dati, schemi e sostituzioni condizionali.

Ad esempio, per rimescolare casualmente i valori in una colonna last_name, è possibile definire una funzione come:

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;

Questa funzione riorganizza automaticamente i cognomi nella tabella employees. Utilizza un trigger AFTER INSERT quando vengono aggiunti nuovi dipendenti.

Migliori Pratiche per il Mascheramento dei Dati

Per ottenere il massimo valore dal mascheramento dei dati PostgreSQL, segui queste migliori pratiche:

Classificare i Dati – Determina quali elementi di dati sono sensibili e devono essere mascherati. Considera i requisiti normativi e le esigenze aziendali.
Definire Regole di Mascheramento – Stabilisci regole chiare su come mascherare ciascun tipo di dati sensibili. Documenta i metodi e le mappature.
Usare le Tecniche di Mascheramento Giuste – Seleziona tecniche appropriate al contesto che equilibrano protezione dei dati e utilità dei dati. Evita metodi reversibili per dati altamente sensibili.
Implementare l’Accesso Basato sui Ruoli – Utilizza i ruoli e i permessi di PostgreSQL per limitare l’accesso ai dati mascherati e non mascherati in base ai profili degli utenti.
Monitorare e Audirare – Rivedere regolarmente le configurazioni di mascheramento e i log delle attività degli utenti per rilevare modifiche non autorizzate e tentativi di accesso.

Seguendo queste linee guida, le organizzazioni possono ridurre i rischi per la sicurezza dei dati e promuovere una condivisione e collaborazione responsabili dei dati. Le funzionalità di mascheramento dei dati di PostgreSQL possono aiutare in questo processo.

Conclusione

Tutelare le informazioni sensibili è una responsabilità critica per qualsiasi organizzazione. PostgreSQL ha potenti funzionalità di mascheramento dei dati per proteggere i dati sensibili mantenendone intatta l’utilità.

È possibile creare set di dati sicuri mascherati utilizzando il mascheramento dinamico, le estensioni e le funzioni personalizzate. Questo è utile per lo sviluppo di applicazioni, l’analisi e la condivisione di dati.

Migliora la sicurezza e la gestione dei dati investendo in una robusta strategia di mascheramento dei dati PostgreSQL.

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