Soluzioni complete di Data Masking per la sicurezza in Sybase

Garantire la riservatezza delle informazioni sensibili è fondamentale. Il data masking per Sybase è un approccio efficace per salvaguardare i dati sensibili da accessi non autorizzati, mantenendo al contempo l’usabilità per ambienti non di produzione.

Questo articolo esplora le tecniche di masking native di Sybase. Fornisce esempi pratici utilizzando Python. Evidenzia inoltre i vantaggi di soluzioni di terze parti come DataSunrise per il data masking dinamico e statico. 

Perché il Data Masking è importante

Il data masking è essenziale per le organizzazioni che gestiscono informazioni sensibili, come dati personali identificabili (PII), dati finanziari o dettagli proprietari aziendali. Offuscando i dati reali, si protegge contro le violazioni e si garantisce la conformità a normative sulla privacy dei dati come GDPR e HIPAA.

Principali vantaggi del Data Masking

• Sicurezza Rafforzata: Riduce il rischio di esposizione dei dati sensibili.
• Conformità: Supporta l’aderenza ai requisiti legali e normativi.
• Miglioramento dei Test: Consente agli sviluppatori di lavorare con dati realistici senza compromettere la sicurezza.

Data Masking Nativo in Sybase

Sybase non dispone di masking dinamico integrato. Tuttavia, possiede funzionalità come viste, stored procedure e ruoli che consentono un masking efficace. Di seguito, vengono esplorate queste opzioni in dettaglio.

Utilizzo delle Viste per il Masking

Le viste forniscono un modo semplice per mascherare i dati sensibili visualizzando solo la versione offuscata. Ad esempio, per mascherare gli indirizzi email in una tabella:

-- Creare la tabella Users
CREATE TABLE Users (
user_id INT PRIMARY KEY,
email VARCHAR(255) NOT NULL
);
-- Inserire dati di esempio per la dimostrazione
INSERT INTO Users (user_id, email) VALUES
(1, '[email protected]'),
(2, '[email protected]');
CREATE VIEW MaskedUsers AS
SELECT
user_id,
LEFT(email, 3) + REPLICATE('*', CHAR_LENGTH(email) - 7) + RIGHT(email, 4) AS masked_email
FROM Users;
-- Interrogare i dati mascherati
SELECT * FROM MaskedUsers;

Risultato Esempio:

Stored Procedure per il Masking Condizionale

Le stored procedure abilitano logiche più complesse per il data masking. Ad esempio, è possibile limitare l’accesso in base ai ruoli degli utenti:

CREATE PROCEDURE GetMaskedData(@role VARCHAR(50))
AS
BEGIN
IF @role = 'admin'
    SELECT * FROM Users;
ELSE
    SELECT user_id, '*****' AS sensitive_column FROM Users;
END;
-- Esempio di utilizzo
EXEC GetMaskedData 'developer';

Risultato Esempio (per non-admin):

Controllo degli Accessi Basato sui Ruoli (RBAC)

Le capacità di RBAC di Sybase consentono di limitare l’accesso a colonne o tabelle specifiche. Definire i ruoli e concedere l’accesso in modo selettivo:

GRANT SELECT ON Users(user_id) TO DeveloperRole;
DENY SELECT ON Users(email) TO DeveloperRole;

Ciò garantisce che solo gli utenti autorizzati possano visualizzare i campi sensibili.

Integrazione Python per il Data Masking

Python è uno strumento potente per implementare il data masking in Sybase. Di seguito è riportato un esempio di connessione a Sybase, creazione di una copia mascherata dei dati e offuscamento degli indirizzi email.

Connessione a Sybase e Mascheramento dei Dati

import pyodbc
# Connessione a Sybase
def connect_to_sybase():
    conn = pyodbc.connect(
        'DRIVER={Adaptive Server Enterprise};SERVER=your_server;PORT=5000;DATABASE=your_db;UID=your_user;PWD=your_password'
    )
    return conn
# Mascherare gli indirizzi email
def mask_emails():
    conn = connect_to_sybase()
    cursor = conn.cursor()
    # Creare una copia mascherata dei dati
    cursor.execute("CREATE TABLE MaskedUsers AS SELECT user_id, '****@****.com' AS email FROM Users")
    conn.commit()
    # Verificare i dati mascherati
    cursor.execute("SELECT * FROM MaskedUsers")
    for row in cursor.fetchall():
        print(row)
    conn.close()
mask_emails()

Data Masking Dinamico e Statico con DataSunrise

Mentre gli strumenti nativi di Sybase offrono flessibilità, soluzioni di terze parti come DataSunrise forniscono capacità avanzate per il data masking dinamico e statico.

Configurazione del Data Masking Dinamico in DataSunrise

Segui questi passaggi per creare una regola di masking dinamico:

1. Crea un’Istanza: Utilizza il tipo di database supportato.
2. Aggiungi una Regola di Masking Dinamico:
• Vai su Masking > Dynamic Masking Rules.
• Clicca su Aggiungi Regola e imposta i seguenti parametri:
• Impostazioni Generali: Definisci il nome della regola e il tipo di database.


• Impostazioni dell’Azione: Abilita il logging e altre opzioni.


• Filtra le Sessioni: Definisci opzionalmente condizioni basate sui ruoli degli utenti o sulle applicazioni.


• Specifica le condizioni di masking nella scheda “Hide Rows”.


3. Testa la Regola: Interroga il database tramite il proxy DataSunrise e verifica i dati mascherati.

Data Masking Statico in DataSunrise

Il data masking statico crea una copia del tuo database con dati offuscati per utilizzi non di produzione.

1. Crea un Nuovo Task:
• Vai su Static Masking e clicca su New.
• Definisci le istanze, i database e gli schemi di origine e di destinazione.

2. Imposta i Metodi di Masking:
• Seleziona le tabelle e definisci le tecniche di masking specifiche per ogni colonna.

3. Programma il Task:
• Configura la frequenza di esecuzione.
• Salva e avvia il task.


4. Verifica i Risultati:
• Connettiti al database di destinazione e controlla i dati mascherati.

Vantaggi di DataSunrise

• Controllo Centralizzato: Regole di masking uniformi tra i database.
• Conformità: Rispetta gli standard di settore per sicurezza e privacy.
• Flessibilità: Supporta il masking dinamico e statico con impostazioni granulari.

Conclusione

Implementare il data masking per Sybase è fondamentale per proteggere le informazioni sensibili e garantire la conformità. Funzionalità native come le viste, le stored procedure e l’integrazione con Python offrono soluzioni valide.

Tuttavia, strumenti di terze parti come DataSunrise offrono ulteriori potenzialità. Essi forniscono capacità avanzate per il data masking dinamico e statico, offrendo controllo centralizzato e una suite di sicurezza robusta. DataSunrise rappresenta un’ottima scelta per le organizzazioni che desiderano proteggere i propri dati. Per ulteriori informazioni, visita il nostro sito web. Puoi anche richiedere una demo online per esplorare i nostri strumenti avanzati.