Home

Gegevensmaskering

Gegevensmaskering (data masking) is een techniek om gevoelige persoonsgegevens te verbergen of te vervangen zodat de data bruikbaar blijft voor taken zoals testen, ontwikkeling en analyse, terwijl de oorspronkelijke waarden niet worden blootgelegd. Het doel is privacybescherming, naleving van wet- en regelgeving en vermindering van het datalekrisico bij het delen of opslaan van data buiten productieomgevingen.

Er bestaan verschillende benaderingen: statisch masking maskert de gegevens in een kopie of subset die voor

Veelgebruikte technieken: substitutie (vervanging door synthetische of andere plausibele waarden), shuffling, gedeeltelijk masking (bijv. alleen de

Toepassingen en voordelen: faciliteren van QA-testen en ontwikkeling met echte structuur en datums zonder blootstelling van

Beperkingen en uitdagingen: masking kan de bruikbaarheid van data verminderen; het opzetten van regels en governance

Governance en aanpak: organisaties hanteren beleid, data-stewards en privacy-officers; definieer masking-standaarden, data-klassificatie en toezicht; gebruik van

niet-productieomgevingen
wordt
gebruikt;
de
oorspronkelijke
data
blijft
ongewijzigd.
Dynamisch
masking
daarentegen
maskeert
de
gegevens
tijdens
het
opvragen
door
applicaties,
terwijl
de
data
in
de
opslag
onveranderd
blijft.
Maskering
kan
ook
deterministisch
zijn
of
niet-deterministisch.
eerste
N
tekens
of
laatste
4
cijfers
tonen),
truncatie,
redactie,
tokenisatie
en
encryptie/pseudonimisering.
Het
kiezen
van
techniek
hangt
af
van
vereisten
zoals
nut,
performance
en
beveiliging.
Deterministische
masking
behoudt
referentiële
integriteit
in
testdata;
niet-deterministisch
verhoogt
privacy
maar
kan
analyse
compliceren.
echte
persoonsgegevens;
ondersteunt
compliance
met
GDPR,
PCI
DSS
en
soortgelijke
regelgeving;
vermindert
risico's
bij
gegevensdeling,
back-ups
en
cloudopslag.
is
complex;
performantie-
en
onderhoudskosten;
risico
op
misconfiguratie
of
onvoldoende
masking;
audit
en
monitoring
zijn
essentieel.
tooling
geïntegreerd
in
ETL-pijplijnen,
DBMS-functies
en
data-omgevingen;
documentatie
en
auditeitslogs
zijn
belangrijk.