O que é Masked data?

Masked data, também conhecido como dados mascarados, é uma técnica utilizada para proteger informações sensíveis durante o processamento, armazenamento e compartilhamento de dados. Essa técnica consiste em substituir os dados reais por valores fictícios ou criptografados, de forma que os dados originais sejam ocultados, mas ainda assim possam ser utilizados para análises e outras finalidades.

Como funciona a técnica de Masked data?

A técnica de masked data envolve a substituição dos dados reais por valores fictícios, de forma que os dados originais não possam ser identificados ou acessados por pessoas não autorizadas. Essa substituição pode ser feita de diferentes maneiras, como a substituição por valores aleatórios, a substituição por dados criptografados ou a substituição por dados que seguem um formato pré-determinado.

Por exemplo, imagine que uma empresa precise compartilhar um conjunto de dados com outra empresa para fins de análise. No entanto, esses dados contêm informações pessoais dos clientes, como nomes, endereços e números de telefone. Para proteger a privacidade dos clientes, a empresa pode utilizar a técnica de masked data, substituindo os dados reais por valores fictícios, como nomes e endereços fictícios, de forma que os dados originais sejam preservados, mas não possam ser identificados.

Quais são os benefícios do uso de Masked data?

O uso de masked data traz diversos benefícios para as empresas e organizações que lidam com dados sensíveis. Alguns dos principais benefícios incluem:

Proteção da privacidade: A técnica de masked data permite proteger a privacidade das pessoas, ocultando informações sensíveis e evitando o acesso não autorizado a esses dados.

Conformidade com regulamentações: Em muitos países, existem regulamentações específicas que exigem a proteção dos dados pessoais. O uso de masked data ajuda as empresas a estarem em conformidade com essas regulamentações, evitando multas e outras penalidades.

Preservação da utilidade dos dados: Ao utilizar a técnica de masked data, os dados originais são preservados, permitindo que sejam utilizados para análises e outras finalidades, sem comprometer a privacidade das pessoas envolvidas.

Redução de riscos: Ao ocultar informações sensíveis, o uso de masked data reduz os riscos de vazamento de dados e de uso indevido dessas informações por pessoas mal-intencionadas.

Quais são os desafios do uso de Masked data?

Embora o uso de masked data traga diversos benefícios, também apresenta alguns desafios que devem ser considerados pelas empresas e organizações. Alguns dos principais desafios incluem:

Preservação da integridade dos dados: Ao substituir os dados reais por valores fictícios, é importante garantir que a integridade dos dados seja preservada, ou seja, que as análises e outras finalidades para as quais os dados são utilizados não sejam comprometidas.

Complexidade da implementação: A implementação da técnica de masked data pode ser complexa, especialmente em casos em que os dados são compartilhados entre diferentes sistemas e organizações. É necessário garantir que a substituição dos dados seja feita de forma consistente e que os dados mascarados sejam utilizáveis para as finalidades desejadas.

Equilíbrio entre privacidade e utilidade dos dados: Ao utilizar a técnica de masked data, é importante encontrar um equilíbrio entre a proteção da privacidade das pessoas e a utilidade dos dados para análises e outras finalidades. É necessário garantir que os dados mascarados ainda sejam úteis e representativos o suficiente para as finalidades desejadas.

Conclusão

Em resumo, o masked data é uma técnica poderosa para proteger informações sensíveis durante o processamento, armazenamento e compartilhamento de dados. Ao substituir os dados reais por valores fictícios ou criptografados, essa técnica permite preservar a privacidade das pessoas, estar em conformidade com regulamentações e reduzir os riscos de vazamento de dados. No entanto, é importante considerar os desafios associados ao uso de masked data, como a preservação da integridade dos dados e o equilíbrio entre privacidade e utilidade dos dados.