يواجه العالم الرقمي مخاطر جديدة يوميًا، ويصاحبها احتمالية اختراق البيانات التي تُعرّض البيانات الحساسة للخطر. تُقدّر مايكروسوفت وقوع 600 مليون هجوم إلكتروني يوميًا. من جهة أخرى، كشف التقرير السنوي لاختراقات البيانات الصادر عن مركز موارد مكافحة سرقة الهوية (ITRC) أن 3205 هجمات إلكترونية في عام 2024 أدت إلى اختراقات بيانات طال حوالي 4.2 مليار سجل.
إن عمليات اختراق البيانات المنتظمة هذه ليست مجرد أزمات مكلفة؛ بل أصبحت الآن مشكلة دائمة تتطلب استراتيجية قوية data security posture management ، إلى جانب تقنيات إخفاء البيانات لحماية البيانات الحساسة ، وخاصة مكان تخزينها وكيفية استخدامها من قبل الفرق المختلفة.
ما هو إخفاء البيانات؟
إخفاء البيانات هو عملية تعديل البيانات الحساسة عمدًا عن طريق إنشاء نسخة معدلة منها تحتفظ بتشابهها البنيوي مع البيانات الحساسة الأصلية. والهدف من ذلك هو إخفاء البيانات الأصلية واستخدامها لأغراض متعددة دون الكشف عن معلومات التعريف الشخصية، مثل المعلومات الشخصية (PII) ، والمعلومات الصحية المحمية ( PHI )، والبيانات المالية كمعلومات بطاقات الائتمان، وبيانات الرعاية الصحية كالسجلات الطبية، وبيانات حقوق النشر كالملكية الفكرية (IP)، للمستخدمين غير المصرح لهم.
تُستخدم البيانات المُخفية عادةً لأغراض متعددة داخل الشركة، مثل اختبار البرامج، وتدريب الموظفين، وإجراء تحليلات الأعمال. وهذا يحافظ على أمان البيانات وخصوصيتها، إذ يُمكّن الفرق من العمل مع مجموعات بيانات واقعية دون تعريض البيانات الحساسة للخطر. وهذا أمر بالغ الأهمية لإثبات الامتثال لقوانين حماية البيانات، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) ، وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA/CPRA) ، وقانون حماية البيانات العامة في كاليفورنيا ( LGPD) ، وغيرها.
أنواع إخفاء البيانات
تشمل تقنيات إخفاء البيانات مجموعة متنوعة من الأساليب. فيما يلي أكثر الأساليب شيوعًا التي تستخدمها الشركات الصغيرة والمتوسطة والكبيرة:
أ. إخفاء البيانات الثابتة (SDM)
يُعدّ هذا الأسلوب الأكثر شيوعًا لإخفاء البيانات، حيث يتم إنشاء نسخة مكررة من البيانات الحساسة مع إخفاء البيانات كليًا أو جزئيًا. تُحفظ نسخة احتياطية من هذه النسخة في بيئة منفصلة، حيث تُحذف البيانات غير الضرورية، ثم تُخفى البيانات للحفاظ على أمانها. بعد ذلك، يمكن استخدام هذه البيانات في مختلف أقسام المؤسسة لأغراض الاختبار والتطوير والتدريب، وغيرها.
ب. إخفاء البيانات الحتمي
تحمي تقنية إخفاء البيانات هذه البيانات الحساسة عن طريق استبدال البيانات الأصلية ببيانات مُعَرَّفة بأسماء مستعارة، مع ضمان بقاء البيانات الأساسية آمنة وسرية. يُمكّن هذا النهج من استخدام البيانات لأغراض متعددة دون الكشف عن المعلومات الحساسة.
ج. إخفاء البيانات أثناء التشغيل
تُحوّل تقنية إخفاء البيانات الفورية البيانات إلى قيم وهمية في الوقت الفعلي أثناء تدفقها عبر بيئات البيانات. يضمن هذا النهج حماية البيانات الحساسة الفعلية، مثل سجلات المستهلكين وغيرها من المعرّفات الشخصية، بينما تُستخدم البيانات المُعدّلة في الاختبارات، أو في اتخاذ القرارات التحليلية الأساسية للأعمال، أو في مشاركتها مع جهات خارجية.
يُعد هذا النهج بالغ الأهمية بشكل خاص للشركات التي تشارك بانتظام في عمليات نقل البيانات عبر الأنظمة أو بيئات البيانات أو عبر المناطق الجغرافية.
د. إخفاء البيانات الديناميكي (DDM)
تُعرف هذه التقنية أيضاً باستراتيجية أمنية لتغيير البيانات في الوقت الفعلي، حيث تتحكم تقنية إخفاء البيانات الديناميكي في كيفية عرض البيانات الحساسة للأفراد بناءً على مستوى وصولهم. فهي تُمكّن مالكي البيانات من تحديد ضوابط وصول قائمة على الأدوار، حيث قد يحصل البعض على رؤية/وصول كامل إلى مجموعة البيانات بأكملها، بينما قد يحصل آخرون على وصول جزئي إلى البيانات المخفية.
اعتبره نموذج وصول قائم على الأذونات مصمم لحماية البيانات الحساسة عبر مستويات التسلسل الهرمي المختلفة دون تغيير البيانات أو استخدام عمليات معقدة.
فوائد إخفاء البيانات
توفر تقنية إخفاء البيانات للمؤسسات أسلوبًا مخصصًا للتمويه لحماية البيانات الحساسة من الكشف غير المقصود والوقوع ضحية لاختراق البيانات . فيما يلي بعض الفوائد الشائعة لتقنية إخفاء البيانات:
أ. تأمين البيانات الحساسة
تحمي تقنية إخفاء البيانات مجموعة البيانات الأصلية، التي قد تتضمن معلومات شخصية حساسة، وأرقام الضمان الاجتماعي، وتفاصيل بطاقات الائتمان، وبيانات متعلقة بالرعاية الصحية، وذلك باستبدالها بمجموعة بيانات بديلة. يساعد هذا المؤسسات على حماية البيانات الحيوية لأعمالها، ويضمن في الوقت نفسه حماية بيانات المستهلكين بشكل كامل من الوصول غير القانوني إليها أو الكشف عنها في بيئات بيانات أقل أمانًا.
ب. الامتثال للوائح
تتطور لوائح Data privacy باستمرار وتفرض متطلبات صارمة لأمن البيانات. ويساعد إخفاء البيانات المؤسسات على مواءمة سياسات حماية البيانات الخاصة بها مع المتطلبات المتزايدة. data privacy اللوائح، بما في ذلك اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا/قانون حماية خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA/CPRA)، وقانون قابلية نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA)، ومعيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI-DSS) ، وغيرها، مع تقليل مخاطر عقوبات عدم الامتثال، والتدقيق التنظيمي، والإضرار بالسمعة.
ج. الحد من مخاطر اختراقات البيانات
البيانات المُخفية لا قيمة لها بالنسبة للمتلقي. كل ما سيحصل عليه المتسللون هو معلومات مبهمة مشوشة وغير ذات صلة. هذا الأسلوب يحجب المعرّفات الحقيقية عن الكشف، مما يقلل بشكل كبير من نطاق التهديد ويضمن راحة بال المؤسسات من انكشاف بياناتها الحقيقية.
د. يدعم الاختبارات الآمنة ومشاركة البيانات
يمكن للفرق داخل المؤسسة اختبار التطبيقات والأنظمة من خلال العمل على مجموعات بيانات مُخفية (لا تحتوي على بيانات حساسة) تُشابه مجموعة البيانات الأصلية، مما يمنع كشف البيانات الحساسة . إضافةً إلى ذلك، يمكن مشاركة البيانات المُخفية بين الفرق، مثل فريق تطوير التطبيقات وفريق التسويق، ثم مع الموردين الخارجيين، دون المساس بالمعلومات الحيوية للعمل أو الكشف عن البيانات الفعلية للمستهلكين.
تحديات إخفاء البيانات
على الرغم من أن إخفاء البيانات يوفر العديد من الفوائد، إلا أنه يأتي مصحوباً بمجموعة من التحديات:
أ. تعقيد الحوسبة السحابية المتعددة
تتواجد البيانات لدى المؤسسات عبر نقاط بيانات متنوعة، بما في ذلك أنظمة البيانات المحلية، وقواعد البيانات المتعددة، وخدمات الطرف الثالث (AWS، Google Cloud مايكروسوفت Azure وبيئات السحابة الهجينة. ويأتي مزودو الخدمات السحابية بقدرات أصلية تختلف عن بعضها البعض.
إن ضمان سياسات إخفاء البيانات القياسية عبر بيئات البيانات المتنوعة قد يكون أمراً صعباً، مما يؤدي إلى عدم التوافق بين منصات البيانات، وزيادة الحمل على الأداء، وإخفاء غير متسق قد يكشف عن بيانات حساسة.
ب. التغطية الزائدة والتغطية الناقصة
يُعدّ الإفراط في إخفاء البيانات الحساسة تحديًا بارزًا آخر. ففي محاولة لحماية هذه البيانات، تميل المؤسسات إلى الإفراط في إخفاء مجموعات البيانات، مما ينتج عنه مجموعات بيانات غير منتظمة وعشوائية للغاية بحيث لا يمكن استخدامها لأي غرض. في الوقت نفسه، قد يؤدي التقليل من إخفاء البيانات الحساسة، ظنًا أنها مُخفية بما فيه الكفاية، إلى كشفها. يكمن الحل في تحقيق التوازن الأمثل بين الإفراط في الإخفاء والتقليل منه لتعظيم فائدة البيانات.
ج. تكلفة الإعداد والصيانة الأولية المرتفعة
تواجه معظم الشركات الصغيرة والمتوسطة صعوبة في تخصيص جهود وموارد تخطيطية تتطلب سير عمل دقيقًا يُخفي البيانات الحساسة دون ترك أي ثغرات قد تُعرّض البيانات للخطر، سواءً من قِبل جهات خبيثة أو أفراد غير مصرح لهم. وتُشكّل تكلفة الإعداد الأولية المرتفعة تحديًا كبيرًا للمؤسسات ذات الموارد المالية والبشرية المحدودة. إضافةً إلى ذلك، يتطلب إخفاء البيانات تحديثًا وصيانةً مستمرين لمواكبة بروتوكولات الأمان المتطورة وأفضل الممارسات في هذا المجال.
تقنيات إخفاء البيانات المستخدمة لتأمين البيانات الحساسة
تُستخدم تقنيات إخفاء البيانات المتعددة بشكل منفرد أو مجتمعة لتأمين البيانات الحساسة. ومن أكثر الطرق شيوعًا ما يلي:
أ. إلغاء
تُزال الحقول الحساسة أو تُستبدل بقيم فارغة أو معدومة. ورغم بساطة هذه التقنية، إلا أنها تؤدي إلى فقدان البيانات الحساسة لقيمتها.
ب. تباين القيمة
يتم استبدال البيانات الحساسة بتغيرات أو قيم عشوائية. ويتم ذلك في الغالب على القيم العددية.
ج. تشفير البيانات
تُشفّر البيانات الحساسة لحمايتها من الوصول غير المصرح به. ومفتاح فك التشفير هو الوسيلة الوحيدة التي تمكّن المستخدمين المصرح لهم من الوصول إلى البيانات المشفرة. وهذه هي أكثر تقنيات إخفاء البيانات شيوعًا واستخدامًا على نطاق واسع.
د. تشويش البيانات
يتم تشفير البيانات الحساسة وإعادة ترتيبها بالكامل.
هـ. استبدال البيانات
يتم استبدال البيانات الحساسة بقيم واقعية ولكنها مزيفة.
و- إعادة ترتيب البيانات
يتم خلط البيانات الحساسة داخل العمود بحيث تظل واقعية ولكن لا يمكن ربطها بالموضوع الأصلي.
ج. إخفاء الهوية
يتم استبدال البيانات الحساسة بأسماء مستعارة مع السماح بإعادة تحديد الهوية في ظل بيئات خاضعة للرقابة.
أفضل الممارسات لتطبيق إخفاء البيانات
لا يُعدّ إخفاء البيانات حلاً نهائياً شاملاً. فهو يتطلب بنية أمنية قوية للبيانات تعمل بالتنسيق مع بروتوكولات الأمان، وأفضل الممارسات المتبعة في هذا المجال، والمعرفة من data privacy اللوائح. إليك بعض أفضل الممارسات الشائعة لتطبيق إخفاء البيانات داخل مؤسستك.
أ. تحديد البيانات الحساسة
تتمثل التقنية الأساسية في تحديد جميع البيانات المتاحة. ويشمل ذلك تحديد البيانات الحساسة الموجودة في مراكز البيانات المحلية، أو في السحابة، أو في سحابة هجينة، أو في أنظمة معزولة، أو في أنظمة تكنولوجيا المعلومات غير الرسمية، وما إلى ذلك. وتتمثل التقنية الرئيسية في إجراء عملية اكتشاف وتصنيف شاملة للبيانات لتحديد أماكن وجود البيانات الحساسة.
ب. تحديد قواعد الإخفاء
بمجرد اكتشاف البيانات، يمكن للشركات فحص مكان وجود البيانات عبر المناطق وتنفيذ استراتيجيات إخفاء البيانات التي تتناسب مع المتطلبات القانونية والمهام بالغة الأهمية للأعمال.
ج. المراقبة والتدقيق
لا يوجد نظام مثالي بدون مراقبة مستمرة ومراجعات دورية. وكأفضل ممارسة، يجب على المؤسسات مراقبة بيئات البيانات المخفية بانتظام ومراجعة مدى الالتزام بالمعايير لضمان فعالية النظام.
يجب على المؤسسات أن تفهم أن إخفاء البيانات ليس مجرد نهج أمني في الخلفية، بل هو عنصر أساسي لضمان أقصى درجات أمان البيانات أثناء نقل البيانات الحساسة أو تخزينها.
أتمتة إخفاء البيانات باستخدام Securiti DSPM
مع ازدياد الضغوط التنظيمية وتزايد تعقيد بيئات البيانات، لم يعد بإمكان المؤسسات الاعتماد على الأساليب اليدوية للتعامل مع العدد المتزايد من البيانات التي يتم إنشاؤها وتخزينها ومشاركتها لضمان الامتثال. DSPM يقدم حلاً استباقياً وآلياً وقابلاً للتطوير لتعزيز الوضع الأمني العام للبيانات في مواجهة التهديدات المتطورة.
Securiti توفر منصة أوامر DataAI الخاصة بشركة DataAI ( المصنفة رقم 1 DSPM من قبل GigaOM ) ميزة مدمجة DSPM الحل، الذي يمكّن المؤسسات من تأمين البيانات الحساسة عبر العديد من السحابات العامة والخاصة، وبحيرات البيانات ومستودعات البيانات ، وتطبيقات SaaS، وحماية البيانات المخزنة والمنقولة على حد سواء.
حدد موعدًا لعرض توضيحي لمعرفة كيفية القيام بذلك Securiti يلبي احتياجات مؤسستك الفريدة في مجال أمن البيانات والخصوصية والحوكمة من خلال مركز قيادة موحد للبيانات والذكاء الاصطناعي.
الأسئلة الشائعة (FAQs)
بعض الأسئلة الأكثر شيوعاً هي كالتالي:
