Wat is Data Masking en Data Anonimiseren?

In een tijdperk waarin gegevensbeveiliging en privacy steeds belangrijker worden, zijn technieken zoals data masking en data anonimiseren cruciaal voor organisaties die gevoelige informatie beheren. Hoewel deze termen vaak door elkaar worden gebruikt, zijn er belangrijke verschillen tussen de twee. In deze blog leg ik uit wat beide methoden inhouden, waarom ze belangrijk zijn en wanneer ze worden toegepast.

Wat is Data Masking?

Data masking is een techniek die wordt gebruikt om gevoelige gegevens tijdelijk te verhullen, zodat deze onleesbaar worden voor onbevoegde personen. De originele gegevens blijven echter behouden in hun oorspronkelijke vorm en kunnen worden hersteld door geautoriseerde gebruikers.

Voorbeeld van Data Masking

Stel dat een database gevoelige informatie bevat, zoals creditcardnummers of burgerservicenummers (BSN). In plaats van de echte waarden te tonen, vervangt data masking bijvoorbeeld een creditcardnummer door: “XXXX-XXXX-XXXX-1234”. Dit beschermt de gegevens tijdens het testen of ontwikkelen van software, zonder de integriteit van het systeem te beïnvloeden.

Verschillende vormen van Data Masking

Er zijn verschillende methoden om gegevens te maskeren, zoals:

• Statistisch masking: Hierbij worden gegevens zodanig aangepast dat ze onherkenbaar worden, maar de statistische eigenschappen behouden blijven voor analyse.

• Permanente masking: De gemaskeerde gegevens kunnen niet worden hersteld naar hun originele vorm. Dit is handig wanneer de gegevens permanent onleesbaar moeten blijven voor derden.

Wat is Data Anonimiseren?

Data anonimiseren gaat een stap verder dan masking. Bij anonimiseren worden gegevens zodanig aangepast dat ze niet meer kunnen worden herleid tot een specifieke persoon of entiteit, zelfs niet door de beheerder van de data zelf. Dit is vooral belangrijk in de context van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), die stelt dat persoonsgegevens die zijn geanonimiseerd, buiten de reikwijdte van privacywetgeving vallen.

Voorbeeld van Data Anonimiseren

Bij het anonimiseren van bijvoorbeeld gezondheidsgegevens worden alle persoonlijke kenmerken, zoals naam, adres, geboortedatum en unieke identificatoren, verwijderd of zodanig gewijzigd dat het onmogelijk is om de persoon te identificeren.

Methoden van Anonimiseren

Populaire technieken om gegevens te anonimiseren zijn onder andere:

• Pseudonimisatie: Het vervangen van identificeerbare gegevens door pseudoniemen (bijvoorbeeld door namen te vervangen door codes). Dit biedt een zekere mate van bescherming, maar de gegevens kunnen nog steeds herleidbaar zijn tot een persoon als de sleutel bekend is.

• Generalizatie: Dit houdt in dat specifieke gegevens worden gegeneraliseerd, zoals het vervangen van een geboortedatum door alleen het geboortejaar.

Verschillen tussen Data Masking en Data Anonimiseren

Hoewel beide technieken de veiligheid van gevoelige gegevens verbeteren, zijn ze niet hetzelfde. Data masking is bedoeld voor situaties waarin gegevens tijdelijk moeten worden beschermd, bijvoorbeeld tijdens testen of gegevensuitwisseling. De originele gegevens kunnen nog steeds door geautoriseerde personen worden ingezien.

Data anonimiseren daarentegen is een permanente oplossing, waarbij de gegevens niet meer kunnen worden teruggebracht naar hun originele vorm. Dit is vooral nuttig voor langetermijnopslag of het delen van data met derden, zoals onderzoekers.

Wanneer gebruik je welke techniek?

• Data Masking is handig in situaties waar toegang tot echte data niet nodig is, maar waar het belangrijk is om met realistische gegevens te werken, zoals bij softwareontwikkeling en -testing.

• Data Anonimiseren wordt toegepast wanneer gegevens moeten worden gedeeld voor analytische doeleinden, zonder de privacy van betrokkenen in gevaar te brengen, zoals bij wetenschappelijk onderzoek.

Conclusie

Zowel data masking als data anonimiseren zijn essentieel voor het beschermen van gevoelige gegevens. Data masking biedt tijdelijke bescherming en maakt gegevens onleesbaar voor onbevoegden, terwijl data anonimiseren ervoor zorgt dat gegevens permanent niet herleidbaar zijn naar individuen. Door de juiste techniek toe te passen, kunnen organisaties voldoen aan regelgeving en tegelijkertijd hun gegevens beveiligen. Ga voor meer informatie naar entrd.nl!