Noviembre 2020

A medida que pasan los años, la información y los datos tienen un mayor valor para las compañías, por ello garantizar la seguridad y la protección de los mismo cobra un gran sentido; esto es debido a que se han convertido en un factor principal de control de las empresa, pues en sus políticas de tratamiento de datos y los integrales de gestión de protección de datos personales, se hace indispensable actuar sobre estos elementos; en nuestro caso, en Colombia, hacerlo nos permite cumplir con la ley 1581 de 2012.

 

Siendo así, es clara la razón por la que las organizaciones adoptan medidas estrictas para proteger los datos confidenciales en ambientes de producción, sin embargo, esto también debe ser así en los ambientes no productivos como los de desarrollo, pruebas y capacitación, pues normalmente allí también se tiene acceso a datos reales, lo cual presenta un riesgo mayor que en los ambientes de producción, pues no siempre estos procesos se realizan de manera interna y los  datos están en manos de terceros, de los cuales no conocemos su verdadera intensión acerca del manejo de la información que allí se trabaja  y cómo puedan manejarla de manera malintencionada, no obstante, esto no significa que al interior de la organización no pueda suceder.

 

Así las cosas, el Data Masking o enmascaramiento de datos se ha ido fortaleciendo y abriendo camino en las empresas, pues su fin es proteger la información sensible y privada de la misma, velando por la seguridad de los datos de la organización por medio de la desidentificación de estos, sin perder la lógica realista y funcional (propiedades inherentes como formato, ancho, rango) que necesitan estos ambientes no productivos para poderlos operar.

 

El enmascaramiento de datos es una tarea ardua, entre más bases de datos con más información y tablas interdependientes, su complejidad va aumentando, no obstante, se tienen diversas técnicas y algoritmos que optimizan el tiempo, entre las principales: sustituciones, enmascaramiento de las claves, anulación, bulirring y enmascaramiento repetible.

 

Existen diversas condiciones de riesgo de nuestra información que se deben intervenir, sin embargo, la recomendación es validar y definir la información que es sensible y a la cual hay que realizarle el enmascaramiento de datos, por ejemplo, información de identificación o contacto personal, información financiera como tarjetas de crédito, información personal no pública, información confidencial de la empresa, entre otros.

En GreenSQA como especialistas en el aseguramiento de negocios y expertos en pruebas de software, venimos analizando y estableciendo este proceso con nuestra área de Tecnología e Investigación Aplicada en una de sus líneas de innovación, y como una de las acciones que disfrutamos es compartir conocimiento con nuestra comunidad, lo ponemos a su disposición, esperando que seamos claros en la real necesidad en la que se ha convertido este proceso y la relevancia que presenta para las organizaciones, hoy más que nunca.

 

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Gustavo Valencia Rayo

Dirección Comercial

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En estos 17 años de experiencia, hemos podido construir herramientas propias customizadas al negocio que nacen de nuestra pasión por el conocimiento, con el objetivo de agregar valor a los proyectos de nuestros clientes, permitiéndonos trabajar de una manera ágil y efectiva. K-tree es una de las herramientas cuyo objetivo es contar la documentación estructurada, una base diseño de prueba, en un repositorio central y estandarizado que permite generar una línea base de diseño por cliente y por sector, de tal forma que sea sostenible, repetible y reusable en el tiempo.   

 

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