ما المقصود بإخفاء البيانات؟
إخفاء البيانات هو عملية إخفاء البيانات عن طريق تعديل الأحرف والأرقام الأصلية. نظرًا للمتطلبات التنظيمية ومتطلبات الخصوصية، يجب على المؤسسات حماية البيانات الحساسة التي تجمعها عن عملائها وعملياتها. يؤدي إخفاء البيانات إلى إنشاء إصدارات مزيفة من بيانات المنظمة عن طريق تغيير المعلومات السرية. تُستخدم تقنيات مختلفة لإنشاء تغيرات حقيقية ومماثلة هيكليًا. بمجرد إخفاء البيانات، لا يمكنك إجراء هندسة عكسية أو الرجوع إلى قيم البيانات الأصلية بدون الوصول إلى مجموعة البيانات الأصلية.
ما حالات استخدام إخفاء البيانات؟
تدعم تقنيات إخفاء البيانات جهود المنظمة للوفاء بلوائح خصوصية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR). يُمكنك حماية العديد من أنواع البيانات مثل معلومات تعريف الشخصية (PII)، والبيانات المالية، والمعلومات الصحية المحمية (PHI)، والملكية الفكرية.
بعد ذلك، نستكشف بعض حالات استخدام إخفاء البيانات.
التطوير الآمن
تتطلب بيئات تطوير البرمجيات وبيئات الاختبار مجموعات بيانات من العالم الحقيقي لأغراض الاختبار. ومع ذلك، فإن استخدام بيانات حقيقية يثير مخاوف أمنية. يسمح "إخفاء البيانات" للمطورين والمختبرين بالعمل باستخدام بيانات اختبار واقعية تشبه النسخة الأصلية، ولكن بدون الكشف عن معلومات حساسة. إنه يقلل من المخاطر الأمنية في دورات التطوير ودورات الاختبار.
التحليلات والأبحاث
يسمح "إخفاء البيانات" لعلماء البيانات والمحللين بالعمل باستخدام مجموعات بيانات كبيرة بدون المساس بخصوصية الأفراد. يستخلص الباحثون رؤى واتجاهات قيّمة من البيانات ويضمنون حماية الخصوصية. على سبيل المثال، يمكن للعلماء استخدام مجموعات بيانات مجهولة الهوية لدراسة فعّالية الأدوية الجديدة، وتحليل نتائج العلاجات، أو بحث الآثار الجانبية المحتملة.
التعاون الخارجي
غالبًا ما تحتاج المؤسسات إلى مشاركة البيانات مع شركاء خارجيين أو بائعين أو استشاريين. من خلال إخفاء بعض الحقول أو بعض السمات، يمكن للمؤسسات التعاون مع جهات خارجية مع الاستمرار في حماية البيانات الحساسة.
تدريب الموظفين
يُمكنك استخدام "إخفاء البيانات" مع جلسات تدريب الموظفين أو الشروح التوضيحية الخاصة بالبرامج. من خلال إخفاء البيانات الحساسة، يُمكن للمؤسسات تقديم أمثلة واقعية بدون الكشف عن بيانات العملاء أو بيانات الأعمال الحقيقية. يُمكن للموظفين تعلم المهارات وممارستها بدون الحاجة إلى الوصول إلى البيانات التي ليس لديهم إذن لها.
ما أنواع إخفاء البيانات؟
بعد ذلك، نتناول بعض أنواع إخفاء البيانات الشائعة.
إخفاء البيانات الثابتة
إخفاء البيانات الثابتة هو عملية تطبيق مجموعة ثابتة من قواعد الإخفاء على البيانات الحساسة قبل تخزينها أو قبل مشاركتها. يشيع استخدام هذا النوع مع البيانات التي لا تتغير بشكل متكرر أو التي تظل ثابتةً بمرور الوقت. يُمكنك تحديد القواعد مسبقًا وتطبيقها بطريقة متسقة على البيانات، ما يضمن اتساق الإخفاء عبر بيئات متعددة.
في حين أن التفاصيل معقدة، إليك نظرة عامة حول عملية إخفاء البيانات الثابتة:
- تحديد البيانات الحساسة وفهمها
- تصميم قواعد الإخفاء وتطويرها
- اختيار خوارزميات إخفاء البيانات المناسبة
- تطبيق قواعد الإخفاء على البيانات الفعلية
يمكنك بعد ذلك مشاركة البيانات المخفية كما هو مطلوب.
إخفاء البيانات الديناميكية
يقوم إخفاء البيانات الديناميكية بتطبيق تقنيات الإخفاء في الوقت الفعلي. يغير البيانات الحساسة الموجودة بطريقة ديناميكية عند وصول المستخدمين إليها أو الاستعلام عنها. يُستخدم هذا النوع بشكل أساسي في تنفيذ أمان البيانات المستند إلى الدور في تطبيقات مثل دعم العملاء أو معالجة السجلات الطبية.
يعمل إخفاء البيانات الديناميكية على النحو التالي:
- يتواصل جميع المستخدمين مع قاعدة البيانات عبر خادم وكيل
- عندما يطلب المستخدمون قراءة البيانات، يقوم وكيل قاعدة البيانات بتطبيق قواعد الإخفاء حسب أدوار المستخدم أو الامتيازات أو أذونات الوصول
- يتلقى المستخدمون المصرح لهم البيانات الأصلية، بينما يتلقى المستخدمون غير المصرح لهم بيانات مخفية
على الرغم من أن العملية لا تتطلب إعدادًا مسبقًا، إلا أنها قد تؤثر على الأداء.
إخفاء البيانات القطعي
يضمن "إخفاء البيانات القطعي" أن قيمة الإدخال نفسها هي التي يتم حجبها بصفة مستمرة إلى قيمة الإخراج نفسها. على سبيل المثال، إذا تم إخفاء اسم معين عن طريق إحلال الاسم "عيسى" محله في حالة واحدة، فسيتم دائمًا إخفائه باستخدام نفس الاسم "عيسى" في النظام كله.
غالبًا ما تتضمن تقنيات الإخفاء القطعي استبدال البيانات أو استخدام رموز مميزة، حيث يتم الحفاظ على تخطيط متسق بين عمود البيانات الأصلي والقيم المخفية.
إخفاء البيانات أثناء الانتقال
يقوم "إخفاء البيانات أثناء الانتقال" بإخفاء البيانات الحساسة في الذاكرة، وبالتالي لا يكون هناك حاجة لتخزين البيانات المعدلة في قاعدة البيانات. هذا النوع مفيد في مسارات النشر المستمر وفي سيناريوهات التكامل المعقدة، حيث تنتقل البيانات بشكل متكرر بين البيئات الإنتاجية وغير الإنتاجية. في المرحلة المطلوبة في المسار، يقوم التطبيق بإخفاء البيانات ثم تمريرها إلى المرحلة التالية في المسار.
التشويش الإحصائي
يتضمن التشويش الإحصائي للبيانات تغيير قيم البيانات الحساسة بطريقة تحافظ على الخصائص الإحصائية والعلاقات داخل البيانات. يضمن أن تحافظ البيانات المخفية على التوزيع العام والأنماط والارتباطات للبيانات الأصلية لإجراء تحليل إحصائي دقيق. تتضمن تقنيات التشويش الإحصائي للبيانات تطبيق دوال رياضية أو خوارزميات تشويش على البيانات.
ما بعض تقنيات إخفاء البيانات الشائعة؟
توجد خوارزميات كثيرة يمكنك استخدامها في حماية البيانات. فيما يلي بعض أساليب إخفاء البيانات الشائعة.
التوزيع العشوائي
مع التوزيع العشوائي، يُمكنك استبدال البيانات الحساسة بقيم يجري إنشاؤها عشوائيًا ولا ترتبط بالبيانات الأصلية. على سبيل المثال، يُمكنك استبدال الأسماء أو العناوين أو غيرها من معلومات التعريف الشخصية وإحلال قيم وهمية أو قيم مختارة عشوائيًا محلها.
الاستبدال
الإخفاء بطريقة الاستبدال يتضمن استبدال البيانات الحساسة وإحلال بيانات متشابهة لكنها بيانات وهمية محلها. على سبيل المثال، يُمكنك استبدال الأسماء الفعلية بأسماء من قائمة محددة مسبقًا. يُمكنك أيضًا استخدام خوارزميات لإنشاء أرقام بطاقات ائتمان متشابهة لكنها مزيفة.
الخلط
مع الخلط، يُمكنك إعادة ترتيب القيم داخل مجموعة بيانات للحفاظ على الخصائص الإحصائية وجعل السجلات الفردية غير محددة الهوية. يشيع استخدام هذا الأسلوب للحفاظ على العلاقات داخل البيانات.
على سبيل المثال، في جدول البيانات، يُمكنك خلط بيانات الأعمدة خلطًا عشوائيًا حتى تتغير قيم الصفوف. ومن الناحية العملية، يُمكنك الحفاظ على الارتباط الموجود بين العميل ومعاملاته أثناء تبديل الأسماء وتفاصيل الاتصال.
التشفير
مع إخفاء البيانات بطريقة التشفير، يُمكنك تشفير البيانات الحساسة عن طريق استخدام خوارزميات تشفير. يُمكنك تحويل البيانات إلى تنسيق غير قابل للقراءة، ويمكن فقط للمستخدمين المصرح لهم الذين لديهم مفاتيح فك التشفير الوصول إلى البيانات الأصلية. توفر هذه التقنية مستوىً أعلى من أمان البيانات، ولكنها تؤثر على أداء الاستعلام نظرًا لأن فك التشفير مطلوب لتحليل البيانات.
التجزئة
التجزئة هي تقنية تحويل تُحوّل البيانات إلى سلسلة أحرف ذات طول ثابت. يشيع استخدام التجزئة في إخفاء كلمات المرور أو المعلومات الحساسة الأخرى التي فيها لا تكون القيمة الأصلية مطلوبةً وتحتاج فقط إلى التحقق من البيانات.
استخدام الرموز المميزة
مع استخدام الرموز المميزة، يُمكنك استبدال بيانات الإنتاج وإحلال رمز مميز يتم إنشاؤه عشوائيًا أو قيمة مرجعية محله. يُمكنك تخزين البيانات الأصلية في موقع آمن منفصل واستخدام الرمز المميز كبديل أثناء المعالجة أو التحليل. إن استخدام الرموز المميزة يساعد في الحفاظ على سلامة البيانات ويقلل من مخاطر الكشف عن المعلومات الحساسة.
استخدام القيمة الخالية
يُعد استخدام القيمة الخالية (أو استخدام القيمة الفارغة) أحد حلول إخفاء البيانات التي تستبدل البيانات الحساسة بقيم فارغة أو مسافات فارغة. يؤدي هذا إلى إزالة البيانات بشكل فعّال من مجموعة البيانات. هذا الأسلوب مناسب عندما تريد الاحتفاظ بتنسيق البيانات أو بهيكل البيانات، ولكن يتعين عليك إخفاء معلومات بعينها.
ما التحديات التي تواجه إخفاء البيانات؟
بعد ذلك، نناقش بعض التحديات الشائعة في إخفاء البيانات.
الحفاظ على السمات
من المهم في الأبحاث والتحليلات أن يؤدي إخفاء البيانات إلى الحفاظ على السمات الأصلية للبيانات من حيث أنواع معينة من البيانات. تريد التأكد من أن أدوات إخفاء البيانات التي لديك تحافظ على أنواع البيانات الأصلية أو تحافظ على تكرار أي فئة من فئات البيانات المرتبطة.
على سبيل المثال، إذا قامت أداة بتغيير التمثيل الديموغرافي لبيانات العملاء أو إحصاءات فئة البطاقة عندما تحجب تفاصيل بطاقة الائتمان، فقد يؤثر ذلك على التحليلات. قد يكون الحفاظ على السمات أمرًا صعبًا في بعض عمليات إخفاء البيانات مثل التوزيع العشوائي أو استخدام الرموز المميزة.
السلامة الدلالية
يجب أن تلتزم القيم المزيفة التي تم إنشاؤها بقواعد العمل والقيود المرتبطة بأنواع البيانات المختلفة. على سبيل المثال، يجب أن تقع الرواتب ضمن نطاق معين، ويجب أن تلتزم أرقام الهوية الوطنية بشكل محدد مسبقًا. من الصعب الحفاظ على التكامل الدلالي، ولكنه يضمن بقاء البيانات المخفية ذات مغزى وواقعية.
تفرد البيانات
في الحالات التي تتطلب فيها البيانات الأصلية التفرد، مثل أرقام مُعرّفات الموظفين، يجب أن توفر تقنية إخفاء البيانات قيمًا فريدة لاستبدال البيانات الأصلية. قد يؤدي غياب التفرد في الحقول الأساسية إلى حدوث تعارضات أو تناقضات محتملة.
الدمج مع مهام سير العمل الحالية
قد يكون من الصعب دمج إخفاء البيانات في مهام سير العمل الحالية، وخاصةً خلال المراحل الأولى من التنفيذ. قد يواجه الموظفون متاعب أثناء تكيفهم مع العمليات والتقنيات الجديدة. لضمان سهولة الدمج وتقليل التعطل إلى أدنى حد، يجب أن تركز منظمتك على التخطيط الدقيق، والتعاون بين أصحاب المصلحة، ومعالجة مخاوف المستخدمين.
كيف تساعدك AWS في تلبية متطلبات إخفاء البيانات؟
يوجد العديد من عروض Amazon Web Services (AWS) التي تحتوي على إمكانات مضمنة خاصة بإخفاء البيانات. إليك بعض الأمثلة:
- Amazon Transcribe يحوّل تلقائيًا الكلام إلى نص ويُخفي البيانات الحساسة حسب المطلوب.
- Amazon Redshift تستخدم SQL في تحليل البيانات المهيكلة والبيانات شبه المهيكلة عبر مستودعات البيانات وقواعد البيانات التشغيلية ومخازن البيانات. وتدعم التحكم في الوصول المستند إلى الدور، والأمان على مستوى الصف، والأمان على مستوى العمود، وتقنيات إخفاء البيانات الديناميكية.
- خدمة الإشعارات البسيطة في Amazon (Amazon SNS) هي خدمة إشعارات يُمكنك استخدامها في تحديد سياسات حماية البيانات التي تتولى اكتشاف البيانات الحساسة وإخفائها وحمايتها أثناء الانتقال.
يتوفر لدينا أيضًا أدلة تنفيذ حالية خاصة بالمتطلبات المعقدة المتعلقة بإخفاء البيانات. على سبيل المثال، يساعد دليل إخفاء البيانات الصحية بواسطة الذكاء الاصطناعي مؤسسات الرعاية الصحية في تحديد هوية البيانات الصحية وإخفائها في الصور أو النصوص. هذا الدليل يستخدم الخدمات التالية:
- Amazon Comprehend Medical تكتشف البيانات الصحية الموجودة ضمن النص
- Amazon Rekognition تحدد هوية النص الموجود في صورة
- Amazon API Gateway وAWS Lambda توفران واجهة برمجة تطبيقات خاصة بهذه الوظائف
- AWS Identity and Access Management (IAM) تعتمد طلبات واجهة برمجة التطبيقات
يُمكنك أيضًا التفكير في الاختيار من بين العديد من حلول إخفاء البيانات المعدة مسبقًا في AWS marketplace.
ابدأ استخدام "إخفاء البيانات" على AWS من خلال إنشاء حساب اليوم.
