การปกปิดข้อมูลคืออะไร

เทคนิคการปกปิดข้อมูลสนับสนุนความพยายามขององค์กรในการปฏิบัติตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เช่น ระเบียบการคุ้มครองข้อมูลทั่วไป (GDPR) คุณสามารถปกป้องข้อมูลได้หลายประเภท เช่น ข้อมูลที่ระบุตัวตนของบุคคลได้ (PII) ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง (PHI) และทรัพย์สินทางปัญญา

ต่อไป เราจะสำรวจกรณีการใช้งานการปกปิดข้อมูลบางส่วน

การพัฒนาที่ปลอดภัย

การพัฒนาซอฟต์แวร์และสภาพแวดล้อมการทดสอบจำเป็นต้องมีชุดข้อมูลจริงเพื่อวัตถุประสงค์ในการทดสอบ อย่างไรก็ตาม การใช้ข้อมูลจริงทำให้เกิดความกังวลด้านความปลอดภัย การปิดบังข้อมูลช่วยให้นักพัฒนาและผู้ทดสอบสามารถทำงานกับข้อมูลการทดสอบที่เหมือนจริงซึ่งคล้ายกับต้นฉบับ แต่ไม่มีการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยในรอบการพัฒนาและการทดสอบ

การวิเคราะห์และการวิจัย

การปกปิดข้อมูลช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์สามารถทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของแต่ละคน นักวิจัยได้รับข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มอันมีค่าจากข้อมูลและรับรองการปกป้องความเป็นส่วนตัว ตัวอย่างเช่น นักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ชุดข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนเพื่อศึกษาประสิทธิผลของยาตัวใหม่ วิเคราะห์ผลการรักษา หรือตรวจสอบผลข้างเคียงที่อาจเกิดขึ้น

การทำงานร่วมกันภายนอก

องค์กรมักจะต้องแชร์ข้อมูลกับคู่ค้า ผู้ขาย หรือที่ปรึกษาภายนอก ด้วยการปกปิดฟิลด์หรือแอตทริบิวต์บางอย่าง องค์กรสามารถทำงานร่วมกับบุคคลภายนอกและยังคงปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้

การฝึกอบรมพนักงาน

คุณสามารถใช้การปกปิดข้อมูลสำหรับเซสชันการฝึกอบรมพนักงานหรือการสาธิตซอฟต์แวร์ ด้วยการปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อน องค์กรสามารถให้ตัวอย่างที่เหมือนจริงโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลลูกค้าหรือธุรกิจที่แท้จริง พนักงานสามารถเรียนรู้และฝึกฝนทักษะโดยไม่จำเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลที่ไม่ได้รับอนุญาต

มีอัลกอริธึมหลายอย่างที่คุณสามารถใช้เพื่อการปกป้องข้อมูล ต่อไปนี้เป็นวิธีการปกปิดข้อมูลทั่วไป

การสุ่ม

ด้วยการสุ่ม คุณแทนที่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยค่าที่สร้างแบบสุ่มที่ไม่มีความสัมพันธ์กับข้อมูลต้นฉบับ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถแทนที่ชื่อ ที่อยู่ หรือข้อมูลส่วนบุคคลอื่นๆ ได้ด้วยค่าสมมติหรือค่าที่เลือกแบบสุ่ม

การทดแทน

การปกปิดด้วยการแทนที่เกี่ยวข้องกับการแทนที่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยข้อมูลที่คล้ายกันแต่เป็นข้อมูลสมมติ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถแทนที่ชื่อจริงด้วยชื่อจากรายการที่กำหนดไว้ล่วงหน้า คุณยังสามารถใช้อัลกอริทึมเพื่อสร้างหมายเลขบัตรเครดิตที่คล้ายกันแต่เป็นของปลอมได้

สับเปลี่ยน

ด้วยการสับเปลี่ยน คุณจะจัดลำดับค่าใหม่ภายในชุดข้อมูลเพื่อรักษาคุณสมบัติทางสถิติและทำให้แต่ละระเบียนไม่สามารถระบุตัวตนได้ เทคนิคนี้มักใช้เพื่อรักษาความสัมพันธ์ภายในข้อมูล

ตัวอย่างเช่น ในตารางข้อมูล คุณสามารถสุ่มสุ่มข้อมูลคอลัมน์เพื่อให้ค่าแถวเปลี่ยนแปลงได้ ในทางปฏิบัติ คุณสามารถรักษาความสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับการทำธุรกรรมของพวกเขาในขณะที่เปลี่ยนชื่อและรายละเอียดการติดต่อได้

การเข้ารหัส

ด้วยการปิดบังด้วยการเข้ารหัส คุณจะเข้ารหัสข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยใช้อัลกอริทึมการเข้ารหัส คุณแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่อ่านไม่ได้ และเฉพาะผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตซึ่งมีคีย์ถอดรหัสเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงข้อมูลต้นฉบับได้ เทคนิคนี้ให้ระดับความปลอดภัยของข้อมูลที่สูงขึ้น แต่จะส่งผลต่อประสิทธิภาพการสืบค้นเนื่องจากจำเป็นต้องมีการถอดรหัสสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

การแฮช

การแฮชเป็นเทคนิคการแปลงที่แปลงข้อมูลเป็นสตริงอักขระที่มีความยาวคงที่ โดยทั่วไปจะใช้เพื่อปกปิดรหัสผ่านหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอื่นๆ ซึ่งไม่จำเป็นต้องใช้ค่าดั้งเดิม และคุณเพียงแค่ต้องยืนยันข้อมูลเท่านั้น

การสร้างโทเค็น

ด้วยการสร้างโทเค็น คุณจะแทนที่ข้อมูลการผลิตด้วยโทเค็นหรือค่าอ้างอิงที่สร้างขึ้นแบบสุ่ม คุณจัดเก็บข้อมูลต้นฉบับไว้ในตำแหน่งที่ปลอดภัยแยกต่างหาก และใช้โทเค็นแทนระหว่างการประมวลผลหรือการวิเคราะห์ โทเค็นช่วยรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลในขณะที่ลดความเสี่ยงในการเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

การเว้นว่าง

การเว้นว่าง (หรือการเว้น) เป็นโซลูชันการปกปิดข้อมูลที่แทนที่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยค่า Null หรือช่องว่าง สิ่งนี้จะลบข้อมูลออกจากชุดข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ วิธีการนี้เหมาะสมเมื่อคุณต้องการคงรูปแบบหรือโครงสร้างของข้อมูลไว้ แต่ข้อมูลเฉพาะต้องถูกปกปิด

มีหลายข้อเสนอของ Amazon Web Services (AWS) ที่มีความสามารถในการปกปิดข้อมูลในตัว ดังตัวอย่างต่อไปนี้

• Amazon Transcribe แปลง คำพูดเป็นข้อความโดยอัตโนมัติและสามารถปกปิดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนตามที่ร้องขอ
• Amazon Redshift ใช้ SQL เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างทั่วคลังข้อมูล ฐานข้อมูลการดำเนินงาน และทะเลสาบข้อมูล สนับสนุนการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การรักษาความปลอดภัยระดับแถว การรักษาความปลอดภัยระดับคอลัมน์และเทคนิคการปกปิดข้อมูลแบบไดนามิก
• Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) เป็นบริการแจ้งเตือน คุณสามารถใช้สิ่งนี้เพื่อกำหนดนโยบายการปกป้องข้อมูลที่สามารถค้นพบ ปกปิด และปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในการส่งข้อมูล

นอกจากนี้เรายังมีคู่มือการใช้งานที่มีอยู่เดิมว่าด้วยข้อกำหนดการปกปิดข้อมูลที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น คำแนะนำการปิด บังข้อมูลสุขภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้องค์กร ด้านการดูแลสุขภาพระบุและปกปิดข้อมูลสุขภาพในรูปภาพหรือข้อความ คำแนะนำนี้ใช้บริการต่อไปนี้:

• Amazon Comprehend Medical ตรวจจับข้อมูลสุขภาพในเนื้อหาของข้อความ
• Amazon Rekognition ระบุ ข้อความในภาพ
• Amazon API Gateway และ AWS Lambda ให้อินเทอร์เฟซ API สำหรับฟังก์ชันนี้
• AWS Identity and Access Management (IAM) อนุญาตให้คำ ขอ API

คุณอาจพิจารณาเลือกจากหนึ่งใน โซลูชันการปิดบังข้อมูลที่ทำไว้ล่วงหน้าในตลาด AWS  

เริ่มต้นด้วยการปิดบังข้อมูลบน AWS โดยการ สร้างบัญชีวัน นี้