Dalam dunia digital yang berkembang pesat, keamanan data telah menjadi prioritas utama bagi organisasi dari berbagai skala. Salah satu strategi penting dalam melindungi informasi sensitif adalah melalui teknik data masking.
Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang apa itu data masking, tujuannya, teknik-teknik yang umum digunakan, serta perbedaannya dengan enkripsi data.
Apa Itu Data Masking?
Data masking (penyamaran data) adalah proses mengubah atau menyamarkan data sensitif dengan karakter atau data pengganti yang tidak memiliki nilai intrinsik atau intelijen. Metode ini memungkinkan struktur data tetap serupa atau identik dengan data asli, namun informasi sensitif tidak lagi dapat diidentifikasi.
Penyamaran data memastikan bahwa informasi yang dilindungi tidak dapat diakses oleh pihak yang tidak berwenang, sambil tetap mempertahankan kegunaan data untuk pengujian, pelatihan, atau analisis.
Bayangkan data masking seperti mengganti wajah seseorang dalam sebuah foto dengan emoji atau gambar lain. Anda masih bisa melihat bahwa ada seseorang dalam foto tersebut, tetapi identitas sebenarnya tidak dapat dikenali.
Tujuan Utama Data Masking
Implementasi penyamaran data memiliki beberapa tujuan penting:
1. Kepatuhan Terhadap Regulasi
Regulasi seperti GDPR di Eropa, HIPAA di AS, atau UU PDP di Indonesia mengharuskan organisasi untuk melindungi data pribadi. penyamaran data membantu organisasi mematuhi persyaratan kepatuhan ini dengan mengurangi risiko kebocoran data sensitif.
2. Melindungi Data dalam Lingkungan Non-Produksi
Pengembang dan tim QA sering membutuhkan data realistis untuk keperluan pengujian. penyamaran data memungkinkan penggunaan data yang strukturnya mirip dengan data produksi tanpa mengekspos informasi sensitif.
3. Mencegah Ancaman Internal
Tidak semua karyawan memerlukan akses ke seluruh data sensitif untuk melakukan pekerjaan mereka. Data masking membantu membatasi akses ke informasi berdasarkan peran dan tanggung jawab, mengurangi risiko ancaman dari dalam organisasi.
4. Mendukung Analisis Data yang Aman
Data masking memungkinkan organisasi untuk melakukan analisis data tanpa mengekspos informasi pribadi, memfasilitasi riset dan pengembangan sambil tetap menjaga privasi individu.
Baca juga: Apa Itu Audit Sampling? Metode, Tujuan, Tahapan, dan Contoh Kasusnya!
Teknik-Teknik Data Masking
Ada berbagai metode data masking yang dapat diterapkan tergantung pada kebutuhan spesifik organisasi:
1. Substitusi
Teknik ini menggantikan data asli dengan nilai palsu namun realistis. Misalnya, nomor kartu kredit diganti dengan nomor yang memiliki format yang sama tetapi tidak valid atau tidak dapat dilacak ke pemiliknya.
2. Pengacakan (Shuffling)
Dalam pengacakan, nilai dalam kolom diacak sehingga tidak lagi sesuai dengan rekaman aslinya. Nilai-nilai ini masih valid dan mempertahankan integritas referensial, namun tidak lagi terhubung dengan subjek data yang benar.
3. Pengaburan (Blurring)
Pengaburan mengubah nilai numerik dengan jumlah acak atau tetap, sehingga nilai asli tidak dapat diidentifikasi tetapi masih mempertahankan statistik agregat yang mirip untuk analisis.
4. Tokenisasi
Tokenisasi menggantikan data sensitif dengan token atau pengenal yang tidak memiliki nilai intrinsik. Data asli disimpan secara terpisah dalam penyimpanan yang sangat aman, dengan mapping antara token dan nilai asli.
5. Redaksi (Masking Out)
Teknik paling sederhana ini menggantikan karakter dengan simbol seperti ‘X’ atau ‘*’. Contohnya, nomor kartu kredit “4111 2222 3333 4444” menjadi “XXXX XXXX XXXX 4444”, hanya mempertahankan digit terakhir.
6. Nuisance Data
Metode ini menambahkan atau memodifikasi data tambahan untuk membuat informasi asli sulit diidentifikasi. Misalnya, menambahkan data palsu ke dalam set data untuk mengaburkan pola yang mungkin mengidentifikasi individu.
Perbedaan Data Masking dan Data Enkripsi
Meskipun sama-sama digunakan untuk melindungi data, data masking dan data enkripsi memiliki perbedaan mendasar dalam tujuan dan implementasinya:
| Aspek | Data Masking | Data Enkripsi |
|---|---|---|
| Tujuan | Menyembunyikan data asli secara permanen dari pengguna tidak sah | Menyimpan data dalam bentuk terenkripsi yang dapat dikembalikan ke bentuk asli |
| Reversibilitas | Biasanya irreversible (tidak dapat dikembalikan) | Reversible (bisa dikembalikan dengan kunci enkripsi) |
| Penggunaan | Cocok untuk pengujian, pelatihan, dan data statis | Cocok untuk data dalam perjalanan dan penyimpanan |
| Kebutuhan Kunci | Tidak memerlukan kunci kriptografi | Memerlukan kunci untuk enkripsi dan dekripsi |
| Risiko | Relatif rendah karena tidak bisa dikembalikan | Jika kunci bocor, data bisa terekspos |
Dengan kata lain, data masking adalah solusi ideal untuk lingkungan non-produksi, sementara enkripsi lebih cocok untuk perlindungan data dalam penyimpanan atau saat ditransmisikan.
Kapan Harus Menggunakan Data Masking?
Data masking sebaiknya digunakan dalam kondisi berikut:
- Saat menggunakan data untuk keperluan pengujian sistem
- Dalam pelatihan karyawan dengan data tiruan
- Untuk analitik bisnis dengan data non-produktif
- Saat berbagi data dengan pihak ketiga atau vendor
- Dalam proses migrasi data
Gunakan enkripsi ketika data harus tetap aman namun dapat diakses kembali oleh pihak yang sah, seperti komunikasi antara server atau penyimpanan file penting.
Sering kali, perusahaan menggabungkan kedua teknik ini dalam strategi keamanan data yang lebih komprehensif.
Kesimpulan
Data masking adalah solusi penting dalam strategi keamanan data modern. Dengan tujuan untuk melindungi data sensitif dari akses tidak sah, data masking memungkinkan perusahaan untuk menjalankan berbagai proses internal seperti pengujian dan pelatihan tanpa mengekspos data asli.
Dibandingkan dengan enkripsi, data masking bersifat irreversible dan lebih cocok digunakan dalam lingkungan non-produktif. Sementara itu, enkripsi tetap menjadi pilihan utama untuk menjaga kerahasiaan data dalam komunikasi dan penyimpanan.
Memahami perbedaan dan penerapan keduanya akan membantu organisasi merancang kebijakan keamanan data yang efektif dan sesuai dengan regulasi yang berlaku. Di tengah meningkatnya ancaman siber, pendekatan yang cerdas dan berlapis dalam melindungi data bukan hanya keharusan, tetapi menjadi kebutuhan vital.
Dengan Audithink, Anda tidak hanya memahami teori namun bisa langsung melihat bagaimana data masking diterapkan secara real-time dalam pengujian, pelatihan, dan pelaporan audit. Coba demo Audithink sekarang dan rasakan kemudahannya!
