Data bukan hanya kumpulan informasi, tetapi juga dasar pengambilan keputusan, inovasi, dan pertumbuhan bisnis. Oleh karena itu, kini data telah menjadi aset paling berharga yang dapat dimiliki oleh setiap bisnis. Seiring berjalannya waktu, volume dan kompleksitas data semakin meningkat, begitu pula risiko kebocoran dan penyalahgunaannya. Hal ini mendorong munculnya solusi keamanan data yang dapat melindungi informasi sensitif ini, salah satunya adalah data masking.

Masking data adalah teknik cyber security yang dapat menyamarkan data dengan mengubah formatnya. Dengan kata lain, data masking cyber security merupakan teknik kamuflase data. Artikel ini akan mengupas data masking dari berbagai aspek, mulai dari definisinya, cara kerjanya, jenis dan tekniknya, serta manfaatnya untuk keamanan siber perusahaan. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Data Masking

Data masking adalah sebuah metode keamanan siber untuk menyamarkan data sensitif dengan cara memodifikasi atau mengganti nilai data asli dengan karakter, angka, atau teks lain yang tidak dapat diidentifikasi. Tujuan dari proses ini adalah untuk melindungi informasi penting atau rahasia, misalnya NIK, nomor kartu kredit, atau data kesehatan dan keuangan, dari akses tidak sah.

Tujuan lain dari proses ini adalah untuk memastikan bahwa data-data tersebut dapat digunakan untuk keperluan-keperluan lain seperti pengembangan software, pengujian aplikasi, atau analisis data tanpa perlu mengungkap informasi yang sebenarnya ke pihak yang tidak sah.

Dalam masking, informasi asli tetap tersimpan secara aman, yang digunakan hanyalah salinan yang telah dimodifikasi. Salinan tersebut umumnya digunakan atau dibagikan oleh pihak ketiga untuk pengujian dan analisis. Perusahaan dapat memastikan datanya tetap aman meskipun digunakan di lingkungan luar.

Bagaimana Cara Kerja Data Masking?

Proses masking memiliki beberapa tahapan dan berbagai jenis atau teknik yang bertujuan untuk mengubah data asli menjadi data yang disamarkan dan dapat digunakan. Secara umum, alur cara kerja masking dimulai dengan mengidentifikasi informasi sensitif yang perlu disamarkan dan dilindungi. Data-data tersebut dapat berupa informasi pribadi, keuangan, kesehatan, serta informasi sensitif lainnya.

Setelah mengidentifikasi informasi penting yang ingin dilindungi, teknik masking akan dipilih berdasarkan jenis data serta kebutuhan spesifik perusahaan. Berbagai jenis dan teknik masking ini memiliki karakteristiknya masing-masing, mulai dari substitusi, pengacakan, atau penukaran data.

Setelah memilih teknik masking, teknik tersebut kemudian diimplementasikan kepada salinan data, bukan pada data asli. Hal ini penting untuk menjaga integritas data asli untuk keperluan produksi. Setelah masking selesai, data yang telah disamarkan akan diverifikasi untuk memastikannya dapat berfungsi dengan baik untuk keperluan tertentu, serta tidak dapat diidentifikasi kembali ke nilai data aslinya.

Data Masking vs Encryption, Apa Perbedaannya?

Masking dan enkripsi merupakan dua metode keamanan yang sama-sama bertujuan untuk melindungi data sensitif. Meski begitu, keduanya memiliki pendekatan yang berbeda. Data masking lebih berfokus pada menyamarkan data sehingga tidak dapat diakses oleh pihak yang tidak sah tanpa mengubah struktur atau formatnya. Hal ini memungkinkan penggunaan data untuk keperluan tertentu tanpa menunjukkan informasi asli.

Sementara itu, enkripsi bekerja dengan cara mengubah data asli ke format yang tidak dapat dibaca tanpa kunci enkripsi yang tepat. Metode ini bertujuan untuk melindungi data saat disimpan atau saat ditransmisikan sehingga hanya pihak yang memiliki kunci enkripsi yang bisa membukanya.

Oleh karena itu, penggunaan antara masking dan enkripsi merupakan perbedaan yang paling mendasar. Masking digunakan ketika data perlu digunakan tetapi harus dilindungi informasi sensitifnya dari akses tidak sah, sementara enkripsi digunakan ketika data sedang disimpan atau dipindahkan.

Apa Saja Jenis dan Teknik Masking Data?

Terdapat beberapa jenis dan teknik dalam masking data. Berikut ini adalah penjelasan tentang beberapa jenisnya berdasarkan kapan dan di mana data dibutuhkan:

Static

Masking statis merupakan metode yang diterapkan pada data yang sedang tidak aktif. Proses ini dijalankan dengan menciptakan salinan dari dataset yang ada dan menerapkan masking untuk menghapus semua informasi sensitif di dalamnya. Informasi yang telah disamarkan dapat dibagikan tanpa risiko membocorkan informasi sensitif ke pengguna yang tidak berwenang.

Dynamic

Dynamic Data Masking (DDM) merupakan metode penerapan penyamaran data saat sedang digunakan atau ditransmisikan. Dalam metode ini, data asli tetap utuh di database, sementara informasi sensitif akan disembunyikan saat dilihat oleh pengguna berdasarkan role dan permintaan query. Metode ini ideal digunakan untuk aplikasi yang memerlukan akses real time ke data, seperti customer service dan analisis data.

On-the-fly

Metode ini merupakan pendekatan konservatif dalam perlindungan data yaitu dengan menerapkan masking secara ad hoc saat data diminta oleh aplikasi atau pengguna. Tidak seperti static dan dynamic, metode ini tidak memerlukan penyalinan data, pemrosesan masking berlangsung ketika permintaan dilakukan.

Sementara itu, teknik-teknik masking dibedakan berdasarkan jenis datanya. Berikut ini adalah penjelasan teknik-tekniknya:

Scrambling

Teknik scrambling adalah teknik di mana nilai asli dalam data set diacak sedemikian rupa hingga tak dapat dikenali tapi tetap memiliki format dan struktur asli. Scrambling sering digunakan untuk melindungi data sensitif untuk analisis dan pengujian serta efektif untuk mengurangi risiko kebocoran data.

Substitusi

Substitusi merupakan teknik masking di mana nilai asli digantikan dengan nilai palsu yang tampak valid, tetapi tidak bisa dilacak kembali ke individu tertentu. Teknik ini berguna untuk situasi yang mengharuskan struktur dan format data dipertahankan untuk keperluan analisis.

Shuffling

Shuffling adalah teknik masking yang mengacak nilai-nilai dalam kolom tertentu sehingga posisi aslinya hilang tetapi tetap dengan nilai yang sama. Dalam metode ini, nilai dari satu kolom dipindah secara acak ke posisi lain untuk menyulitkan pihak ketiga menelusuri nilai-nilai tersebut ke individu tertentu.

Variance

Variance adalah teknik yang menambahkan variasi pada nilai asli menggunakan algoritma tertentu dan menghasilkan nilai baru. Nilai baru ini masih berada di rentang yang realistis dari nilai aslinya.

Apa Saja Manfaat Data Masking untuk Keamanan Siber Perusahaan?

Penggunaan masking dalam keamanan siber memiliki beberapa keuntungan utama, di antaranya:

Melindungi Privasi Data

Manfaat utama dari masking tentunya adalah melindungi informasi sensitif atau informasi pribadi dari akses tidak sah. Dengan menyamarkan data asli dan menggantikannya dengan masking, informasi sensitif tetap aman dan tidak dapat diidentifikasi meski terjadi pelanggaran atau kebocoran data.

Kepatuhan Terhadap Regulasi

Mengamankan informasi pribadi dan sensitif merupakan kewajiban yang harus ditaati oleh perusahaan berdasarkan regulasi yang berlaku. Di Indonesia, regulasi terkait keamanan data tertuang dalam Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi (PDP).

Mengoptimalkan Penggunaan Data

Penyamaran data ini memungkinkan perusahaan untuk menggunakan data secara optimal untuk berbagai keperluan seperti pengembangan perangkat lunak, pengujian aplikasi, dan analisis tanpa mengorbankan keamanan data.

Optimalkan Keamanan Data Anda dengan Solusi Data Loss Prevention dari Aplikas Servis Pesona!

Informasi sensitif merupakan aspek penting dalam keamanan data yang harus dilindungi oleh pengumpul dan pengolah data. Oleh karena itu, perusahaan harus mengambil langkah ekstra untuk memastikan tidak ada penyalahgunaan atau kebocoran data.

Aplikas Servis Pesona, sebagai perusahaan IT security berpengalaman, dapat memberikan solusi data loss prevention (DLP) untuk melindungi data Anda. Solusi DLP dari kami didukung oleh teknologi terkini untuk memantau dan mengontrol data secara real time di seluruh lapisan infrastruktur IT perusahaan.

Hubungi email marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya terkait solusi DLP dari Aplikas Servis Pesona!

Editor: Irnadia Fardila