1. Enmascaramiento de Datos
Un paso más allá en la seguridad de su información
Analía Barbagelata – Account Manager
Buenos Aires 09 de Octubre de 2013

2. Gestión de Datos
Inversión
Alrededor de qué giran las
Organizaciones?
Qué es lo que realmente
importa?
Valor

3. La Realidad de los Datos HOY
Firewalls
Control de Acceso
Sistemas Productivos
Antivirus
Privilegios de Acceso a Datos

4. La Realidad de los Datos HOY
Testing
Capacitación
Desarrollo
Ambientes
No
Productivos
Sistemas Productivos
Desarrollo
Capacitadores
Usuarios Externos/Internos
Desarolladores
Externos / Internos
Testers

5. La Seguridad de los Datos
Más datos en más lugares = mayor riesgo de ataques a la privacidad
 Mas del 50% de la información de negocio es
considerada confidencial
 84% De las corporaciones han sufrido al
menos un incidente de seguridad.
 El costo promedio de uno de estos incidentes
es de $6.6M en el año
 Mas del 88% de todos los casos son
atribuibles a negligencia en el manejo de la
información sensible.
Amenazas Generales y Dispersas y Dirigidas
Persistentes, Avanzadas

6. Dónde? …
 Accenture e InformationWeek: La mayoría de brechas de
privacidad son internas
 Gartner: 70% de los incidentes de seguridad se
vinculan internamente a la organización
 Forrester: 80% de los robos de información provienen de personas
de la organización y el 65% no se detectan

7. …Entonces la Ley se Impone
• Ley de Protección de Datos Personales
Argentina
Chile
• Ley Sobre Protección de la Vida Privada y
Protección de Datos y Carácter Personal
Colombia
• Ley Estatutaria de Protección de Datos
Personales
Ecuador
• Ley Orgánica de Transparencia y Acceso a
la Información Pública
…
• Y Así en cada uno de los países
Proteger la Información Sensible de aquellos que no están
autorizados a acceder a ella.

8. La Respuesta: El Enmascaramiento de Datos
 Reducir el riesgo de una exposición
y fuga de datos
 Ajustarse a los requisitos
regulatorios
 Eliminar costes por sanciones o por
daños a la reputación
 Incrementa la productividad
DINÁMICO
PERSISTIDO

9. Pero … qué significa Enmascaramiento?
Es “esconder” la información sensible  que parezca real
Mantener la integridad referencial  una vez enmascarado
Que no se puede revertir  no es encriptación

10. Como se adecúa a las necesidades?
Producción
DATABASE SIZE
a Archivado de Datos
Desarrollo y Testing
Subset de Datos
Inactive data
Active data
Copy 1
Copy 2
Copy 3
TIME
Enmascaramiento
DINAMICO
Enmascaramiento
PERSISTIDO

11. Máximas de una Solución de Enmascaramiento
1
Unificar los
procesos de
enmascaramiento
3
2
Aplicar Reglas
Corporativas.
Definir reglas
globales
Enmascarar sin
importar que
aplicación o fuente
se trate
4
Poner a prueba y
Validar las Reglas

12. Máximas de una Solución de Enmascaramiento
5
Auditar los
procesos de
protección de
datos
8
7
Mantener la
coherencia y la
integridad de los
Datos
Enmascarar con la
coherencia que
necesita el usuario
9
Garantizar el
funcionamiento
en caso de cambio
en las aplicaciones

13. Conclusiones
Por qué debemos enmascarar?
Las empresas cada vez son mas
susceptibles a sufrir un ataque
La proliferación de los entornos no
productivos promueve la fuga de
información
Muchos más usuarios de los esperados
tienen acceso a datos sensibles
La reputación puede ser seriamente
afectada por la desconfianza provocada por
la inseguridad

14. Conclusiones
Quiénes deben enmascarar?
 Quienes hayan Experimentado fuga de información
 Deben cumplir con normativas y regulaciones relacionadas con la
privacidad de los datos
 Forman parte de las industrias que mayor cantidad de datos sensibles
(Finanzas, Salud, Seguros, Telcos..)
 Utilizan datos reales en entornos productivos
 … para Cualquier organización que posea información sensible de
carácter personal y crítico para el negocio

15. INFORMATICA
Líder en Integración y Calidad de Datos
 Fundada (1993)
Datos
Generales
 Nasdaq: INFA (1999)
 1,600+ empleados
 3.200 empresas a nivel mundial
Clientes
 84 de Fortune 100 y más del
87% de Dow Jones
 Independencia. Foco 100%
 Sin programación
 Facilidad de desarrollo
Atributos
 Alto rendimiento
 Máxima escalabilidad
 Máxima reutilización de lógica de negocio y desarrollos
 Trazabilidad, Control, Auditoría, Autodocumentación

16. INFORMATICA – TEST Data Management
Data Subset: Crea, actualiza y automatiza
pequeñas copias de los datos de producción para
ambientes de test y desarrollo.
Data Privacy (Masking): Protege información
sensitiva y confidencial a través de la aplicación
Reglas Corporativas y definiciones del negocio.

17. INFORMATICA – TEST Data Management
Profile
Discover
sensitive fields,
cascading, and
entities
Data Explorer
Subset
Create smaller
copies for
non-production
purposes
Data Subset
Mask
Protect
sensitive
information in
nonproduction
Persistent
Data Masking
Validate
Ensure
accuracy,
completeness,
and compliance
of TDM
processes
Data Validation

18. Gracias por su atención