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GDPR aumenta la necesidad de soluciones de enmascarar los datos

  • Security and Risk Management

Datos Inteligencia Amenazas

El cumplimiento de GDPR está llevando a las empresas hacia el enmascaramiento de datos para garantizar que los datos confidenciales de los usuarios estén protegidos, al tiempo que les brinda a las empresas datos realistas similares.

A medida que el crecimiento de datos continúa y el análisis de datos se convierte en una operación de misión crítica en toda la empresa, se hace necesario proteger la información sensible para cumplir con las regulaciones de privacidad de datos como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR).

Para el año 2021, el uso global de la empresa de enmascaramiento de datos (DM) o técnicas similares de desidentificación aumentará al 40%, lo que supone un crecimiento del 15% en 2017, según Gartner. DM protege los datos confidenciales al proporcionar a los usuarios datos ficticios pero realistas, en lugar de datos reales y confidenciales, al tiempo que mantiene su capacidad de llevar a cabo procesos comerciales.

Las empresas se encuentran bajo crecientes presiones para proteger los datos de privacidad en la prevención del acceso no autorizado a información privilegiada y externa. Los mandatos de privacidad de datos como el GDPR están moviendo a los profesionales de seguridad de TI y de gestión de riesgos a tomar medidas cada vez mayores para garantizar la protección de datos confidenciales de los clientes.

"Revise su hoja de ruta de cumplimiento y seguridad de datos. Concéntrese en los proveedores que ofrecen más de un tipo de tecnología DM y que respalden políticas coherentes en todos los escenarios, aplicaciones y plataformas de DM ", señaló el informe de Gartner.

"Evaluar las capacidades del proveedor para abordar el ciclo de vida completo del enmascaramiento de datos. Mantenerse al día con los cambios en el ambiente es importante. Los requisitos regulatorios y las amenazas cambian, los cambios en el esquema de la aplicación, las fuentes de datos o aplicaciones adicionales o los cambios en la cantidad de datos para enmascarar pueden afectar el rendimiento y la efectividad de la implementación del enmascaramiento y requieren ajustes periódicos”, concluye.

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