En la era del desarrollo de aplicaciones blockchain, la protección de datos sensibles se ha convertido en una prioridad absoluta. ¿Sabías que el enmascaramiento de datos puede ser la clave para garantizar la seguridad y privacidad en tus aplicaciones? Descubre cómo esta técnica no solo protege tu información, sino que también potencia la confianza de los usuarios. Sigue leyendo porque te indicaremos qué es enmascaramiento de datos y los distintos tipos que existen.
¿Qué es enmascaramiento de datos?

El enmascaramiento de datos es una técnica utilizada para proteger la información sensible en diversas industrias, incluyendo el desarrollo de aplicaciones blockchain. Este método consiste en crear una versión estructuralmente similar pero no auténtica de los datos de una organización, con el objetivo de proteger los datos reales y tener un sustituto funcional para las ocasiones en que no se necesitan los datos originales. Además, se puede utilizar para fines como pruebas de software y capacitación de usuarios.
Es importante destacar que, en el enmascaramiento de datos, el formato de los datos sigue siendo el mismo, y sólo se cambian los valores. Estos datos pueden ser alterados de muchas formas, tales como la encriptación, la mezcla de caracteres o incluso la sustitución de palabras. Lo fundamental es que cualquier método elegido garantice que los valores sean modificados de manera que se imposibilite el descubrimiento del valor real.
¿Cómo funciona el enmascaramiento de datos?
El enmascaramiento de datos, también conocido como desinfección de datos, mantiene la privacidad de la información confidencial al hacerla irreconocible y, aun así, utilizable. De esta forma, los desarrolladores pueden utilizar los datos sin exponerlos a ningún tipo de riesgo.
Los datos enmascarados no cuentan con ningún tipo de algoritmo para recuperar los valores originales. Esta técnica genera una versión característicamente precisa pero ficticia de un conjunto de datos, que no tiene ningún valor para los ciberdelincuentes. Además, no permite la aplicación de ingeniería inversa, garantizando así que los datos originales permanezcan protegidos.
¿Qué datos sensibles deben incluirse en el enmascaramiento de datos?
El enmascaramiento de datos debe incluir toda información sensible, es decir, aquellos datos que pueden facilitar la identificación de personas o entidades. Los datos considerados de carácter privado son:
- Nombre completo
- DNI
- Teléfono
- Dirección
- Cuenta bancaria
- Tarjetas de débito/crédito
- Matrícula del vehículo (en el caso de aseguradoras)
- Datos médicos que pueden ayudar a identificar al cliente (como enfermedades raras)
- Cualquier otro dato que ayude a localizar a una persona
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¿Por qué es importante el enmascaramiento de datos?
El enmascaramiento de datos no solo reduce los riesgos de exposición de información confidencial, sino que también permite a las empresas y organizaciones cumplir con diversos estándares y reglamentos mientras manejan datos regulados.
Diversas normas y regulaciones de protección de datos exigen a las organizaciones salvaguardar su información. Entre estos estándares se incluyen:
- Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA)
- Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)
- Ley de Portabilidad y Responsabilidad del Seguro Médico (HIPAA)
- Estándar de Seguridad de Datos de la Industria de Tarjetas de Pago (PCI DSS)
Implementar el enmascaramiento de datos ayuda a garantizar el cumplimiento de estas normativas, protegiendo la privacidad y seguridad de los datos sensibles.
Tipos de enmascaramiento de datos
1. Enmascaramiento estático:
Se aplica en bases de datos no activas o en datos históricos. Los datos sensibles se copian a una nueva base de datos donde se aplican las reglas de enmascaramiento, asegurando que los datos originales permanezcan inaccesibles.
2. Enmascaramiento dinámico:
Ideal para entornos donde los datos se utilizan en tiempo real. Este tipo de enmascaramiento oculta la información sensible durante el acceso, permitiendo que los usuarios no autorizados solo vean datos enmascarados mientras la operatividad del sistema se mantiene intacta.
3. Enmascaramiento basado en reglas:
Utiliza reglas predefinidas para enmascarar datos específicos según criterios establecidos. Por ejemplo, se pueden enmascarar todos los números de tarjeta de crédito en una base de datos siguiendo una regla específica.
4. Enmascaramiento irreversible:
Garantiza que los datos enmascarados no puedan revertirse a su estado original. Esta técnica es esencial para proteger datos extremadamente sensibles que no deben ser recuperados bajo ninguna circunstancia.
5. Enmascaramiento por sustitución:
Reemplaza los datos originales con valores aleatorios o predefinidos que conservan el formato y tipo de los datos. Este método es especialmente útil en pruebas y desarrollo, donde no se necesita utilizar los datos reales.
Técnicas de enmascaramiento de datos
Enmascaramiento:
Esta técnica consiste en codificar parte de un valor, aplicándose comúnmente a números de tarjetas de crédito donde solo permanecen visibles los últimos cuatro dígitos. Esto permite proteger la información sensible manteniendo su formato estructural.
Anulación:
Se encarga de reemplazar los valores reales en una columna de datos con un valor nulo, eliminando los datos por completo de la vista. Aunque es una implementación fácil de aplicar, la columna anulada no se puede utilizar en consultas ni análisis, degradando así la integridad y calidad del conjunto de datos para entornos de prueba y desarrollo.
Encriptación:
La encriptación tiene el objetivo de hacer que, en caso de que un tercero acceda a la información sensible, los datos sean incomprensibles. Esta técnica, compleja y segura, altera la composición de los datos de un archivo mediante el uso de algoritmos, de modo que solo los usuarios autorizados pueden acceder a ellos con sus claves.
Sustitución:
Reemplaza los datos originales con valores alternativos provenientes de una fuente de valores creíbles. Las tablas de búsqueda se utilizan a menudo para proporcionar estos valores alternativos, manteniendo la apariencia de los datos mientras se protege la información sensible.
Scramble:
Consiste en mezclar los caracteres de los datos originales de manera aleatoria para que la información no sea comprensible, pero manteniendo la longitud y el formato de los datos.
Shuffling:
Implica reorganizar los valores dentro de una columna de datos, de modo que los valores originales se desordenen. Aunque los valores son reales, su asociación original se pierde, protegiendo así la información sensible.
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Ventajas del enmascaramiento de datos
El enmascaramiento de datos ofrece una protección inmediata de la información sensible, asegurando que los datos confidenciales estén siempre resguardados, incluso en entornos de prueba y desarrollo
Al implementar técnicas de enmascaramiento de datos, las organizaciones pueden reducir significativamente los costos asociados con la seguridad de la información. Ya que, al proteger los datos en su origen, se disminuye la necesidad de medidas adicionales y costosas de protección, como el cifrado extensivo y las auditorías de seguridad frecuentes.
Es una solución escalable y fácil de implementar en diferentes sistemas y aplicaciones. Las técnicas de enmascaramiento pueden ajustarse y adaptarse a las necesidades específicas de una organización, permitiendo una integración fluida y efectiva sin interrumpir las operaciones diarias. Esto facilita su adopción y asegura una protección continua a medida que la empresa crece y evoluciona.
Consideraciones para el enmascaramiento de datos
Al elegir o diseñar una solución de enmascaramiento de datos, debes tener en cuenta los siguientes aspectos:
No reversibilidad:
Una vez que se ha realizado el proceso de enmascaramiento, no debe ser posible recuperar los datos sensibles originales. Esto asegura que la información protegida permanezca segura incluso si se accede a los datos enmascarados.
Similitud con datos de producción:
Los datos enmascarados deben parecerse a los datos en vivo para garantizar que las pruebas sean válidas. Si los datos enmascarados no reflejan adecuadamente los datos originales, las simulaciones y análisis pueden no ser representativos de situaciones reales.
Mantenimiento de la integridad referencial:
Si el campo de datos manipulado es una clave primaria, cualquier clave ajena que haga referencia a esta clave primaria también debe hacerlo con el dato enmascarado. De lo contrario, la integridad referencial se verá comprometida y se generarán inconsistencias entre tablas.
Repetibilidad:
El proceso de enmascaramiento debe ser repetible. Dado que los datos de producción cambian frecuentemente, la solución de enmascaramiento debe poder aplicarse de manera continua. Si el enmascaramiento se realiza solo una vez, los nuevos registros añadidos no estarán protegidos, lo que puede provocar problemas de seguridad.
Integridad de la base de datos:
La solución debe preservar la integridad referencial y ser capaz de gestionar triggers, claves, índices, etc. Además, debe identificar automáticamente las relaciones entre los diferentes objetos de la base de datos y mantener su estado de manera coherente.
Conclusión
Como hemos visto, el enmascaramiento de datos se ha consolidado como una herramienta esencial en la protección de información sensible, especialmente en un entorno digital en constante evolución. Al adoptar esta técnica, las organizaciones pueden aseguran la privacidad de los datos sensibles al convertirlos en versiones ficticias y no recuperables, mientras cumplen con rigurosos estándares de seguridad y regulaciones, como el RGPD y la HIPAA. De esta manera se refuerza la confianza de los usuarios y se optimiza la seguridad general y la gestión de los datos, protegiendo la información crítica de accesos indebidos y amenazas cibernéticas.
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