Các loại hình Data Masking phổ biến

Tùy theo mục đích và đặc thù sử dụng, data masking có nhiều phương pháp khác nhau, mỗi loại có ưu điểm riêng:

• Data Masking tĩnh: Thay thế vĩnh viễn dữ liệu thật bằng các giá trị giả lập nhưng có định dạng và tính hợp lệ tương tự dữ liệu gốc. Dữ liệu đã được ẩn sẽ được lưu và sử dụng trong các môi trường như dev, test hay phân tích – nơi không cần dữ liệu thật nhưng vẫn cần dữ liệu “trông giống thật” để đảm bảo hệ thống hoạt động bình thường.
• Data Masking động: Dữ liệu được che giấu theo thời gian thực khi người dùng truy cập. Các đối tượng không được cấp quyền chỉ nhìn thấy giá trị đã bị làm mờ hoặc thay thế, trong khi dữ liệu gốc vẫn được giữ nguyên trong hệ thống.
• Data Masking tức thời: Dữ liệu được che giấu ngay trong quá trình sao chép từ hệ thống production sang hệ thống non-production. Cách này giúp tạo ra môi trường an toàn mà không cần can thiệp vào hệ thống gốc.
• Obfuscation (Làm rối dữ liệu): Biến đổi dữ liệu thật sang một định dạng không thể nhận diện, nhưng vẫn giữ nguyên cấu trúc. Kỹ thuật này giúp làm cho dữ liệu vô dụng đối với hacker, trong khi vẫn có thể dùng được cho các bài kiểm thử nội bộ.
• Redaction (Che phủ dữ liệu): Loại bỏ hoặc che một phần dữ liệu bằng ký tự thay thế như “X” hoặc “*”. Đây là phương pháp thường dùng khi chia sẻ tài liệu hoặc hiển thị dữ liệu cho người dùng cuối, nhằm bảo vệ các thông tin nhạy cảm.
• Scrambling (Xáo trộn dữ liệu): Xáo trộn vị trí các phần tử dữ liệu như ký tự hoặc dòng dữ liệu để làm mất ý nghĩa ban đầu, đồng thời vẫn giữ nguyên độ dài và định dạng dữ liệu. Phương pháp này hỗ trợ kiểm thử phần mềm mà không làm lộ dữ liệu thật.
• Tokenization (Mã hóa token): Thay thế dữ liệu nhạy cảm bằng các mã token, các token này được lưu trữ an toàn ở một vị trí riêng biệt, giúp chia sẻ dữ liệu một cách an toàn mà không làm lộ thông tin gốc.

📘 Xem thêm: [Các phương pháp và kỹ thuật Data Masking – Hướng dẫn đầy đủ]

6 yếu tố cần có của một giải pháp Data Masking hiệu quả

Trong môi trường dữ liệu quy mô lớn, không phải giải pháp data masking nào cũng thực sự mang lại giá trị. Sự khác biệt nằm ở việc giải pháp đó chỉ dừng lại ở chức năng cơ bản, hay có thể trở thành một công cụ hiệu quả giúp bảo vệ dữ liệu và tối ưu khả năng sử dụng ở quy mô toàn doanh nghiệp. Dưới đây là những tiêu chí cốt lõi mà một giải pháp data masking hiện đại cần đáp ứng:

1. Đảm bảo tính toàn vẹn tham chiếu

Tính toàn vẹn tham chiếu giúp đảm bảo dữ liệu được masking không bị rời rạc, mất liên kết giữa các hệ thống và tập dữ liệu.

Ví dụ: Nếu thông tin “George” được che giấu thành “Elliot”, thì sự thay thế này phải diễn ra nhất quán trên mọi hệ thống — từ quá trình đánh giá cho đến các hệ quản trị cơ sở dữ liệu khác nhau như Oracle và SQL Server.

Một nhà bán lẻ toàn cầu từng gặp vấn đề nghiêm trọng khi dữ liệu khách hàng được che giấu khác nhau trên từng nền tảng, khiến các dữ liệu phân tích trở nên vô nghĩa cho đến khi họ triển khai một giải pháp đảm bảo sự liên kết giữa các hệ thống.

2. Tạo dữ liệu giả lập thực tế 

Giải pháp Data Masking cần có khả năng tạo ra dữ liệu giả nhưng mang tính thực tế — tức là đủ giống thật để phục vụ kiểm thử, nhưng không mang lại giá trị cho kẻ xấu nếu bị rò rỉ. Việc chỉ chuyển tên thành chuỗi ký tự ngẫu nhiên sẽ không đủ. Dữ liệu giả lập cần giữ được ý nghĩa nghiệp vụ phù hợp với mục tiêu phân tích.

Ví dụ: Một tổ chức tài chính từng thay ngày sinh khách hàng bằng giá trị ngẫu nhiên, khiến mô hình phát hiện gian lận bị sai lệch. Khi chuyển sang phương pháp giữ nguyên phân bố độ tuổi, họ vẫn bảo vệ được dữ liệu mà không ảnh hưởng đến phân tích.

3. Không thể đảo ngược

Việc không thể khôi phục dữ liệu gốc từ dữ liệu đã che giấu là yêu cầu bắt buộc, đặc biệt khi dữ liệu được chia sẻ với bên thứ ba hoặc ra bên ngoài. 

Thuật toán masking cần được thiết kế để không thể suy ngược lại dữ liệu gốc – kể cả với các công cụ tiên tiến như AI, vốn có khả năng tìm ra mẫu và mối liên hệ rất tinh vi giữa các dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để huấn luyện mô hình học máy hoặc AI.

4. Khả năng mở rộng và tích hợp linh hoạt 

Khả năng mở rộng và tính linh hoạt đặc biệt quan trọng khi cần triển khai trên nhiều hệ thống khác nhau. Trong khi số lượng nguồn dữ liệu trong pipeline của doanh nghiệp ngày càng tăng nhanh, giải pháp data masking cần tương thích và hoạt động hiệu quả với nhiều loại nguồn dữ liệu mà tổ chức đang sử dụng.

Ví dụ: Một ngân hàng lớn đã sử dụng cách tiếp cận theo chính sách, áp dụng một quy tắc masking duy nhất cho hơn 20 hệ thống –  giúp giảm thiểu khối lượng công việc thủ công và rủi ro vận hành.

5. Khả năng lặp lại và tự động hoá 

Để quy trình data masking thực sự hiệu quả, giải pháp cần có khả năng tự động và dễ dàng tái diễn mà không phải thiết kế lại mỗi khi xuất hiện bộ dữ liệu mới hoặc thay đổi yêu cầu nghiệp vụ.

Data Masking không phải là tác vụ thực hiện một lần duy nhất. Trong thực tế, doanh nghiệp cần lặp đi lặp lại quy trình này liên tục khi dữ liệu phát sinh hoặc thay đổi theo thời gian. Do đó, công cụ cần đảm bảo tốc độ, khả năng tự động hóa và tích hợp trơn tru vào các quy trình hiện có như SDLC hoặc DevOps.

Nhiều giải pháp hiện nay gây ra gánh nặng vận hành và kéo dài chu kỳ kiểm thử. Ngược lại, với cách tiếp cận tự động, các đội ngũ có thể nhanh chóng nhận diện và che giấu thông tin nhạy cảm như họ tên, email, hoặc dữ liệu thanh toán — giúp tổ chức có cái nhìn toàn diện về rủi ro và xác định chính xác các mục tiêu cần bảo vệ.

6. Quản lý tập trung dựa trên chính sách

Với cách tiếp cận dựa trên chính sách, dữ liệu nhạy cảm có thể được mã hóa token – cho phép truy xuất ngược khi cần – hoặc che giấu vĩnh viễn, tùy theo yêu cầu bảo mật nội bộ và các quy định pháp lý như GDPR, CCPA. Việc triển khai dựa trên chính sách giúp doanh nghiệp dễ dàng xác định, quản lý và áp dụng các quy tắc bảo vệ dữ liệu từ một giao diện tập trung, đồng bộ trên toàn bộ hệ thống dữ liệu lớn, đa dạng và phức tạp – theo thời gian thực.

Lợi ích của Data Masking

Trong kỷ nguyên số, khách hàng ngày càng quan tâm đến quyền riêng tư và yêu cầu cao hơn trong việc bảo vệ thông tin cá nhân. Đồng thời, doanh nghiệp cũng cần khai thác dữ liệu một cách an toàn để phục vụ đổi mới, tối ưu trải nghiệm người dùng và phát triển sản phẩm.

Khi được triển khai đúng cách, Data Masking giúp doanh nghiệp che giấu nội dung dữ liệu nhạy cảm mà vẫn giữ nguyên giá trị sử dụng cho mục đích kinh doanh. Giải pháp này hỗ trợ duy trì tính toàn vẹn tham chiếu giữa các cơ sở dữ liệu, đáp ứng yêu cầu tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin và giảm thiểu nguy cơ rò rỉ dữ liệu.

Đặc biệt, Data Masking có thể được triển khai mà không cần kỹ năng lập trình chuyên sâu, cho phép tổ chức chia sẻ dữ liệu trong môi trường non-production hoặc cloud một cách an toàn, đồng thời hạn chế tối đa mức độ phơi nhiễm trước các mối đe dọa.

Xem video bên dưới để khám phá thêm lợi ích của data masking đối với đội ngũ Dev