مفهوم و اهمیت Data Masking پنهان‌سازی داده در امنیت سایبری امن افزار رایکا

استفاده از روش‌های پنهان‌سازی داده‌ها ممکن است بر عملکرد سیستم‌ها تأثیر بگذارد. برخی از تکنیک‌ها می‌توانند زمان پردازش را افزایش دهند و منجر به کاهش سرعت در دسترسی به داده‌ها شوند. این مسأله به‌ویژه در محیط‌های زنده می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، جایی که سرعت و کارایی اهمیت بالایی دارند. پنهان‌سازی داده‌ها ممکن است به محدودیت در دسترسی به داده‌های واقعی منجر شود. در مواردی که نیاز به تحلیل عمیق‌تر یا تصمیم‌گیری بر اساس داده‌های واقعی وجود دارد، این موضوع می‌تواند یک چالش اساسی باشد. با پیشرفت فرآیند ایندکس‌گذاری در هوش مصنوعی، همگام شدن با این تغییرات به دیده شدن بیشتر محتوای شما کمک خواهد کرد.

در این وبلاگ سعی شده است در سه بخش اصلی “امنیت شبکه” ، “شبکه” و “برنامه‌نویسی” محتواهای عمومی و تخصصی تولید شده و در اختیار شما قرار گیرد. پیشنهادات و انتقادات شما برای گروه امنیتی لیان بسیار ارزشمند خواهد بود. ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی می‌نویسم.

خواهشمند است جهت خرید محصولات سازمانی پادویش، فرم زیر را تکمیل و ارسال فرمایید. خواهشمند است جهت خرید محصولات سازمانی کسپرسکی، فرم زیر را تکمیل و ارسال فرمایید. علاوه بر این، رمزگذاری ممکن است بر عملکرد سیستم تأثیر بگذارد و نیاز به محاسبات بیشتری دارد که ممکن است زمان پاسخ‌دهی را کاهش دهد. به عبارت دیگر، داده‌های Mask شده همچنان همان نوع و فرمت داده‌های اصلی (مثلاً تاریخ، شماره تلفن، یا کدهای شناسایی) را دارند، که برای برخی از برنامه‌ها و فرآیندها ضروری است. حالا با گسترش دسترسی چت بات OpenAI ، امکان دریافت درخواست ها از واتساپ در این هوش مصنوعی فعال شده است. پس از گذشت چند ماه از آخرین آپدیت چت جی پی تی ۴ ، اکنون می توانیم شاهد آپدیت بهاری شرکت OpenAI به نام چت جی پی تی ۴o (ChatGPT 4o) باشیم.

در این شرایط باید به نحوی امنیت داده‌ها را تامین کنید که برای این افراد و حتی هکرها، داده‌ها کاملاً واقعی به نظر برسند و شک برانگیز نباشد.گاهی هم سازمان نیاز دارد تا خطای اپراتورهایش را کاهش دهد . معمولاً سازمان‌ها برای اتخاذ تصمیم‌های درست و مناسب، به کارمندان خود اعتماد می‌کنند، با این حال بسیاری از نقص‌هایی که ایجاد می‌شود، نتیجه‌ی خطای انسانی است. اگر داده‌ها به روش خاصی ماسک شوند، می‌توانند خطاهای فاجعه‌بار را کاهش دهند.سازمان‌هایی که با داده‌های حساس مثل اطلاعات شناسایی کاربران (PII)، اطلاعات پزشکی افراد (PHI)، اطلاعات حساب و کارت بانکی افراد (PCI-DSS)، اطلاعات مالکیت معنوی (ITAR) و... کار می‌کنند، می‌توانند از دیتا ماسکینگ بهره ببرند.انواع Data Maskingدیتاماسکینگ به چندین نوع مختلف برای حفظ امنیت داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد که عبارتند از Static Data Masking ،Deterministic Data Masking و On-the-Fly Data Masking و Dynamic Data Masking . در ادامه به توضیح هر یک می‌پردازیم.Static Data Maskingاز طریق این روش می‌توانید یک کپی از پایگاه داده‌ی پاک سازی شده در اختیار داشته باشید. در طی این فرایند عملاً همه‌ی داده‌های حساس تغییر داده می‌شوند تا یک کپی از پایگاه داده ایجاد شود که بتوانیم آن را با امنیت خاطر به اشتراک بگذاریم.

این توکن‌ها می‌توانند به داده‌های واقعی مرتبط باشند، اما خودشان اطلاعات حساس را حمل نمی‌کنند. در این مقاله، به بررسی اهمیت پنهان‌سازی داده‌ها، انواع روش‌های موجود و چالش‌های مرتبط با پیاده‌سازی. هدف ما ارائه یک درک جامع از این مفهوم و نحوه به‌کارگیری آن در دنیای واقعی است. این روش شامل حذف یا پنهان‌سازی بخش‌هایی از داده‌ها است که نمی‌توانند برای پردازش یا استفاده عمومی مناسب باشند. در این حالت، فقط بخش‌های غیرحساس داده‌ها نگه‌داری می‌شوند و اطلاعات حساس به‌طور کامل از دید خارج می‌شوند.

در این روش، زمانی که کاربر به داده‌ها دسترسی پیدا می‌کند، نسخه‌ای از داده‌های غیرقابل شناسایی برای وی نمایش داده می‌شود. برخی خزنده‌های هوش مصنوعی دیتاهای مخصوص به آموزش را جمع آوری می‌کنند تا از آن در روند آموزش و بهبود الگوریتم‌ها و پاسخ‌های خود استفاده کنند. درحالیکه برخی دیگر، دیتاهای مربوط به محتوای لحظه‌ای را جمع آوری می‌کنند. چرا؟ چون برخورد و استراتژی شما برای مواجهه با هر یک از آن‌ها احتمالا متفاوت خواهد بود. این روش شامل رمزگذاری داده‌ها به‌گونه‌ای است که تنها افراد مجاز قادر به رمزگشایی آن‌ها باشند. با استفاده از الگوریتم‌های رمزگذاری پیشرفته، داده‌ها به شکل غیرقابل شناسایی در می‌آیند.

این تکنیک ضمن اینکه داده‌ی اصلی را فاش نمی‌کند، یک مقدار بسیار کاربردی در اختیار ما قرار می‌دهد که برای اهداف مختلف می‌توانیم از آن استفاده کنیم.Data Substitutionدر این روش مقدار اصلی داده‌ها با مقادیر جعلی اما صحیح جایگزین می‌شوند. برای نمونه نام مشتری‌ها را به صورت رندوم با بین تعدادی نام که در یک دفترچه تلفن است، جایگزین می‌کنیم. پنهان‌سازی داده‌ها (Data Masking) فرآیندی است که در آن اطلاعات حساس به‌گونه‌ای تغییر می‌یابند که از دسترسی غیرمجاز محافظت شوند. این تکنیک به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌های خود را در محیط‌های غیرمجاز، مانند محیط‌های توسعه و آزمایش، به کار ببرند بدون اینکه نگرانی از افشای اطلاعات حساس داشته باشند. به‌عبارتی، پنهان‌سازی داده‌ها می‌تواند به حفظ حریم خصوصی کاربران و کاهش خطرات امنیتی کمک کند. پنهان‌سازی داده‌ها یک روش حیاتی برای حفاظت از اطلاعات حساس در برابر دسترسی غیرمجاز است.

باید دسترسی سایت خود را برای ابزارهای مفید هوش مصنوعی فراهم کنید، اما همزمان مراقب فعالیت‌های مخرب نیز باشید. تا این لحظه، اکثر کراولرهای هوش مصنوعی نمی‌توانند کدهای جاوااسکریپتی را به خوبی درک کنند؛ حتی برخی از آن‌ها کلا توان فهم چنین دیتایی را ندارند! در نتیجه اگر می‌خواهید در نتایج هوش مصنوعی بیشتر دیده شوید، بهتر است از محتوای ساختاریافته و HTML ساده استفاده کنید. در این صورت ربات‌های هوش مصنوعی و کراولرهای AI درک بهتری از محتوای صفحه شما خواهند داشت و شانس بیشتری برای گرفتن رتبه در جستجوی هوش مصنوعی خواهید داشت. اگرچه رمزگذاری در اصل یک تکنیک جداگانه است، اما در برخی موارد به عنوان یک روش Masking در نظر گرفته می‌شود.

باید بپذیریم که دنیای سئو تغییر کرده است و حالا بسیاری از مردم سوالاتشان را از هوش مصنوعی می‌پرسند. پس سوالی که ذهن متخصصین سئو را مشغول می‌کند این است که چطور محتوای سایت خود را برای هوش مصنوعی سئو کنیم؟ چطور در نتایج سرچ مردم در چت جی پی تی و دیگر AI ها دیده شویم؟ در این مقاله از جیمکس سعی داریم به این سوالات پاسخ دهیم. اگر از Cloudflare یا AWS WAF برای امنیت وب‌سایت خود استفاده می‌کنید، مراقب تنظیمات سختگیرانه در برابر ربات‌ها باشید. چرا؟ زیرا این تنظیمات می‌توانند دسترسی خزنده‌های هوش مصنوعی و عوامل جستجوی مبتنی بر AI را به محتوای سایت شما مسدود کنند. پس به‌جای مسدود کردن کلیه ربات‌ها، دسترسی IPهای مربوط به مراکز داده بزرگ ایالات متحده را باز بگذارید تا خزنده‌های مهم هوش مصنوعی بتوانند محتوای شما را پردازش کنند.

معمولاً در این روش ابتدا یک کپی از پایگاه داده به عنوان بک‌آپ می‌گیریم، در یک محیط متفاوت آن را لود کرد، تمامی اطلاعات اضافی آن را حذف کرده و سپس داده‌های باقی مانده را Mask می‌کنیم. حالا داده‌های ماسک شده را می‌توان به نقطه‌ی هدف انتقال داد.Deterministic Data Maskingدر این روش عملاً دو مجموعه‌ی داده از یک نوع و فرمت واحد در اختیار داریم که همواره یکی از این داده‌ها با داده‌ی دیگر جایگزین می‌شود. این تکنیک امن‌ترین فُرم دیتا ماسکینگ است اما پیاده سازی آن سخت است زیرا به تکنولوژی رمزنگاری داده‌ها و همچنین مکانیزم به اشتراک گذاری امن کلید نیاز داریم.Data Scramblingاین تکنیک بسیار ساده است و تنها جای همه‌ی کاراکترهای عبارات را به صورت رندوم تغییر می‌دهد. نقطه ضعف این روش در اینجاست که با هدف تست و توسعه، کمتر می‌توان از داده‌ها بهره برد.Value Varianceدر این حالت مقدار داده‌‌های اصلی با استفاده از یک تابع (برای مثال تفاوت بین بیشترین و کمترین مقدار در یک سری) جایگزین می‌شوند. برای مثال اگر یک مشتری چندین محصول را خریداری کرده است، مقدار هزینه‌ی خرید او را می‌توانیم با میانگین بین قیمت گران‌ترین و ارزان‌ترین کالای خریداری شده‌ توسط او، جایگزین کنیم.

همچنین، سازمان‌ها باید از زیرساخت‌های قوی برای نگهداری و مدیریت توکن‌ها بهره‌مند شوند. به این معنی که داده‌ها در زمان درخواست پردازش می‌شوند و نیازی به ذخیره‌سازی داده‌های Mask شده نیست. مزیت این روش آن است که داده‌ها به‌طور کامل از بین می‌روند و هیچ‌گونه ریسکی از افشای آن‌ها وجود ندارد. اما عدم وجود داده‌های کامل می‌تواند بر تجزیه و تحلیل و تصمیم‌گیری تأثیر بگذارد و ممکن است به عدم دقت در نتایج منجر شود. این تکنیک به‌گونه‌ای طراحی شده است که در زمان واقعی داده‌ها را به‌صورت موقت پنهان کند. به این معنی که داده‌های واقعی فقط در صورت نیاز و برای افراد مجاز قابل مشاهده هستند.

پنهان کردن داده‌ها یا همان data masking درواقع فرآیند مخفی سازی داده‌های اصلی است و هدف اصلی آن پنهان کردن داده‌های حساس مانند داده‌های شخصی است که در پایگاه داده‌ی اصلی ذخیره شده است. نکته‌ی مهم اما این است که در data masking داده‌ها همچنان قابل استفاده باقی می‌مانند. Data masking چیست؟Data Masking به معنای داده پوشی یا مبهم سازی داده‌هاست. این روش درواقع یک ترفند برای ایجاد نسخه‌ای جعلی از روی داده‌های اصلی سازمان است که اگرچه جعلی هستند اما همچنان واقعی به نظر می‌رسند. از جمله اهداف آن می‌توانیم به محافظت از داده‌های حساس و ایجاد داده‌های کاربردی در شرایطی که به داده‌های اصلی نیاز نداریم (مثلا زمانی که داده‌ها برای آموزش، تست نرم افزار، فروش دمو برنامه و... لازمند)، اشاره کنیم. درواقع فرآیند Data Masking به این گونه است که ضمن حفظ کردن فرمت، مقدار و ارزش داده‌ها را تغییر می‌دهد تا این نسخه‌ی ایجاد شده از داده‌ها، با استفاده از رمزگشایی و یا مهندسی معکوس، قابل تشخیص نباشند.

این مقاله به اهمیت و انواع روش‌های پنهان‌سازی داده‌ها، همچنین چالش‌های مربوط به پیاده‌سازی آن‌ها پرداخت. با توجه به پیچیدگی‌های تکنیکی و الزامات قانونی، سازمان‌ها باید به‌دقت استراتژی‌های خود را طراحی کنند تا تعادل مناسبی بین امنیت و کارایی برقرار سازند. در نهایت، اجرای موفقیت‌آمیز پنهان‌سازی داده‌ها می‌تواند به حفظ اعتبار و امنیت اطلاعات کمک کند. Data Masking یا پنهان‌سازی داده‌ها به فرآیندی اطلاق می‌شود که در آن داده‌های حساس به گونه‌ای تغییر داده می‌شوند که اطلاعات واقعی قابل شناسایی نباشند. هدف اصلی این فرآیند حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها است، به‌ویژه در محیط‌هایی که داده‌های واقعی ممکن است در معرض خطر قرار گیرند. پنهان‌سازی داده‌ها (Data Masking) به عنوان یک راهکار کلیدی در حفظ امنیت اطلاعات شناخته می‌شود.

به‌ویژه در محیط‌های تحلیل داده از دست رفتن اطلاعات مهم می‌تواند منجر به نتایج نادرست شود و بر عملکرد کلی سازمان تأثیر بگذارد. به عبارت دیگر، داده‌های واقعی به داده‌های جعلی یا تغییریافته تبدیل می‌شوند تا در حین پردازش و تحلیل، داده‌های حساس محافظت شوند. این روش به ویژه برای محیط‌های تست و توسعه مفید است زیرا توسعه‌دهندگان و تحلیلگران می‌توانند بدون دسترسی به داده‌های واقعی به کار خود ادامه دهند. در دنیایی که ربات‌ها و سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی حرف اول را می‌زنند، سختگیری درمورد محدود کردن آن‌ها می‌تواند شما را نابود کند. در سئو سنتی، کراولرهای موتور جستجو محتوای وبسایت شما را بررسی می‌کردند و این فرایند به شکل مشابهی توسط هوش مصنوعی نیز انجام می‌شود. در هر صورت محتوای سایت شما باید به نحوی به دست AI رسیده باشد تا از آن استفاده کند!

این تکنیک به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های حساس خود در برابر دسترسی غیرمجاز محافظت کنند و در عین حال از استفاده‌ی مناسب از اطلاعات برای اهداف تحلیلی و توسعه‌ای اطمینان حاصل کنند. روش‌های مختلفی برای پنهان‌سازی داده‌ها وجود دارد که هر کدام بر اساس نیاز و نوع داده‌های موجود انتخاب می‌شوند. این روش‌ها می‌توانند شامل تغییر مقادیر، حذف بخش‌هایی از داده یا تبدیل داده‌ها به فرمت‌های غیرقابل شناسایی باشند. در نهایت، هدف از این تکنیک تضمین این است که داده‌ها همچنان قابل استفاده برای تجزیه و تحلیل باشند، اما به‌طور همزمان امنیت و حریم خصوصی اطلاعات حفظ شود. اگر داده‌ها به‌درستی ماسک نشوند، ممکن است تحلیل‌ها و تصمیم‌گیری‌ها تحت تأثیر قرار گیرند.

پس اگر می‌خواهید سایت خود را برای هوش مصنوعی سئو کنید و در نتایج آن دیده شوید، دسترسی کراولرهای هوش مصنوعی به سایت را نبندید. بسیاری از AIها محدودیت زمانی سختگیرانه‌ای درمورد بازه زمانی برای برگرداندن محتوا دارند که معمولا بین 1 تا 5 ثانیه است. اگر محتوای شما بیش از حد طولانی باشد یا سرعت بارگذاری آن زیاد باشد، ممکن است در این فرایند با شکست مواجه شود و به نتایج جستجوی هوش مصنوعی راه پیدا نکند. به منظور سئو محتوای سایت برای هوش مصنوعی و دیده شدن در نتایج آن سعی کنید از ذکر مطالب بیجا در متن پرهیز کنید و بهینه سازی سرعت سایت نیز فراموش نشود. همه درمورد کم شدن میزان سرچ مردم در گوگل و رایج‌تر شدن استفاده از هوش مصنوعی صحبت می‌کنند.

مزیت این روش آن است که نیاز به تغییرات دائمی در داده‌های ذخیره‌شده ندارد و به راحتی می‌تواند در محیط‌های زنده اجرا شود. ولی پیاده‌سازی این روش ممکن است نیازمند سخت‌افزار و نرم‌افزارهای اضافی باشد و به دقت بالایی در مدیریت دسترسی‌ها بستگی دارد. از معایب این روش این است که تغییرات ایجاد شده دائمی هستند و ممکن است بر روندهای پردازش و تحلیلی تأثیر بگذارند. و اگر نیاز به دسترسی به داده‌های واقعی باشد، فرآیند بازیابی آن‌ها می‌تواند زمان‌بر و پیچیده باشد. فراموش نکنید که کراولرها ربات هستند و هیچگونه کلیکی بر روی سایت شما انجام نمی‌دهند. در نتیجه برای فهم بهتر آن‌ها از محتوای صفحات سایت، از دکمه‌های مشابه “بیشتر بخوانید” یا نوشتن مقاله‌های چندین صفحه‌ای پرهیز کنید.

در این روش، داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های رمزنگاری به گونه‌ای تغییر می‌یابند که فقط افراد مجاز می‌توانند به داده‌های اصلی دسترسی پیدا کنند. این تکنیک شامل تعویض داده‌های حساس با “توکن‌ها” یا مقادیر تصادفی است که به هیچ عنوان به داده‌های واقعی مربوط نیستند. توکن‌ها فقط برای اشاره به داده‌های اصلی استفاده می‌شوند و اطلاعات واقعی را در خود ندارند. این روش به ویژه در صنایع مالی و بهداشتی بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرد. پیاده‌سازی تکنیک‌های پنهان‌سازی داده‌ها می‌تواند پیچیده باشد و نیازمند تخصص فنی بالا است. سازمان‌ها باید منابع و زمان کافی برای آموزش پرسنل و استفاده از ابزارهای مناسب را در نظر بگیرند.

این موضوع در سئو سنتی نیز مهم بوده و هست اما در سئو سایت برای هوش مصنوعی، اهمیت بیشتری دارد. شرکت مهرنا رایانه لیان در سال 1392 تاسیس و فعالیت خود را در زمینه ارائه خدمات موردنیاز مشتریان در بخش انفورماتیک شاخه امنیت سایبری و زیرمجموعه های مرتبط آغاز کرد. زیرا در دنیای دیجیتال امروزی، داده‌ها با ارزش‌ترین دارایی‌های هر سازمان هستند. شرکت لیان سعی بر آن دارد با ارائه برترین فن‌آوری‌های امنیت سایبری چه به‌صورت نرم‌افزاری و چه سخت‌افزاری به سازمان‌ها کمک کند هرچه بیشتر و بهتر از این دارایی‌های ارزشمند خود مراقبت کنند. با اینکه توکن‌سازی یک روش بسیار امن است، اما مدیریت توکن‌ها و اطمینان از ارتباط صحیح آن‌ها با داده‌های اصلی می‌تواند پیچیده باشد.

این موضوع می‌تواند به تأخیر در اجرای پروژه‌ها و افزایش هزینه‌ها منجر شود. عناوین واضح، توضیحات درست، تاریخ و اسکیماها، امکان دسترسی ساده و سریع محتوای شما را به هوش مصنوعی می‌دهند. می‌توان اینطور تعبیر کرد که اسکیماها، به زبان ربات‌ها و کراولرها نزدیک‌تر هستند و اگر از آن‌ها در سایت خود استفاده کنید، بهینه سازی سایت برای هوش مصنوعی را به شکل درست‌تری انجام داده اید. قاعدتا وقتی ربات‌ها یک موضوع را بهتر درک کنند، استفاده بیشتری هم از آن موضوع می‌کنند. این روش شامل جایگزینی داده‌های حساس با مقادیر غیرحساس (توکن) است که هیچ معنایی ندارند.