Максим Пеньков, платформа Сфера: «Защита данных начинается с их деперсонализации»01.03.2024 10:16

В ближайшее время в России могут ввести оборотные штрафы и уголовное наказание за утечку данных. Так законодатели хотят защитить граждан от утраты чувствительной информации и заставить бизнес внимательнее подходить к вопросам безопасности. Впрочем, обвинять компании в недостатке киберзащиты не всегда верно, поскольку в большинстве случаев бизнес вынужден балансировать между тем, чтобы обеспечивать качественную безопасность данных и продолжать эффективно их использовать. Каким способом можно разрешить это противоречие Market.CNews рассказал Максим Пеньков, владелец продукта Сфера. Обезличивание данных.

Market.CNews: В 2024 г. государство может серьезно ужесточить ответственность за утечку персональных данных — предлагается ввести оборотные штрафы и даже уголовную ответственность. Оправданы ли такие строгие меры?

Максим Пеньков: Я думаю, что принятие такого закона давно назрело. К сожалению, статистика утечек данных говорит о том, что компании уделяют недостаточно внимания их защите. На мой взгляд, это закономерное следствие бурного развития автоматизации в нашей стране и столь же быстрого импортозамещения: в новых решениях могут быть какие-то недостатки в архитектуре, пробелы в защищенности собираемой информации.

Подчеркну, что говорить о том, что усиленная защита нужна только персональным данным, не совсем верно. Например, в Москве достаточно много видеокамер, которые способны распознавать номер автомобиля. Эта информация не относится к персональной, однако очевидно, что имея к ней доступ, можно запросто контролировать передвижение конкретного человека.

Еще один пример. Допустим, у фармацевтической компании есть рецептура того или иного препарата или описание производственного процесса, их утечка может обернуться серьезными неприятностями: потерей доли рынка, финансовым и репутационным ущербом.

Полученные из разных источников данные объединяются и взаимно обогащаются, что дает возможность выяснить много информации про каждого из нас или про компанию. Сегодня такие данные — востребованный продукт на хакерском рынке. При этом для бизнеса, допустившего утечку, штраф в пару миллионов рублей оказывается настолько несущественным, что им проще заплатить его раз в год, чем инвестировать в системы защиты информации. И долгожданный законопроект — сигнал всем, что надо менять отношение: оборотный штраф заставит взглянуть на ситуацию по-другому.

Market.CNews: Те, кто работают с данными, могут возразить, что чрезмерная забота об их защищенности может сделать, например, разработку ИТ-решений неэффективной. Есть ли способ разрешить эту коллизию?

Максим Пеньков: Создание программных продуктов невозможно без доступа к живым данным, хотя бы потому что в процессе разработки и тестирования команде придется проверить, все ли сценарии поддерживаются, не сломает ли новый функционал то, что уже работает.

Самый простой путь — взять часть существующей у компании базы данных и на ее основе провести тестирование. Способ простой, но небезопасный: чем больше людей имеет доступ к данным, тем выше вероятность их утечки.

С этим можно пытаться бороться, жестко контролируя периметр разработки с помощью, в том числе, внедрения системы разграничения и контроля доступа. Это сужает круг лиц, но не гарантирует чистоплотность каждого работника и то, что он сам не станет объектом фишинговой атаки.

Есть иной подход к обеспечению безопасности данных, задействованных в разработке, который практикуется в Холдинге Т1 — их деперсонализация.

Market.CNews: Расскажите, пожалуйста, подробнее в чем специфика деперсонализации данных, необходимых команде разработки ИТ-решений?

Подход основан на том, что персональная информация сначала меняется так, что по ней невозможно идентифицировать конкретного человека, и только потом может использоваться для разработки и тестирования. Когда речь идет о небольших массивах, замену можно сделать вручную, но, если мы говорим о сложных системах, БД, состоящих из множества связанных между собой подсистем, каждая из которых обладает собственным хранилищем данных, очень важно в процессе деперсонализации не потерять свойство консистентности данных, то есть не утратить их целостность и внутреннюю непротиворечивость.

Иными словами, нельзя заменить значимые для системы идентификаторы случайным набором цифр, так как при этом теряется бизнес-смысл. Например, если при замене реальной даты рождения получается, что клиент банка достиг возраста 150 лет или, наоборот, стал младше 18, база будет признана ошибочной и не пройдет валидацию.

Аналогичная ситуация с ИНН, сложным 12- или 10-значным показателем. Он представляет собой несколько групп чисел, каждая из которых имеет значение: код региона, номер налоговой инспекции и идентификатор субъекта. А последние один или два знака — это контрольная сумма, которая вычисляется по определенной формуле на базе всех предыдущих цифр. Если этот порядок при замене данных не соблюсти, то они будут признаны невалидными.

Валидация — важный процесс, который позволяет бороться с ботами и получать «чистые» данные. Например, при заполнении человеком онлайн-заявки на кредит скоринговая модель банка должна проверить, действительно ли все указанные данные принадлежат пользователю и введены корректно. В связи с этим при маскировании информации важно учитывать множество аспектов, чтобы база деперсонализированных данных смогла пройти валидацию.

Market.CNews: Какие инструменты деперсонализации вы используете при разработке своей платформы Сфера? Какие преимущества они дают?

Для деперсонализации баз данных мы разработали собственный инструмент, который сегодня активно используем — в частности для оптимизации процесса разработки тестирования новых продуктов и сокращения времени вывода продукта на рынок. Сфера. Обезличивание данных — это коробочное решение, которое позволит обезличить ваши данные в соответствии с потребностями конкретной команды или под определенные задачи.

Используя его, компании закрывают сразу несколько общих задач. Во-первых, появляется возможность минимизировать число людей, которые будут иметь доступ к реальной базе данных. Например, для маркетинговых целей можно использовать деперсонализированные данные — предлагаемый нами алгоритм деперсонализации сохраняет все их важнейшие характеристики. В частности, мы можем изменить дату рождения клиента, но при этом он останется в той же возрастной группе. А значит, маркетологи смогут сделать рассылку предложений в зависимости от возрастной категории, не имея доступа к реальным данным.

Во-вторых, понятно, что для хакеров ценность деперсонализированной базы данных стремится к нулю. А значит и похитить ее желающих не найдется. Более того, при работе с нашей системой, пользователь взаимодействует только с интерфейсом системы и возможности посмотреть всю БД, возможности нет.

В-третьих, деперсонализировав реальную базу данных, бизнес получает не только безопасный процесс разработки и тестирования, но и снижает количество промышленных багов и ускоряет процесс вывода продукта на рынок (time2market) за счет упрощения подготовки тестовых данных. Их качество становится выше и сами они разнообразнее, потому что это те же боевые данные, только маскированные.

В сочетании с комплексными мерами информационной безопасности, решение по обезличиванию позволит повысить защищенность данных, при этом не усложняя процесс их использования как для нужд разработчиков, так и для бизнеса.

■ erid: LjN8KFkYnРекламодатель: ООО «Т1 Инновации»ИНН/ОГРН: 9718107268/1187746683519Сайт: https://www.t1-consulting.ru/

Полный текст статьи читайте на CNews