データマスキングは、データの形式を維持しつつ、機密情報を判読不能な形式へと変換することで、権限のないユーザーに対して判読不能かつ使用不能な状態にするものです。新たなエンタープライズアプリケーションを構築する開発者は、現実的なデータを用いてアプリの動作を検証する必要があります。データマスキングは、非本番サーバー上の医療情報や財務情報、その他の機密性の高い個人情報を危険にさらすことなく、こうした検証作業を可能にします。また、マスキングを施したデータは、分析のために匿名化（または一部匿名化）されたデータセットが必要な研究者にとって不可欠なだけでなく、サードパーティパートナーと安全にデータを共有するための有効な手段でもあります。
データマスキングとは何か、なぜ重要なのか？
データマスキングという用語は、実データを変更しつつも現実に即した値へと置き換える、一連のデータセキュリティ技術を総称するものです。これらの代替値は、元のデータの形式や構造を模倣しているものの、権限のないユーザーや非本番環境での使用においては、使用不能または判読不能なものとなります。
企業にとって重要なのは、データセットとしての有用性を維持しつつ、機密データを特定してプロアクティブにマスキングを施し、データの安全性を確保することです。機密データとは、氏名、クレジットカード番号、社会保障番号、病歴など、財務や医療に関連する個人識別情報（PII）を指します。
データマスキングは、業務ワークフローを中断することなく、データプライバシーの維持、およびGDPR、HIPAA、PCI DSSといった規制コンプライアンスの遵守を支援します。開発者やテスターは、本番さながらに機能するデータセットを利用できる一方で、開発・テスト・ステージングの過程で機密情報が漏洩するリスクを回避できます。
マスキングを施したデータの現実世界における活用環境は、多岐にわたります。
テスト環境では、規制業界で求められるセキュリティ対策が不足しがちです。しかし、データマスキングを活用すれば、開発者は現実的かつ安全なデータセットを用いて、ユーザーのインタラクションをシミュレートすることが可能になります。
分析チームは、擬似データを用いてレポートを作成することが可能です。
トレーニング目的においては、従業員は実際のユースケースを反映したサンプルデータセットを用いて、実務に即した演習を行うことができます。
サードパーティとの連携において、マスキングを施したデータのみを提供することにより、パートナーシップ全体にわたる機密性を確実に担保できます。
静的データマスキングと動的データマスキングの解説
データマスキングには、静的と動的という2つの異なる方法があります。
静的データマスキングは、データセットに対して恒久的にマスキングを施した複製を作成します。このプロセスでは、元のデータのスナップショットまたはクローンを作成し、氏名、社会保障番号、口座詳細などの機密性の高い値を、現実的な代替値に置き換えます。作成されたデータセットは、元のデータと同じ構造を保持しているものの、そこに含まれるのは匿名化されたレコードまたは架空のレコードのみとなります。これは複製を作成する不可逆的なプロセスです。そのため、静的データマスキングはテスト、分析、従業員トレーニングといった非本番環境に最適です。
例えば、開発チームが顧客データベースにマスキングを施してクローンを作成し、実際の社会保障番号をランダムな値に置き換えることで、機密性を確実に担保しながら、現実的なアプリケーションテストを行うことが可能になります。
対照的に、動的データマスキングはリアルタイムで動作します。新しいデータセットを作成するのではなく、ユーザーがデータベースやアプリケーションにクエリを実行する際にマスキングルールを適用します。元のデータはストレージ内にそのまま残りますが、権限のない閲覧者にはマスキングを施した値、または一部の値のみが表示されます。主なユースケースとしては、役割に応じてデータの可視性を制限する「内部アクセス制御」や「規制監査」などが挙げられます。
例えば、カスタマーサービスの担当者に対して、クレジットカード番号の下4桁のみを表示させるといった運用が可能です。このアプローチは、機密情報が分散システム間を移動する環境において、クラウドデータを保護するためにますます有用性が高まっています。
セキュリティとコンプライアンスにおけるデータマスキングの主なメリット
データマスキングの最も重要なメリットは、実際の値をマスキングされたデータに置き換えることで、データプライバシーを強化し、実データの漏洩を防止できる点にあります。しかし、メリットはそれだけではありません。他にも以下のような多くのメリットがあります。
2025年におけるデータマスキング導入のベストプラクティス
貴社でもデータマスキングの導入を検討してみませんか？ 開発環境や分析環境での有用性を維持しつつ、機密情報の漏洩を確実に防ぎながら、マスキングを施したデータを迅速に生成するためのベストプラクティスを以下にご紹介します。
機密データの特定と分類：最初のステップは、PII、財務記録、規制対象のデータセットなど、機密扱いが必要なデータフィールドを特定し、最も重要な箇所に適切なポリシーを適用することです。
適切なデータマスキング方法の選択：恒久的なマスキングを施した複製で対応可能な開発・テスト環境には「静的データマスキング」を、リアルタイムの保護が求められる本番システムには「動的マスキング」を、それぞれ用途に応じて使い分けることが肝要です。
ワークフローの自動化：マスキングの対象となるデータセットは、間違いなく膨大なものになります。機密データの検出とマスキングを可能な限り自動化してください。
参照整合性の維持：アプリケーション、分析、およびテストの精度を保つために、マスキングを施した値は元のデータセットと同じ関係性を維持する必要があります。
定期的な監査と更新：コンプライアンス基準や脅威は常に進化しています。そのため、組織は定期的にマスキングルールを見直し、洗練させることで、規制やセキュリティニーズとの整合性を常に維持しなければなりません。
データマスキングは、現実的な代替データを提供することで、本番・非本番の両環境において機密データをセキュアに保護します。Rubrikは、自動化された検出と分類、およびコンプライアンスやプライバシーを支援するポリシー駆動型の保護により、データマスキングのプロセスを簡素化し、その実行を支援します。組織は、広範なデータセキュリティおよびプライバシー戦略の一環として、クラウドデータを保護するための他の管理策と併せて、データマスキングを組み込むことが推奨されます。