Data Masking: Pengertian, Teknik, serta Keuntungan bagi Industri

Data merupakan aset paling berharga sekaligus liabilitas terbesar yang dimiliki oleh perusahaan. Kebutuhan untuk berbagi data dengan tim pengembang, penguji sistem (Quality Assurance, QA), hingga pihak ketiga sering kali bertentangan dengan kewajiban menjaga privasi.

Bagaimana cara Anda memberikan akses data nyata untuk kebutuhan operasional tanpa membahayakan informasi sensitif pelanggan? Jawabannya terletak pada strategi perlindungan data yang disebut dengan data masking.

Apa yang Dimaksud dengan Data Masking?

Data masking(Penyamaran data sensitif) adalah sebuah metode keamanan siber yang dirancang untuk menciptakan versi tiruan dari data organisasi yang sesungguhnya. Proses ini mengubah data asli menjadi format yang tidak dapat dibaca atau dimengerti, namun tetap mempertahankan struktur aslinya.

Tujuannya adalah untuk melindungi data sensitif seperti Personally Identifiable Information (PII) atau data keuangan dari eksposur yang tidak diinginkan. Meskipun nilainya diubah, format data tetap terlihat otentik sehingga sistem aplikasi dan database dapat memprosesnya tanpa error.

Dalam istilah teknis, proses ini sering disebut sebagai data obfuscation. Teknik ini memastikan bahwa jika terjadi pelanggaran data atau akses yang tidak sah, informasi yang dicuri tidak akan memiliki nilai bagi pelaku kejahatan siber.

Mengapa Masking Data Itu Penting?

Banyak organisasi keliru menganggap bahwa ancaman utama hanya datang dari peretas eksternal (hacker). Padahal, risiko kebocoran data sering kali muncul dari arsitektur keamanan perusahaan yang kurang baik, dan kesalahan terjadi baik secara sengaja maupun tidak sengaja.

Pengembang aplikasi (developer) dan penguji perangkat lunak sering membutuhkan data produksi untuk melakukan uji coba fitur baru secara akurat. Memberikan data asli pelanggan kepada mereka adalah praktik yang sangat berisiko dan melanggar standar kepatuhan.

Selain itu, ancaman insider threat dari karyawan yang memiliki akses berlebih menjadi alasan kuat mengapa data masking wajib diterapkan. Dengan masking, karyawan hanya melihat data yang relevan dengan tugas mereka, bukan data sensitif secara utuh.

Bagaimana Cara Kerja Data Masking?

Proses data masking bekerja dengan mengganti data sensitif dengan data fiktif yang realistis. Karakteristik struktural seperti panjang karakter, format tanggal, atau tipe data tetap dipertahankan agar kompatibel dengan logika bisnis aplikasi.

Secara umum, alur kerjanya dimulai dengan mengidentifikasi dan mengklasifikasikan data sensitif di dalam database Anda. Tanpa klasifikasi yang tepat, Anda tidak akan tahu kolom mana yang sebenarnya harus dilindungi.

Baca juga : Apa Itu Klasifikasi Data dalam Keamanan? Fungsi, Level, dan Cara Kerjanya dalam Perusahaan

Setelah identifikasi, algoritma masking diterapkan berdasarkan aturan yang telah ditentukan. Data yang telah dimasker kemudian dapat didistribusikan ke lingkungan non-produksi (seperti environment testing atau development) dengan aman.

10 Teknik Masking Data

Pemilihan teknik masking sangat bergantung pada jenis data dan kebutuhan penggunaan data tersebut. Berikut adalah 10 teknik yang paling umum digunakan dalam industri enterprise.

1. Static Data Masking (SDM)

SDM biasanya diterapkan pada database non-produksi. Proses ini membuat salinan database produksi, lalu melakukan masking pada salinan tersebut sebelum disimpan di lingkungan pengujian. Setelah diubah, data tidak dapat dikembalikan ke bentuk aslinya, menjadikannya sangat aman untuk diserahkan ke tim pihak ketiga.

2. Dynamic Data Masking (DDM)

Berbeda dengan SDM, DDM tidak mengubah data yang tersimpan di database fisik. Sebaliknya, teknik ini mengaburkan data secara real-time saat pengguna meminta akses (query) ke database.

Sistem akan memeriksa hak akses pengguna. Jika pengguna tidak memiliki otorisasi penuh (misalnya agen customer service), mereka hanya akan melihat data yang termasker. Ini sangat berkaitan dengan penerapan kontrol akses yang ketat.

3. On-the-fly Data Masking

Teknik ini terjadi selama proses transfer data dari lingkungan produksi ke lingkungan lain (misalnya saat proses ETL). Data disamarkan di dalam memori sebelum ditulis ke disk tujuan. Ini sangat efisien untuk organisasi yang melakukan integrasi data berkelanjutan (Continuous Integration).

4. Scambling

Teknik scrambling mengacak urutan karakter atau angka dalam sebuah field data. Misalnya, ID karyawan “84521” diacak menjadi “12548”. Meskipun formatnya tetap, isinya menjadi tidak bermakna, namun teknik ini terkadang masih bisa direkayasa balik jika kuncinya sederhana.

5. Substitusi

Metode ini mengganti nilai data asli dengan nilai lain dari daftar data palsu yang telah disiapkan sebelumnya. Misalnya, nama “Budi Santoso” diganti secara acak dengan “Ahmad Fauzi” dari tabel lookup anonim. Hal ini menjaga integritas data terlihat sangat alami.

6. Shuffling

Shuffling bekerja dengan menukar nilai antar baris dalam kolom yang sama. Nama asli dari Baris A dipindahkan ke Baris B, dan sebaliknya. Data yang ada adalah data nyata, tetapi tidak lagi terhubung dengan subjek data yang benar.

7. Variance

Teknik ini sering digunakan untuk data numerik atau finansial. Algoritma akan mengubah angka dengan persentase varian tertentu (misalnya +/- 10%) dari nilai aslinya. Tanggal transaksi atau jumlah gaji akan berubah, namun tren statistik data tetap terjaga untuk keperluan analisis.

8. Nulling Out / Deletion

Ini adalah teknik paling sederhana, di mana data sensitif dihapus dan diganti dengan nilai NULL (kosong). Metode ini efektif untuk mencegah akses, namun kurang ideal untuk pengujian aplikasi karena dapat merusak logika validasi input.

9. Masking Out / Redaction

Teknik ini hanya menampilkan sebagian kecil data dan menutup sisanya dengan karakter tertentu (biasanya ‘X’ atau bintang). Contoh paling umum adalah pada struk ATM atau tampilan kartu kredit, di mana hanya 4 digit terakhir yang terlihat (misal: XXXX-XXXX-XXXX-1234).

10. Tokenization

Tokenization mengganti data sensitif dengan simbol unik identifikasi yang disebut “token”. Token ini tidak memiliki hubungan matematis dengan data asli, sehingga hampir mustahil untuk dikembalikan tanpa akses ke token vault. Teknik ini sangat populer dalam standar keamanan pembayaran (PCI DSS).

Data Masking dan Enkripsi: Apa Bedanya?

Seringkali data masking disamakan dengan enkripsi, padahal keduanya memiliki fungsi dan mekanisme yang berbeda. Berikut adalah perbandingan mendalam untuk membantu Anda menentukan strategi yang tepat.

Secara singkat data masking melindungi data dari penyalahgunaan internal tanpa mengganggu penggunaan, sedangkan enkripsi melindungi data dari akses tidak sah. Keduanya saling melengkapi dan sebaiknya digunakan sesuai konteks kebutuhan.

Keuntungan Melakukan Data Masking

Mengadopsi strategi data masking bukan sekadar tren teknologi, melainkan kebutuhan strategis enterprise modern. Berikut adalah manfaat utamanya:

1. Melindungi Privasi Data

Keuntungan paling jelas adalah perlindungan terhadap PII (Personally Identifiable Information). Dengan menyembunyikan identitas asli, Anda secara drastis mengurangi risiko penyalahgunaan data oleh pihak internal maupun vendor pihak ketiga yang mengakses sistem Anda.

2. Kepatuhan Terhadap Regulasi

Regulasi seperti UU PDP di Indonesia atau GDPR di Eropa menuntut prinsip Data Minimization. Data masking memungkinkan perusahaan Anda memenuhi kewajiban hukum ini dengan memastikan data sensitif tidak terekspos di tempat yang tidak semestinya, sehingga menghindarkan perusahaan dari sanksi denda yang besar.

3. Mengoptimalkan Penggunaan Data

Tanpa masking, proses pengembangan aplikasi sering terhambat oleh birokrasi persetujuan akses data. Dengan data masking, tim DevOps dapat bekerja lebih cepat dan lincah menggunakan data yang aman namun realistis, mempercepat waktu rilis produk (Time-to-Market) tanpa mengorbankan keamanan.

Tips Memilih Solusi Keamanan Data

Memilih tools atau solusi untuk manajemen data bukanlah hal sepele. Perhatikan poin-poin berikut sebelum memutuskan:

• Integrasi yang Luas
  Pastikan solusi dapat bekerja di berbagai tipe database (SQL, NoSQL) dan aplikasi cloud maupun on-premise.
• Kemampuan Discovery Otomatis
  Cari alat yang bisa memindai dan mendeteksi data sensitif secara otomatis, karena pendataan manual rentan terlewat.
• Fleksibilitas Teknik
  Solusi harus mendukung berbagai teknik masking (statis dan dinamis) sesuai kebutuhan bisnis yang berubah-ubah.
• Audit Trail yang Jelas
  Sistem harus mencatat siapa yang melakukan masking dan siapa yang mengakses data tersebut untuk keperluan audit kepatuhan.

Rekomendasi Solusi: Sinergi Akses dan Kepatuhan

Penerapan data masking yang efektif tidak bisa berdiri sendiri; ia membutuhkan fondasi manajemen akses yang kuat. Di sinilah Adaptist Prime berperan vital bagi perusahaan skala enterprise.

Adaptist Prime bukan hanya sekadar manajemen identitas, tetapi juga memastikan bahwa “orang yang tepat mendapatkan akses yang tepat”. Fitur Conditional Access di dalamnya memungkinkan Anda menerapkan kebijakan akses yang ketat, yang merupakan prasyarat utama sebelum menerapkan Dynamic Data Masking.

Dengan dukungan Adaptist Prime, perusahaan Anda dapat membangun ekosistem digital yang aman, hemat waktu, dan siap berkembang tanpa mengorbankan perlindungan data atau kenyamanan pengguna.

FAQ

1. Apakah data masking mempengaruhi kinerja aplikasi atau database?

Penerapan Dynamic Data Masking (DDM) dapat menambah sedikit latensi karena proses pengaburan data dilakukan secara real-time saat permintaan (query) terjadi. Namun, Static Data Masking (SDM) sama sekali tidak membebani performa aplikasi produksi karena prosesnya dilakukan pada salinan database terpisah (lingkungan testing).

2. Apakah data yang telah di-masking dapat dikembalikan ke bentuk aslinya?

Hal ini bergantung pada teknik yang digunakan. Teknik seperti Static Data Masking umumnya bersifat permanen dan satu arah (irreversible) demi keamanan maksimal. Sebaliknya, teknik Tokenization atau enkripsi yang mempertahankan format dapat dibalik (reversible), namun memerlukan kunci dekripsi khusus dan otorisasi ketat melalui sistem manajemen identitas seperti Adaptist Prime.

3. Apakah data masking sama dengan anonimisasi data?

Meskipun mirip, tujuannya berbeda. Anonimisasi bertujuan menghapus total keterkaitan data dengan individu untuk keperluan statistik publik dan tidak bisa dilacak kembali. Data masking lebih berfokus menjaga format data agar tetap fungsional untuk pengujian sistem (usability) sambil menyembunyikan nilai aslinya.

4. Apakah UU PDP mewajibkan penggunaan data masking?

UU PDP tidak secara eksplisit menyebut “masking”, namun mewajibkan pengendali data menerapkan langkah teknis untuk melindungi data pribadi dari akses tidak sah. Data masking adalah implementasi teknis terbaik untuk memenuhi prinsip pseudonimisasi dan minimisasi data yang diamanatkan regulasi guna mengurangi risiko denda.

5. Bisakah data masking diterapkan pada data tidak terstruktur (Unstructured Data)?

Ya, data masking bisa diterapkan pada dokumen PDF, gambar, atau file Excel, istilah ini sering disebut Redaction. Namun, proses ini memerlukan alat yang lebih canggih (seringkali berbasis AI) dibandingkan masking pada database terstruktur biasa untuk mendeteksi lokasi data sensitif secara akurat.