データマスキングとトークン化の仕組み

データマスキングとトークン化は、どちらも個人情報を本物ではない値に置き換える技術です。

テスト環境でアプリを試すには、本物らしいデータがいります。本番のデータベースをそのままコピーするのが手っ取り早いものの、テスト環境は本番ほど守りが固くありません。攻撃者は守りの薄いテスト環境を狙えば、本番と同じデータを手に入れられます。

マスキングでは、機密の部分だけを本物らしい別の値に替えます。マイナンバーなら12桁の形を残して0や9で埋めるので、アプリから見た形は本物と同じです。計算に使う金額は、本物に乱数を足したり引いたりします。匿名化は、名前や番号のように個人を特定できる印をデータから取り除く加工です。名前を逆から並べるだけではすぐ元に戻せるので、印は消すか別の値に替え、集計に使える形は残します。

トークン化では、本物の代わりにランダムな値（トークン）を作ります。本物はトークン保管庫に入れ、レコードに残すのはトークンだけです。アプリのあいだを流れるのはトークンで、本物が必要なときだけトークンで保管庫から引き出します。本物が残るのは保管庫だけなので、保管庫はほかのどのシステムよりも固く守ります。

本の例は米国の社会保障番号でしたが、動画ではマイナンバーに置き換えました。画面に出るマイナンバーは架空の番号で、名前と金額も動画用に作った例です。

この動画で分かること
・テスト環境に本番のデータをそのまま入れてはいけない理由
・マスキングで、形を残したまま値だけを置き換える方法
・計算に使う数値に乱数を足し引きするマスキング
・匿名化で、逆から並べるような戻せる加工では足りない理由
・トークン化で、本物をトークン保管庫の1か所に集める仕組み
・トークン化に向く情報（マイナンバー、カード番号、患者ID、口座の情報）


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