? Datenmaskierung ? Der Schlüssel zum sicheren Arbeiten mit sensiblen Informationen im BFSI-Sektor ?
Compliance, Innovation und Risikominimierung durch realistische Datenmaskierung von PII?
(PresseBox) - Die Banking-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungsbranche (BFSI) verarbeitet täglich enorme Mengen personenbezogener Daten (PII) sowie hochsensibler Finanzinformationen. Diese reichen von nationalen Identifikationsnummern, Kontodaten und Kreditwürdigkeitsinformationen bis hin zu Finanztransaktionen und Kreditunterlagen.
Angesichts zunehmender Cyberbedrohungen und immer strengerer regulatorischer Vorgaben ist die Absicherung dieser Daten in Produktiv-, Test- und Speicherumgebungen zu einer geschäftskritischen Priorität geworden. Datenmaskierung stellt dabei eine zentrale Schutzschicht dar, da sie es Unternehmen ermöglicht, mit Daten zu arbeiten, ohne die tatsächlichen Werte offenzulegen.
Im Folgenden werden zentrale Einsatzbereiche beschrieben, in denen Datenmaskierung im BFSI-Sektor aktiv genutzt wird, um Innovation zu fördern, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Risiken zu reduzieren.
Schutz von Testdaten in DevOps und QA: Banken und Versicherungen modernisieren kontinuierlich ihre digitale Infrastruktur, etwa durch neue Mobile-Apps, Kundenservice-Plattformen oder automatisierte Backoffice-Systeme. Solche Initiativen erfordern Tests in Umgebungen, die der Produktion möglichst nahekommen.
Maskierte Datensätze ermöglichen realistische Testszenarien, ohne echte Kontonummern, Kartendaten oder Sozialversicherungsnummern zu verwenden. So wird die Privatsphäre der Kunden geschützt, während Entwicklungs- und QA-Teams Funktionalität, Skalierbarkeit und Performance realitätsnah über Systemgrenzen hinweg testen können.
Der notwendige Realismus wird durch statische Maskierungsverfahren wie formatwahrende Verschlüsselung (FPE), Scrambling, Pseudonymisierung oder Unschärfeverfahren erreicht, die das Erscheinungsbild der Daten erhalten. In relationalen Datenbanken ist dabei die Wahrung der referenziellen Integrität ein entscheidender Erfolgsfaktor.
Bei mehreren oder heterogenen Datenquellen lassen sich gleichartige Daten quellenübergreifend identifizieren und mithilfe deterministischer Maskierungsregeln konsistent behandeln. Der Großteil der BFSI-Anwendungsfälle für IRI-Datenmaskierungstools fällt in diesen Bereich: Regionale Banken in den USA sowie staatliche Finanzministerien im Ausland nutzen beispielsweiseIRI FieldShield, um nicht-öffentliche Informationen (NPI) und personenbezogene Daten (PII) in Entwicklungs- und Testumgebungen, Legacy-Systemen sowie ACH- und Fedwire-Dateien konsistent zu klassifizieren und zu de-identifizieren.
Auch in DevOps- und QA-Projekten mit Dokumenten (PDF, MS Office) oder Bildern mit eingebetteter PII ist realistisch maskiertes Datenmaterial essenziell. Tools wieIRI DarkShielderkennen sensible Daten in strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Quellen und wenden einheitliche Maskierungsregeln an.
Datenaustausch zwischen Geschäftsbereichen: BFSI-Unternehmen sind häufig groß, verteilt organisiert und stark segmentiert. Daten werden regelmäßig zwischen Abteilungen ausgetauscht – etwa für Risikoanalysen, Kundensegmentierung oder Betrugserkennung. Dieser interne Datenfluss erhöht die potenzielle Angriffsfläche, sofern keine geeigneten Schutzmaßnahmen greifen.
Datenmaskierung stellt sicher, dass intern ausschließlich nicht-sensitive oder anonymisierte Daten weitergegeben werden. Rollenbasierte Maskierung und selektive Schwärzung ermöglichen den Zugriff auf relevante Datenfelder, ohne vollständige oder eindeutig identifizierbare Datensätze offenzulegen.
Je nach Anforderung können unterschiedliche Maskierungsansätze eingesetzt werden, ohne Produktivdaten zu verändern: dynamische Datenmaskierung bei Abfragen, dynamische Entmaskierung für autorisierte Nutzer, inkrementelle Maskierung bei Echtzeit-Datenbewegungen oder maskierte, referenziell korrekte Daten-Subsets für spezielle Einsatzzwecke.
Externe Dienstleister und Partner: Outsourcing und Partnerschaften mit externen Anbietern– von Kreditauskunfteien über Callcenter bis hin zu IT-Services und Compliance-Audits – sind im BFSI-Umfeld weit verbreitet. Die Weitergabe sensibler Daten an Dritte stellt jedoch selbst bei vertraglicher Absicherung ein erhebliches Risiko dar.
Nahezu alleöffentlich bekannten Datenschutzverletzungen bei Finanzinstituten gehen auf Cyberangriffe oder unsichere Zugriffe durch Drittanbieter zurück. IRI dokumentiert solche Vorfälle regelmäßig und zeigt auf, wie sie durch konsequente Datenmaskierung hätten verhindert werden können.
Durch die Maskierung der Daten vor der Weitergabe können externe Partner effektiv arbeiten, ohne Zugriff auf sensible Kundenidentitäten oder Finanzinformationen zu erhalten. Eine gezielte Maskierung auf Basis vorheriger Datenklassifizierung lässt sich auf relationale und NoSQL-Datenbanken, Dokumente, Bilder und Dateien anwenden, die die eigene Firewall verlassen.
Einhaltung von Datenschutz- und Branchenvorgaben: Finanzinstitute müssen zahlreiche Regularien erfüllen, darunter GLBA, PCI DSS, SOX sowie Datenschutzgesetze wie die DSGVO, CPRA, PIPEDA in Kanada oder den DPDP Act in Indien. Diese Regelwerke betonen Data Governance, Zugriffsbeschränkungen und die Anonymisierung von Daten für nicht-primäre Geschäftszwecke.
Datenmaskierung ist ein zentrales Instrument zur Erfüllung dieser Anforderungen. Das Schwärzen von Kreditkartennummern oder die Tokenisierung personenbezogener Daten sind typische Beispiele für regulatorisch konforme Maskierungsstrategien, etwa im Kontext des DSGVO-„Rechts auf Vergessenwerden“. Gleichzeitig gewährleisten realistische Maskierungsverfahren wie FPE und Pseudonymisierung die Nutzbarkeit der Daten für Tests und Analysen.
Absicherung von Cloud-, Big-Data- und KI-Initiativen: Mit der zunehmenden Nutzung von Cloud-Plattformen und Big-Data-Technologien verlagern BFSI-Unternehmen immer mehr Analyse-, Risiko- und Innovationsprozesse in cloudbasierte Umgebungen. Der Einsatz echter Produktivdaten ist dabei jedoch mit erheblichen Risiken verbunden.
Durch die Maskierung sensibler Daten vor Migration oder Analyse können Cloud-Services, Data Lakes sowie KI- und ML-Plattformen effektiv genutzt werden, ohne jemals auf echte Kundendaten zuzugreifen. Dies ist besonders wichtig bei global verteilten Teams und externen Cloud-Infrastrukturen.
Im BFSI-Sektor ist Datenmaskierung daher weit mehr als eine reine Datenschutzmaßnahme. Sie ist ein integraler Bestandteil moderner Data-Governance-Strategien und unterstützt operative Resilienz sowie digitale Innovation. Datenmaskierung ermöglicht zugleich Compliance und Wachstum – indem sie sensible Informationen schützt, ohne deren Wert für Entwicklung, Analytik und Zusammenarbeit zu mindern.
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Mit unserer Software können Sie:
Große Sortier- und ETL-Aufträge beschleunigen
Beschleunigung von Datenbank-Entladungen, -Ladungen, -Reorgs und -Abfragen
Konvertieren und Neuformatieren von alten Datentypen, Dateien und Datenbanken
Erstellung benutzerdefinierter Berichte oder Aufbereitung von Daten für Analysen und KI
Ersetzen von alten ETL-, SQL- und Sortieraufträgen
Suchen, Extrahieren und Restrukturieren unstrukturierter Daten
Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
Filtern, Bereinigen, Anreichern und Standardisieren von Daten
PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
PHI-Re-ID-Risiko bewerten und Quasi-Identifikatoren anonymisieren
Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten
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Die spezifischen Lösungen sind kompatibel mit allen gängigen Betriebssystemen, vom Mainframe (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS und z/VSE + z/Linux) bis hin zu Open Systems (UNIX&Derivate, Linux + Windows).
Seit 1978 weltweit anerkannt im B2B-Sektor: Großunternehmen, nationale und internationale Dienstleister, Privat-, Groß-, Landes- und Bundesbanken, Sozial- und Privatversicherungen sowie deutsche, Landes- und Bundesbehörden!
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Datum: 13.01.2026 - 08:00 Uhr
Sprache: Deutsch
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