社外向けのみならず社内向けの情報転送にも、当たり前のように個人情報の漏えいがないように気を付けています。 システムの高可用性を維持するために導入したマイクロサービスアーキテクチャは、その特徴によって同じ情報(形も意味も含めて)を複数のシステムでそれぞれ持つようになりました。アーキテクチャの特徴による個人情報を含めた様々な重複情報の存在は、データベース1箇所で集約したモノリシックアーキテクチャより遥かに頻雑になりました。 また、AIやデータサイエンスの台頭によるデータ分析基盤の構築で会社が扱っているデータの1箇所への集約も大きな課題になっています。 弊社のXplentyでは、多数のシステムに散在している様々な形の情報を取り集め、集計や結合などのデータ変換で高付加価値の情報への転換に適したSaaS型サービスです。
その点を有効活用によって会社として特定の個人情報に一貫した保護策を講じられます。 今回のブログでは、シャッフル、部分隠し、暗号化による個人情報の保護策をXplentyでどう実装するかを見てみましょう。
個人情報マスキングの種類
個人情報の保護は、下記の3種類の方法があります。各々の方法には長所と短所があり、用途に沿って使う必要があります。-
シャッフル
- データの文字や数字を置き換える、または順番を変えること
- 本番データをテストデータとして提供する場合に有効
- 意味を持つ部分の置き換えは、意味を維持しつつ変換するための工夫が必要
-
部分隠し
- データの一部分を無意味な文字に置き換えること
- フォーマットは維持と特定の部分(元の値を置き換えが必要)のみを見せる場合に有効
- シャッフルと同じく意味を持つ部分の置き換えは工夫が必要
-
暗号化
- 単方向ハッシュ関数を使い、別のデータに変換すること
- 種類が少ないデータの原型が把握出来なくする場合に有効
- 復号化が出来ない関数を使うのうが大事である
個人情報のマスキングの実行箇所
個人情報の保護について実装箇所は、主にselectコンポーネントにて行われます。



個人情報のマスキングの例
例に使われているデータは、すべてSmartHRのサンドボックス環境から取得したものです。 SmartHRのサンドボックス環境やAPIについては、SmartHR API Specificationsをご参照頂ければ幸いです。社員番号(数字のみ)
● シャッフル
名前(漢字)
● シャッフル(last_name, first_name)
誕生日(年月日)
● 部分隠し
性別
● 暗号化
電話番号
● シャッフル
郵便番号
● 部分隠し
住所(番地)
● シャッフル_1
メールアドレス
● 部分隠し_1
各種社会保険番号
● シャッフル