作者 叡揚資訊資訊服務事業群處長Jake張、Gelmalto IDP亞太區高級資訊安全工程師Jeff陳
普遍印象中，資料加密後密文通常為變長的亂碼型式，造成資料識別困擾，因此，近期許多產業在加密處理資料時，產生密、明文長度與格式相同的需求。而於資料格式及查詢效率等多重考量因素下，對於檔案型靜態資料，以及資料庫動態資料保護作法，可能會有不同的加密方式抉擇。
面對眾多資料保護作法，我們先分別針對AES加密（Advanced Encryption Standard）老方法，以及FPE（Format-Preserving Encryption）、Tokenization這兩種新方法，就明、密文格式探討。
● AES不同模式的特性：AES為常用對稱式加密演算法，密文長度會因此增加，進而造成資料呈現的困擾。但所有AES加密過的密文，都一定比明文長嗎？其實，AES常用CBC模式，因為以16 Bytes為單位處理，如明文不到單位長度，會補上不足；而如果是採用OFB（Output Feedback）等模式，則可維持密文（ASCII）與明文長度相同，或兩倍長的16進位值型式。
● 高階FPE作法：近年發展的FPE不是新興的演算法，而是搭配加密或雜湊演算法的一種高階技術，將原看似亂碼的密文，調整為可讀文、數字外，更可與明文格式相同。
● 欺敵的Tokenization：機敏資料經Tokenization後，隨機產製為Token，外觀與明文格式完全相同，沒有密文解密之可逆風險，為較徹底去識別化作法，而這種資料特別適用於追踪分析與網路流通。
而它與FPE差異在於，Token與雜湊處理之密文對照，存於保險箱（如Gelmalto SafeNet所使用的Token Vault），日後在查詢資料時，可搭配運用雜湊值，比對Token Vault內容，再關聯資料庫Token值，取得結果，解決以往解密查詢耗時問題。另外，經過Tokenization的資料，如信用卡號，外觀與原卡號外型一致，竊取之卡號Token無法通過認證，駭客也難判斷資料為真實或變造後的資料。
傳統資料保護所面臨的問題
檔案與資料庫的資料因各自運用方法不同，遭遇的保護問題也有別，例如：
● 靜態檔案資料保護作法：傳統對於敏感性資料保護方法，首先會想到Encryption，但Encryption的結果通常不如預期，通常密文長度會改變，其次，密文為一組不易識別的亂碼，在執行分析應用時會受限。
● 動態資料庫資料保護作法：資料庫保護作法概分兩種：一為保護資料存放檔案，惟無法防範合法使用者竊取資料；另一為資料直接加密，會面臨資料庫結構與應用系統調整的工程，同時，資料加密將嚴重影響查詢效能，而這也是大家認為加密很重要，卻遲遲未執行之因素。
健康醫療產業的資料保護
健康醫療產業資料具備數量龐大、內含各式病患就診的機敏個資特性，這些就診與病歷記錄，也成為研究或保險機構執行疾病趨勢分析的重要來源，如何兼顧研究便利性及資料安全性是難題。我們實作需求及經驗摘述如下：
● 如同研究文獻調查看法，某醫療企業，同樣強烈要求密、明文長度、格式維持不變，經過測試驗證後，客戶除了期望長度相同外，同時要求外觀能方便辨識資料是否經加密處理，否則可能造成管理困擾。
● 當資料使用單位要求明、密文長度一致、格式可區隔，加上資料提供單位有離線作業限制，若以AES/OFB搭配FPE演算法，可視為兼顧加密效能及密文格式之選項。
在資料離線加密情境時，如果不要求密明文格式一致，以AES/OFB加密及16進位呈現為不錯的選擇，而於本案例密文格式要求下，FPE為建議方案，雖不若AES能於約2分鐘完成1千萬筆資料加密，卻也能於10分鐘內完成。
電子商務產業的資料庫保護
某電商業者網路商城平臺管理者帳密遭竊，造成客戶個資遭盜用、電話詐騙，導致消費者權益嚴重損失；業者原希望採取資料庫個資加密保護，惟面臨內部AP部門反彈，不同意大幅度調整資料庫結構，也不希望應用系統變動。
而我們提出的分析及建議方案如下：
● 鑑於供應商數量眾多，駭客易藉由合法供應商使用者潛入，取得客戶個資，即使資料加密，仍存在金鑰一併遭竊，以及資料遭到逆向破解之風險。
● 專案團隊建議企業可以採取Tokenization作法，機敏資料經過記號化產生的Token值，雖外型與原資料格式一致，惟隨機產生，完全與原始資料去識別化，即使Token外流，完全不存在解密風險。
● 機敏資料以Token替換時，資料庫結構完全不須變動，僅系統微調，即使盜竊者仍取得資料，也不能分辨Token資料真偽，同時，因無法取得安全的Token Vault，也就無從破解，而對駭客產生欺敵效果！
對症下藥，善用去識別化方法
經過分析前述去識別化方法特性，以及實作經驗，依適用作業情境，我們建議選用去識別化方案，作法摘要如下：
● 要求密、明文格式相同：對大量靜態資料加密、同時對密文格式及長度要求高之作業，FPE較為適合。
● 大量資料高速加密：對資料量龐大、加密效能要求較高，而格式要求不高者，AES/OFB為不錯選項。
● 不變動資料庫結構的保護方案：採用Tokenization作法，機敏內容可保有原資料特性，如：身分證字號套用Tokenization，成為另一組符合身分證編碼原則之字串，如此一來，除了可用於資料分析，同時可公開流通，不怕盜用。
透過上述方式，企業在面對相關的情況時，即可做出正確抉擇，因應不同的資料處理需求。
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