Обезличивание персональных данных в банковской сфере: анализ методов и выбор стратегии внедрения

В статье рассматривается актуальная проблема обезличивания персональных данных в кредитно-финансовых организациях (КФО) в контексте ужесточения регуляторных требований, в частности Приказа Роскомнадзора № 140. Проведен анализ классических и современных методов обезличивания (маскирование, псевдонимизация, генерация синтетических данных и др.) с точки зрения их применимости в банковской среде, где критически важны сохранение формата данных, референциальная целостность и высокая производительность. Дана сравнительная оценка трех современных отечественных решений: DataMask, «Гарда Data Masking» и N1 AI. Выявлены их системные ограничения, включая потенциальное несоответствие новым нормативным актам, недостаточную гибкость для уникальных банковских сущностей и высокую стоимость владения. На основе проведенного анализа обосновывается стратегическая целесообразность разработки специализированного внутрикорпоративного инструмента обезличивания, который гарантирует полное соответствие регулированию, максимальную адаптивность к бизнес-процессам банка и долгосрочную экономическую эффективность. Для кредитно-финансовой организации характерна обработка обширного массива структурированных персональных данных (ПДн), совмещающих признаки общих, иных данных и сведений, составляющих банковскую тайну. Данные сведения, как правило, хранятся в реляционных базах данных в формализованном виде (отдельные поля для номера паспорта, телефона, счета и т.д.), что, с одной стороны, упрощает их автоматизированный поиск, а с другой — требует применения строгих мер защиты, к которым относится и безопасное обезличивание для использования в непроизводственных средах. Это определяет ключевые требования к рассматриваемой системе: необходимость точного обнаружения полей различных категорий финансово-идентифицирующей информации и применение алгоритмов маскировки, обеспечивающих необратимость преобразования при сохранении структурной целостности и формата данных для корректной работы тестовых систем.

1. Альмухаметова Э. И., Шаймарданов И. Ф. Актуальность и методы обезличивания персональных данных. В сб.: Передовые инженерные решения в нефтепереработке и нефтехимии. Салават: Уфимский государственный нефтяной технический университет; 2025:261-263. URL: https://elibrary.ru/ffypro

2. Алексеев Д. В., Тумбинская М. В. Современные методы обезличивания персональных данных: анализ эффективности и направления развития. В сб.: Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и использования. Казань: Казанский государственный энергетический университет; 2025:2036-2039. URL: https://elibrary.ru/wldthv

3. Колбасов В. В. Персональные данные: обезличивание персональных данных, обрабатываемых в информационных системах персональных данных. Некоммерческие организации в России. 2017;1:59-62. URL: https://elibrary.ru/zegwvv

4. Кучин И. Ю. Защита конфиденциальности персональных данных с помощью обезличивания. Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2010;2:158-162. URL: https://elibrary.ru/muyqhf

5. Полуянова Е. В. Актуальные вопросы, связанные с обезличиванием персональных данных в Российской Федерации. Тенденции развития науки и образования. 2024;114-6:36-38. URL: https://doi.org/10.18411/trnio-10-2024-243

6. Чепик П. И. Обезличивание персональных данных как способ повышения их защиты при обработке в информационных системах. В сб.: Безопасные информационные технологии. М.: Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана; 2023:150-153. URL: https://elibrary.ru/tktuem

7. Алексеев Д. В., Тумбинская М. В. Современные методы обезличивания персональных данных: анализ эффективности и направления развития. В сб.: Цифровые системы и модели: теория и практика проектирования, разработки и использования. Казань; 2025:2036-2039. URL: https://elibrary.ru/wldthv

8. Борисов А. В. Применение имитационного компьютерного моделирования к задаче обезличивания персональных данных. Оценка состояния и Основные положения. Программирование. 2023;4:58-74. URL: https://doi.org/10.31857/S0132347423040040

9. Бесов В. В., Данилова Э. З., Мекуриа Д. В. Методы обезличивания пользовательских данных: анализ применимости в условиях современных требований к приватности. Телекоммуникации и информационные технологии. 2025;12(1):84-89. URL: https://elibrary.ru/xjkqtn

10. Мищенко Е. Ю., Соколов А. Н. Алгоритмы реализации методов обезличивания персональных данных в распределенных информационных системах. Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2019;22(1):66-70. URL: https://doi.org/10.21293/1818-0442-2019-22-1-7-66-70

11. Малявко А.А., Реутов В. В., Коротких И. В., Шперлинг В. К. Алгоритмы, методы и подходы к обезличиванию и обогащению данных, в том числе персональных. Безопасность цифровых технологий. 2022;4(107):9-26. URL: https://doi.org/10.17212/2782-2230-2022-4-9-26

12. Гусева Т. М., Карабанова А. Н., Блимготов Т. К. Защита персональных данных путем их обезличивания. В сб.: Теория и практика применения новых информационных технологий. Ставрополь: Издательство «АГРУС»; 2020:103-106. URL: https://elibrary.ru/jssuvn

13. Маршалко Г. Б., Дали Ф.А., Савиных А. Н. Сравнительный анализ методов обезличивания персональных данных. В сб.: Методы и технические средства обеспечения безопасности информации. СПб.; 2022:161-163. URL: https://elibrary.ru/wppbqj

14. Учаева Е. С., Фот Ю. Д. Исследование методов обезличивания персональных данных. В сб.: Актуальные вопросы обеспечения комплексной безопасности. Оренбург; 2025:1570-1574. URL: https://elibrary.ru/eevaeh