正如我们所知,数据屏蔽通过用真实但虚假的值替换敏感信息来掩盖敏感信息,使其适用于测试、演示或分析。
它保留了原始数据的结构,同时通过复杂的算法更改其值,从而无法对屏蔽数据进行逆向工程。
随着数据隐私和安全在当今数字环境中变得越来越重要,选择强大的数据屏蔽工具对于保护敏感信息至关重要。有大量可用选项,选择适合您的需求和要求的正确选项可能会让人不知所措。
在最终确定数据屏蔽工具之前,让我们了解一下关键的区别因素。
要遵循的即时清单
数据类型:确保该工具支持您要屏蔽的数据类型,例如结构化、半结构化或非结构化数据。
屏蔽技术:评估可用的数据屏蔽技术并确定哪些技术满足您的要求,例如字符替换、编辑或改组。
性能:考虑工具的性能,例如屏蔽过程的速度和可扩展性,尤其是在处理大型数据集时。
集成:检查该工具是否与您现有的数据管理工具集成,例如数据库、数据仓库或云平台。
安全性:确保该工具提供足够的安全和加密措施来保护您的屏蔽数据。
成本:考虑总拥有成本,包括许可费、维护和支持。
用户友好:确保该工具易于使用并具有用户友好的界面。
技术支持:评估供应商提供的技术支持水平并确保其满足您的需求。
此外,根据以下标准评估该工具:
数据产品方法
采用数据产品方法进行数据屏蔽可简化实施过程,减少时间和成本,同时适应企业的复杂性。这些工具从各种来源获取数据,屏蔽敏感信息,并向授权消费者提供合规数据,同时确保正确处理每个业务实体的数据。这种方法简化了数据屏蔽过程,使其更加高效且更具成本效益。
数据产品可以让更广泛的利益相关者访问数据,从而促进更好的协作和知识共享。此外,启用可以帮助组织将其数据资产货币化,将数据转化为宝贵的资源。数据产品可以让更广泛的利益相关者访问数据,从而促进更好的协作和知识共享。
寻找一种包含现代数据管理生命周期实施方法的工具。最近,许多工具都改进了它们的能力,以匹配传输中的大量数据并遵守法规。如果您想要微数据库方法,只需查看 K2view 数据屏蔽解决方案。他们的数据屏蔽工具提供静态和动态屏蔽功能,使其成为测试数据管理和客户 360 用例的多功能解决方案。该平台为两种类型的掩码提供了统一的实现。
它通过实时匿名化客户、订单和设备等单个实体来保护敏感数据。个人身份信息永远不会受到威胁,并且屏蔽数据之间的关系保持不变。
自动敏感数据发现
由于企业数据不断发展,测试人员将需要更新的、定性的、符合法规的数据。这需要一个真实的测试环境,使屏蔽成为一个永久的功能。
数据发现和屏蔽必须既快速又自动化,以避免在所有数据中搜索敏感字段的手动工作。
正确的数据屏蔽工具将实现自动发现,确保更快的合规性和更新屏蔽数据。
全球敏感数据发现市场预计将从 2020 年的 51 亿美元增长到2026 年的 124 亿美元。复合年增长率为 16.1%。
然而,这些解决方案中的大多数都很昂贵,而且常常剥夺了 SME 必须具备的集成。寻找具有内置数据发现功能的掩蔽解决方案,该解决方案可分配正确的掩蔽算法以确保数据集安全。
一个例子是 Imperva 数据安全结构 (DSF)。该结构为组织提供了一个全面的解决方案,以获取对所有数据的可见性和控制,无论数据是结构化的、半结构化的还是非结构化的,无论位置如何。它的统一代理和无代理架构通过提供单一平台来管理所有数据存储库来促进这一点。
假名化
为了进一步加强 PII 保护,GDPR 引入了假名化。这种技术禁止使用数据进行个人识别。它规定删除直接标识??符或避免在组合时可以识别一个人的多个标识符。
假名化技术用假名标识符替换 PII。由于有关个人的敏感数据总是有暴露的风险,因此随机标识符有助于掩盖数据集。这些集合有助于研究和分析目的,而不会损害数据隐私和保护。
结合加密和访问控制技术,假名化提高了敏感数据的安全性。它还可以为多个用例重新识别个人,例如法律调查。
不要错过,加密密钥或可以恢复为原始值的任何形式的数据都应单独存储。
数据管理平台应为假名化提供端到端的支持。鉴于 GDPR 等数据屏蔽法规的严格立场,这无疑是主要先决条件之一。
结论
虽然有许多关键指标需要考虑,但正如开头所讨论的那样,主要的三个差异化因素应该让您找到最合适的工具。屏蔽是一个连续的过程,需要一个平台来提供不间断的屏蔽、更新和定性数据流。
您还考虑了哪些其他因素?请在下面的评论中告诉我。