Unterschied zwischen Datenmaskierung und Datenverschleierung

Hauptunterschied: Datenmaskierung oder Datenverschleierung bezieht sich auf den Prozess, der private Daten versteckt. Es wird auch als Daten-Anonymisierung bezeichnet. Daher gibt es keinen Unterschied zwischen den beiden. Diese Prozesse helfen dabei, die sensiblen Informationen in der Produktionsdatenbank zu schützen, sodass die Informationen leicht an Entitäten wie das Testteam bereitgestellt werden können.

Datenmaskierung oder Datenverschleierung bezieht sich auf den Prozess, der dazu dient, private Daten zu verbergen. Es wird auch als Daten-Anonymisierung bezeichnet. Daher gibt es keinen Unterschied zwischen den beiden. Diese Prozesse helfen dabei, die sensiblen Informationen in der Produktionsdatenbank zu schützen, sodass die Informationen leicht an Entitäten wie das Testteam bereitgestellt werden können.

Das Ausblenden sensibler Daten ist ein wichtiges Thema. Daher werden verschiedene Methoden angewendet, um diese Informationen auszublenden. Viele Methoden werden verwendet, um die Informationen zu verbergen. Zum Beispiel kann eine neue Datenerzeugung oder Datenverschlüsselung durchgeführt werden. Mischen ist eine andere Methode, bei der Daten in einer Spalte gemischt werden können.

Die Daten werden so maskiert, dass sie echt aussehen und auch konsistent erscheinen. Die Datenmaskierung hilft beim Schutz sensibler und personenbezogener Daten und verringert so das Risiko einer Exposition. Es ist wichtig zu erwähnen, dass dabei das Format der Daten gleich bleibt. Es werden jedoch Änderungen an den Werten vorgenommen. Die Daten werden mit einer der verschiedenen Methoden geändert. Die Werte werden so geändert, dass Sie die Änderungen oder das Reverse Engineering später herausfinden können. Zahlreiche Produkte zur Datenmaskierung sind auf dem Markt von Anbietern wie IBM, Informatica, Oracle usw. erhältlich.

In einem realen Szenario wird eine Kombination verschiedener Ansätze zur Datenmaskierung auch für unterschiedliche Datenfelder angewendet. Die Datenmaskierung reduziert auch das Risiko von potenziellen Verstößen gegen Testdaten. Es folgt im Allgemeinen den Schritten der sensiblen Datenidentifizierung, Überwachung, Maskierung der Daten und Überwachung. Die Politik der Datenmaskierung muss sich auf alle Bereiche erstrecken, in denen Daten gemeinsam genutzt werden, oder es besteht die Möglichkeit, dass sie gemeinsam genutzt werden. Die Daten sollten maskiert werden, um sowohl externe als auch interne Risiken zu reduzieren. Je nach Anforderung muss ein geeignetes Werkzeug für das Maskieren oder Verschleiern von Daten ausgewählt werden.

Vergleich zwischen Datenmaskierung und Verschleierung:

Datenmaskierung

Datenverschleierung

Bedeutung

Die Datenmaskierung bezieht sich auf den Prozess, mit dem private Daten verborgen werden. Es wird auch als Daten-Anonymisierung bezeichnet. Diese Prozesse helfen dabei, die sensiblen Informationen in der Produktionsdatenbank zu schützen, sodass die Informationen leicht an Entitäten wie das Testteam bereitgestellt werden können.

Es ist dasselbe wie das Maskieren von Daten. Daher gibt es keinen Unterschied zwischen den beiden.

Techniken

  • Zufällige Ersetzung - Der zu maskierende Wert wird durch einen Lösegeldwert ersetzt.
  • Algorithmische Substitution - Bestimmte Felder verwenden bestimmte Algorithmen zur Erstellung.
  • Sequenz - erzeugt eine Datensequenz
  • Selektive Maske - Nur ein bestimmter Teil wird maskiert.
  • Unschärfe - Zu den vorhandenen Werten wird eine zufällige Varianz hinzugefügt
  • Ausdrücke - Benutzerdefinierte Regeln oder Ausdrücke werden zum Maskieren komplizierter Felder verwendet.

Entspricht der Datenmaskierung

Anbieter von Werkzeugen

IBM, Informatica, Oracle usw.

IBM, Informatica, Oracle usw.

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