数据屏蔽完整指南

什么是数据屏蔽？

数据屏蔽是用更改的数据伪装或隐藏原始数据的过程。 在这种情况下，格式保持不变，仅更改值。 这在结构上相同，但数据的错误版本用于用户培训或软件测试。 此外，主要原因是在不需要的情况下保持实际数据的安全。

尽管组织有严格的规章制度来保证其生产数据的安全，但是，如果数据外包，则可能会出现麻烦。 这就是为什么大多数公司不愿意公开展示他们的数据。

• 定义
• 谁使用数据屏蔽？
• 类型
• 执行工具
• 要知道的技巧
• 数据屏蔽示例

谁使用数据屏蔽？

为了遵守通用数据保护要求 (GDPR)，公司已表现出对应用数据屏蔽以确保其生产数据的安全性的兴趣。 根据 GDPR 的规则和规定，所有从欧盟公民那里接收数据的企业都必须非常清楚问题的敏感性，并采取一些措施以避免任何不便。

因此，它们成为主流的公司不可避免地要保护其敏感数据的安全。 同时，可以使用不同类型的数据，但以下是业务领域最常用的数据：

• 受保护的健康信息 (PHI)
• 知识产权 (ITAR)
• 支付卡信息 PCI-DSS

上述所有示例都属于必须遵守的义务。

数据屏蔽的类型

数据屏蔽是一种特殊技术，用于使非生产用户无法访问您的数据。 它在组织中越来越流行，其背后的原因是不断升级的网络安全威胁。 因此，为了应对这种数据威胁，应用了掩蔽技术。 它有不同的类型，服务于相同的原因，但它们的处理方式仍然不同。 现在主要有两种，一种是静态的，一种是动态的。

• 静态数据屏蔽

  在静态数据屏蔽的情况下，准备了数据库的副本，除了要伪造或屏蔽的那些字段外，它与真实数据库相同。 在实际测试时，此虚拟内容不会影响数据库的工作。

• 动态数据屏蔽

  在动态数据屏蔽中，重要信息仅实时更改。 因此，原始数据只会被用户看到，而非特权用户只能看到虚拟数据。

  以上是数据屏蔽的主要类型，但也使用以下类型。

• 统计数据混淆

  公司的生产数据具有不同的数字，称为统计数据。 对这些统计数据的伪装称为统计数据混淆。 在这种类型的数据屏蔽中，非生产用户永远无法估计实际统计数据。

• 动态数据屏蔽

  在完成环境到环境数据传输的地方应用动态数据屏蔽。 此类型明确适用于为高度集成的应用程序执行持续部署的环境。

数据屏蔽工具

众所周知，技术每天都在持续发展，不同问题的解决方案也在不断修改。 因此，可用的工具在其中增加了很多新的东西，具有更高的效率和工作质量。 因此，这里我们有一些用于执行的最新数据屏蔽解决方案或工具。

• DATPROF 数据屏蔽工具
• IRI 场屏蔽（结构化数据屏蔽）
• Oracle 数据屏蔽和子集化。
• IBM INFO SPHERE Optim 数据隐私
• 德尔福
• Microsoft SQL Server 数据屏蔽
• 信息持久数据屏蔽

下表给出了工具的更多详细信息：

来源：https://www.softwaretestinghelp.com/data-masking-tools/

因此，这些都是著名的工具，也可以称为数据屏蔽解决方案或数据屏蔽策略。

数据屏蔽技术

有许多技术可以用来利用这个机会。 随着时间的推移，挑战越来越大，解决方案也越来越多样化。

以前，应用的技术很少，但现在有许多可以实现的技术。 此外，使用所有给定的技术仍然可以很好地满足用户的目的，但是在不同技术的情况下功能可能会有所不同。 因此，下面给出了一些最著名的数据屏蔽技术：

• 洗牌

  这是最常用的技术之一。 在这种技术中，数据在列中被打乱。 但这不适用于高配置数据，因为可以通过破译改组代码来反转改组。

• 加密

  这是最复杂的技术。 通常，在加密中，用户必须出示用于查看原始数据的密钥。 但是，将密钥交给未经授权查看原始数据的人可能会导致严重的问题。

• 数量和日期差异

  数值变化策略有助于应用于货币相关和日期驱动的字段。

• 屏蔽掉

  在这种技术中，不会屏蔽掉整个数据。 某些统计数据被掩盖，因此无法计算出原始值。

• 取消或删除

  此技术仅用于避免不同数据元素的可见性。 这是可用于应用数据屏蔽的最简单技术。 但是，为了找到可见的数据，可以应用逆向工程方法。 因此，它不太适合敏感数据。

• 额外的复杂规则

  附加的复杂规则不能称为技术。 但这些规则可以应用于任何类型的掩蔽，使其更能抵御来自非授权用户的任何入侵。 这些规则包括行内同步规则、列内同步规则等。

• 替代

  这是最适合的掩蔽技术。 在这种技术中，添加任何真实的统计值来伪装原始数据。 通过这种方式，非真实用户不会发现该值值得怀疑，并且数据也保持保留。 该技术适用于要隐藏敏感信息的大多数情况。

数据屏蔽示例

有不同的工具和软件，示例也根据使用的工具或软件而有所不同。 此外，可以使用上述每个工具静态或动态地执行数据屏蔽。 结果在每种情况下都是相同的。

早些时候，大多数公司都退出了这个系统，但目前，仅美国就有 114 家大型组织正在使用 Oracle 数据屏蔽来保护其信息免受非生产用户的影响。 此外，现在倾向于采用这项技术的公司数量将持续激增，因为安全性不会受到损害。

最后的想法

通读整篇文章，您已经理解了敏感性和重要性。 因此，为了进一步改善，在这里我们将告诉您最佳数据屏蔽实践作为我们的最后一句话：

• 查找数据

  这是您必须找到看似敏感且需要屏蔽的数据的第一步。

• 找到合适的技术

  在了解了数据的性质之后，您可以选择本文上面给出的任何技术。 考虑到情况，很容易找到合适的掩蔽技术。

• 掩蔽的实现

  这对于使用单一掩蔽工具的大型组织来说是行不通的。 但这需要通过适当的计划和多样化的工具来完成。 因此，为了从数据屏蔽中获得最佳解决方案，您必须考虑未来企业的需求。

• 数据屏蔽测试结果

  这是最后一步。 需要进行 QA 和测试以确保隐藏安排以产生预期的结果。

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