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❌ TDM ❌ Automatisch maskierte Teilmengen verwandter Tabellen erstellen, um referenziell korrekte Testdaten zu erzeugen ❗
Datenbank Subsetting: Sobald eine Datenbank eine bestimmte Größe überschreitet, wird es teuer – und aus der Sicherheitsperspektive riskant -, Kopien in voller Größe für Entwicklung, Tests und Schulungen bereitzustellen. Die meisten Teams benötigen kleinere Kopien der größeren Datenbank, und oft müssen die darin enthaltenen personenbezogenen Daten maskiert werden. Datenbank-Subsetting ist der Prozess der Erstellung einer kleineren, referenziell korrekten Kopie einer größeren Datenbank aus echten Tabellenauszügen. Teilmengen können zusammen mit oder anstelle der Maskierung von Daten oder der Synthese von Testdaten verwendet werden, um die mit vollständigen Mengen verbundenen Kosten und Risiken zu verringern. Die manuelle Erstellung aussagekräftiger Teilmengen ist komplex und mühsam, wenn man bedenkt, dass man kleinere Datenbanken mit…
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❌ Testdaten für HL7 & X12 ❌ Effiziente, sichere und synthetische Testdatengenerierung von realistischen EDI-Nachrichten❗
Synthetisierung realistischer HL7- und X12-Testdaten: In diesem Artikel wird erörtert, wie HL7- und X12-Nachrichten strukturiert sind und es wird demonstriert, wie das IRI RowGen-Softwarepaket zur Generierung von Testdaten verwendet werden kann, um realistische Nachrichten in diesen (hauptsächlich auf das Gesundheitswesen bezogenen) EDI-Dateiformaten zu erzeugen. DBAs, Entwickler und QA-Teams stehen immer wieder vor der Herausforderung, Testdaten zu beschaffen, die mit den Geschäftsregeln und Datenschutzbestimmungen übereinstimmen. Die Verwendung von Produktionsdaten zum Testen der Funktionalität oder Kapazität einer Anwendung mag für Tester Realität sein, aber was passiert, wenn diese Daten personenbezogene Daten enthalten? Und welches Sicherheitsniveau ist mit der Testumgebung verbunden? Eine gängige Methode zur Bewältigung dieser Herausforderung ist die Verwendung von verschleierten…
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❌ Virtualisierung von Testdatenbanken ❌ Testfertige virtualisierte Datenbanken in Sekunden aus einem sicheren Image bereitstellen❗
Intelligente Testdatenproduktion trifft auf moderne Datenbankbereitstellung: Windocks ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Datenbankvirtualisierung (Klonen) zur Bereitstellung von beschreibbaren Datenbank Umgebungen in Sekunden, die jeweils weniger als 40 MB bei der Auslieferung verbrauchen. Dieses Whitepaper stellt in erster Linie die Windocks-Funktionen vor, darunter SQL Server-, PostgreSQL- und MySQL-Container, Datenbank- und Ordner-Virtualisierung. Es stellt auch – und fasst die Integration von — IRI Voracity Testdaten-Erstellungsjobs (Daten-Scrubbing, Subsetting und Synthese) und vergleicht das Windocks-IRI-Bundle mit Delphix aus technischen und kommerziellen Gründen. Klonen von Verzeichnissen von Dateien und unstrukturierten Daten: Git ist ein zunehmend beliebtes Werkzeug zum Klonen von Verzeichnissen. Sowohl Windocks als auch IRI unterstützen die Möglichkeit, Dateien und Verzeichnisse mit…
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❌ PII-Daten in Cloud schützen ❌ Reversible Datenmaskierung von sensiblen semi/unstrukturierten Dateien in S3, GCP und Azure BLOB Storage ❗
Schneller und sicherer Datenschutz: IRI DarkShield ist ein Datenmaskierungswerkzeug zum Auffinden und De-Identifizieren sensibler Daten in semi- und unstrukturierten Dateien und Datenbanken. DarkShield ist eines der drei zentralen Datenmaskierungsprodukte der IRI Data Protector Suite, die grafische Datenklassifizierungs-, Such- und Maskierungsjob-Designmodelle in der IRI Workbench IDE, die auf Eclipse basiert, nutzen können. Ab DarkShield Version 4 werden wei leistungsfähige Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API)-Versionen zur Verfügung gestellt: die "Base" DarkShield API und die DarkShield-Files API. Um sensible Daten in einer Vielzahl von Quellen zu finden und zu schützen, verwenden die DarkShield-APIs spezifizierte Suchabgleiche und Maskierungsregeln, die Geschäftsregeln folgen. Weitere Informationen zur Erstellung von Suchabgleichern und Maskierungsregeln finden Sie…
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❌ Test Data in PDF + Bilder ❌ Generierung oder Erstellung sicherer Testdaten für unstrukturierte Datenquellen ❗
Generierung von Testdaten in PDF- und Bilddateien: IRI DarkShield war schon immer in der Lage, persönlich identifizierbare Informationen (PII) und andere sensible Daten in unstrukturierten Quellen wie PDF-Dokumenten und Bilddateien zu durchsuchen und zu maskieren. Jetzt kann DarkShield auch mit IRI RowGen arbeiten, um Testdaten in diesen Formaten zu generieren und einzufügen – vor Ort oder in der Cloud. Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern und Testern von Anwendungen, die diese Datenquellen verarbeiten oder anderweitig verwalten, mit realistischen, aber sicheren/künstlichen Mustern in DevOps etc. zu arbeiten. Sie ermöglicht keine betrügerische Erstellung von Dokumenten oder Bildern aufgrund von wesentlichen Unterschieden im Hintergrund (Aussehen) und in der Art (Randomisierung) der Testwerte gemäß den…
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❌ PII in Dark Data ❌ Auffinden von Namen/Substantiven in unstrukturierten Texten oder Dokumeten für gezielte Datenmaskierung❗
Verwendung von Tensorflow- und PyTorch-NER-Modellen: Die Erkennung von benannten Entitäten (Named Entity Recognition, NER) ist eine Art des maschinellen Lernens (ML), um benannte Entitäten im grammatikalischen Kontext von unstrukturiertem Text (Dokumenten) zu erkennen. NER wird benötigt, um Dinge wie Personennamen und Straßenadressen zu finden, da diese weder Mustern entsprechen, noch wahrscheinlich eine Übereinstimmung mit Werten in einer definierten Liste (Lookup Set) haben. Da es sich bei vielen Entitäten wie Personennamen oder Adressen um persönlich identifizierbare Informationen (PII) handelt, verwendet IRI DarkShield NER, um solche Daten zu finden und zu maskieren. Während die Kenntnis des Namens einer Person allein vielleicht kein allzu großes Risiko darstellt, erhöht sich in Kombination mit anderen…
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❌ Legacy Datenmigration ❌ Dateiformate ändern wie z.B. ISAM zu JSON, Datentypen EBCDIC zu ASCII, Datenbanken DB2 zu MongoDB, Big-Endian zu Little ❗
Herausforderungen: Mainframe-Downsizing, Portierung von Daten zwischen Anwendungen, Aktualisierung oder Plattformwechsel? Müssen Sie die Änderungen an den Daten auffinden, klassifizieren, neu zuordnen und/oder verfolgen? Dies alles sind Schlüssel zur Erschließung des Wertes von Geschäftsanwendungsdaten in operativen Datenbanken, COBOL-Dateien und mehr. Die IRI Voracity-Plattform oder die IRI Datenmanagement-Suite und insbesondere deren Produkt-Komponent NextForm erfüllen eine Vielzahl von Datenmigrations- und Replikationsanforderungen schneller und kostengünstiger als herkömmliche Anbieter- und Speziallösungen. Entsperren Sie den Geschäftswert von Anwendungsdaten: NextForm befreit Ihre Daten, Programme und Datenbanken von Legacy-Formaten und Vendor Lock-Ins. Mehr Datenvielfalt bedeutet höhere Benutzerfreundlichkeit. Verwenden Sie Ihre Daten für einen neuen Zweck: NextForm modernisiert Dateiformate, damit diese in neuen Anwendungen verwendet werden können. Es repliziert…
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❌ PII in Datenbank ❌ Sensible Datenbank-Daten kostengünstig und zuverlässig finden sowie schützen ❗
Preisgekrönte datenzentrierte Sicherheit: Renommierte Startpunkt-Sicherheits Softwareprodukte der IRI Datenschutz Suite oder der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform werden personenbezogene Daten (PII) und andere "gefährdete Daten" in mehreren Quellen finden, klassifizieren und schützen. Jedes einzelne hilft Ihnen, die CCPA, CIPSEA, FERPA, HIPAA/HITECH, PCI DSS und SOC2 in den USA sowie internationale Datenschutzgesetze wie GDPR, KVKK, LOPD, PDPA, PIPEDA und POPI einzuhalten (und nachzuweisen). Die meisten Kunden von IRI Sicherheitsprodukten erstellen Profile und schützen PII in RDBs, Flat-Files und Excel Sheets vor Ort oder in der Cloud. Jüngste Engagements umfassen auch NoSQL-DBs, Dokumente, Bilder sowie EDI- und Protokolldateien. Streaming und Hadoop-Datenquellen sowie Gesichter werden ebenfalls unterstützt: Strukturierte Datenmaskierung: FieldShield klassifiziert, findet, de-identifiziert, bewertet das…
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❌ Jenkins für DevOps ❌ Testdatenmanagement für Datenmaskierung, synthetische Testdaten oder für Datenbank-Subsetting in einer Jenkins-Pipeline ❗
Testen mit DB-Subsets in einer Jenkins CI/CD Pipeline: Dieser Jenkins-Beitrag ist der vierte in einer Reihe von Artikeln über die Verwendung der IRI-Software für das Testdatenmanagement – die Daten maskiert, synthetisiert oder subsummiert – um sichere, referenziell korrekte Testdaten für DevOps in CI/CD-Umgebungen zu liefern. In früheren Artikeln wurden Beispiele für die Erstellung von Testdaten mit IRI-Software und die Verwendung dieser Daten in GitLab, AWS CodePipeline und Azure DevOps gezeigt. In diesem Artikel erklären wir, wie man Jenkins in einer Google Cloud Platform (GCP) Virtual Machine (VM) hostet und einen IRI-Datenbank-Subsetting-Auftrag ausführt, um diese Daten in eine Jenkins-Pipeline einzuspeisen. Subsetting erzeugt eine kleinere, aber referenziell korrekte Kopie eines größeren Datenbankschemas.…
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❌ Pseudonymisierung & Verschlüsselung ❌ Sensible Daten in halbstrukturierten oder unstrukturierten Datenquellen maskieren UND wiederherstellen ❗
Maskierte Werte wiederherstellen: Die Datenmaskierungssoftware IRI DarkShield konzentriert sich auf das Auffinden und Maskieren sensibler Daten in einer Vielzahl von Quellen, einschließlich unstrukturierter und halbstrukturierter Dateien, Dokumente und Datenbanken. In einigen Fällen kann es jedoch notwendig sein, maskierte Werte wieder auf ihre ursprünglichen Werte zurückzusetzen. Glücklicherweise ist es in DarkShield (für Dark Data) möglich, einen Maskierungsprozess rückgängig zu machen, genauso wie in IRI FieldShield (für strukturierte und semistrukturierte Quellen) und IRI CellShield (gezielt in Excel-Dateien), allerdings nur mit bestimmten Verschlüsselungsalgorithmen und Suchmethoden. In DarkShield setzt die Umkehrbarkeit voraus, dass Sie die maskierten Daten finden können, indem Sie entweder den Inhalt oder die Position (Struktur) innerhalb eines bestimmten Dateiformats wiederfinden. In…
