Datenmaskierung
Datenmaskierung ermöglicht Ihnen, sicher mit Datenbeständen zu arbeiten und das Risiko von Datenlecks zu eliminieren. Dieser Prozess ersetzt authentische Daten durch fiktive, aber dennoch bedeutungsvolle Informationen. Sensible Daten können durch feste Zeichenfolgen oder durch fortschrittlichere Methoden wie Shuffle oder formatbewahrende Verschlüsselung ersetzt werden.
Die Maskierung kann auf zwei Weisen implementiert werden: dynamisch oder statisch, je nachdem, wo der Datenaustausch stattfindet. DataSunrise unterstützt beide Ansätze und bietet umfassenden Schutz für Ihre sensiblen Informationen.
Erfahren Sie mehr über Lösungen in der Cloud oder vor Ort

Dynamische Maskierung
Ersetzung sensibler Daten in Echtzeit, wenn der Client auf die Datenbank zugreift.
Erfahren Sie mehrStatische Maskierung
Schutz der Daten vor Exposition in Entwicklungs-, DevOps und Testbereichen.
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Herunterladen3 Schlüsselpunkte zum Schutz Ihrer vertraulichen Daten
Sicherstellung der Einhaltung
Sensible Daten sind das wertvollste Gut eines Unternehmens und die Pseudonymisierung ist gemäß Vorschriften wie DSGVO, SOX, PCI DSS, HIPAA und mehr obligatorisch.
Mit DataSunrise können Sie in nur wenigen Klicks konform werden.
Moderne Datenmaskierungstechnologien
Vorgefertigte Maskierungsmethoden und hochgradig anpassbare Datenmaskierungsregeln, um jede Sicherheitsanforderung zu erfüllen.
Maskierung der gesamten Datenbank, einer separaten Spalte oder eines Schemas zu jedem Zweck wie Entwicklung, Test und Schulung.
Zuverlässiger Schutz
Verhinderung von Datenlecks und Exposition, vollständige Vernebelung sensibler Daten.
Datenschutz und De-Identifizierung von PHI, PII oder anderen sensiblen Daten. Einfach zu installieren, konfigurieren und verwalten sowohl vor Ort als auch in der Cloud.
Unterstützte Datenbanken und Plattformen:
SQL und NoSQL, in der Cloud und vor Ort
Spezifikation
Beschreibung
SQL
- All RDS Databases
- AlloyDB
- Amazon Athena
- Amazon Aurora
- Amazon Redshift
- Apache Hive
- Apache Impala
- Azure Synapse Analytics
- Cloudberry Database
- CockroachDB
- GaussDB
- Google BigQuery
- Google Cloud SQL
- Greenplum
- Heroku Postgres
- Hydra
- IBM Db2
- IBM Db2 Big SQL
- IBM Informix
- IBM Netezza
- MS SQL Azure
- MS SQL Server
- MariaDB
- MySQL
- Neo4j
- Oracle
- PostgreSQL
- Percona Server MySQL
- SAP HANA
- Snowflake
- Sybase
- Teradata
- TiDB
- Vertica
- YugabyteDB