Datenmaskierung
Mit der Datenmaskierung können Sie sicher mit Datenressourcen arbeiten und das Risiko von Datenverletzungen eliminieren. Dieser Prozess ersetzt authentische Daten durch fiktive, aber sinnvolle Informationen. Sensible Daten können durch feste Zeichenfolgen oder durch ausgefeiltere Methoden wie Shuffle oder format-erhaltende Verschlüsselung ersetzt werden.
Die Maskierung kann auf zwei Arten 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
Datenschutz vor Entlastung in Entwicklungs-, DevOps- und Testbereichen.
Erfahren Sie mehrTreten Sie innovativen Lösungen bei
Herunterladen3 wichtige Punkte zum Schutz Ihrer vertraulichen Daten
Sicherstellung der Compliance
Sensible Daten sind das wertvollste Gut eines Unternehmens und die Pseudonymisierung ist nach Vorschriften wie GDPR, SOX, PCI DSS, HIPAA und weiteren obligatorisch.
Mit DataSunrise können Sie mit nur wenigen Klicks konform werden.
Moderne Datenmaskierungstechnologien
Vorabgefertigte Maskierungsmethoden und hoch anpassbare Datenmaskierungsregeln, um jede Sicherheitsanforderung zu erfüllen.
Maskierung der gesamten Datenbank, einer separaten Spalte oder des Schemas für verschiedene Zwecke wie Entwicklung, Testen und Schulung.
Zuverlässiger Schutz
Verhinderung von Datenlecks und Entblößung sensibler Daten sowie vollständige Verschleierung sensibler Daten.
Datenschutz und De-Identifikation von PHI, PII oder anderen sensiblen Daten. Einfach zu installieren, zu konfigurieren und zu 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