Dynamische Datenmaskierung mit DataSunrise: Maskierung mit Lua-Skripten
DataSunrise ist eine robuste Sicherheitslösung, die dynamische Datenmaskierungsfunktionen für eine Vielzahl von Datenbanken bietet. Diese Funktion ermöglicht es, sensible Daten in Echtzeit zu verschleiern, um sicherzustellen, dass sie selbst bei Zugriff durch autorisierte Benutzer geschützt bleiben. In diesem Artikel werden wir darauf eingehen, wie DataSunrise dynamische Datenmaskierung handhabt und wie Sie diese Funktion mit Lua-Skripten anpassen können.
Verständnis der dynamischen Datenmaskierung in DataSunrise
Die dynamische Datenmaskierung in DataSunrise funktioniert, indem die SQL-Abfrage im Anfragestadium für die meisten Standardmaskierungsalgorithmen modifiziert wird. Bei komplexeren Maskierungsmethoden modifiziert DataSunrise jedoch die Antwortdaten selbst. Diese Flexibilität ermöglicht ein hohes Maß an Anpassung und stellt sicher, dass sensible Daten angemessen geschützt werden.
DataSunrise unterstützt die dynamische Datenmaskierung für viele Datenbanken, aber Maskierung auf Antwort nur für die folgenden Datenbanken:
- PostgreSQL
- Greenplum
- Amazon Redshift
- MySQL
- MariaDB
- MongoDB
- Amazon
- Athena
- Elasticsearch
- Amazon S3
- Amazon DynamoDB
- TiDB
- GaussDB
- AlloyDB
- Hydra
- SQL Server
Anpassen der Datenmaskierung mit Lua-Skripten
Eines der leistungsstarken Merkmale von DataSunrise ist die Möglichkeit, Datenmaskierungsmethoden mithilfe von Lua-Skripten anzupassen. Lua ist eine leichtgewichtige, hochstufige Programmiersprache, die für die Erweiterung von Anwendungen entwickelt wurde. DataSunrise nutzt die Fähigkeiten von Lua, um Benutzern zu ermöglichen, ihre eigenen Datenmaskierungsmethoden zu definieren.
Hier ist ein Beispiel für ein Lua-Skript, das die ersten und letzten Teile von Namen maskiert:
if columnType == 1 then
for i = 1, #batchRecords do
local parts = {}
for part in string.gmatch(batchRecords[i], "%S+")
do
table.insert(parts, part)
end
parts[1] = '*****'
parts[#parts] = '*****'
batchRecords[i] = table.concat(parts, ' ')
end
end
Dieses Skript funktioniert, indem es den Namen in Teile aufteilt und die ersten und letzten Teile durch Sternchen ersetzt.
Wie man ein Lua-Skript in DataSunrise hinzufügt und testet
Um ein Lua-Skript zu DataSunrise hinzuzufügen und zu testen, folgen Sie diesen Schritten:
Schritt 1: Ein Lua-Skript erstellen.
- Gehen Sie in der DataSunrise-Konsole zum Abschnitt Konfiguration des Untermenüs Lua-Skripten und klicken Sie auf Lua-Skript erstellen.
- Geben Sie im Feld Skript Ihr Lua-Skript ein. Ersetzen Sie das Beispiels-Skript durch Ihr eigenes.
- Klicken Sie auf Speichern, um die Regel zu speichern.
Bild 1. Lua-Skript erstellen
Schritt 2: Erstellen Sie eine neue Maskierungregel mit der Lua-Methode.
- Gehen Sie in der DataSunrise-Konsole zum Abschnitt Datenmaskierung und klicken Sie auf Regel hinzufügen.
- Wählen Sie die Datenbank und die Spalten, auf die Sie die Maskierungsregel anwenden möchten.
- Wählen Sie im Dropdown-Menü Maskierungsmethode die Option Maskierung mit Lua-Skript.
- Wählen Sie im Menü Lua-Skript das Lua-Skript aus, das Sie in Schritt 1 erstellt haben.
- Klicken Sie auf Speichern, um die Regel zu speichern.
- Um die Regel zu testen, führen Sie eine Abfrage zu den maskierten Spalten aus. Die Ergebnisse sollten die maskierten Daten zeigen.
Bild 2. Erstellen Sie eine neue Maskierungsregel mit der Lua-Methode.
In den folgenden Bildern sehen Sie das Ergebnis mit maskierten und nicht maskierten Spalten in MySQL:
Bild 3. Nicht maskierte Ergebnisse
Bild 4. Maskierte Ergebnisse
Denken Sie daran, dass die Wirksamkeit der Datenmaskierung stark von der Komplexität der Maskierungsmethode abhängt. Durch den Einsatz von Lua-Skripten können Sie komplexe Maskierungsmethoden erstellen, die einen höheren Schutzgrad für Ihre sensiblen Daten bieten.
Fazit
DataSunrise bietet eine leistungsstarke und flexible Lösung für die dynamische Datenmaskierung. Egal, ob Sie eine der vielen unterstützten Datenbanken verwenden oder Ihre Maskierungsmethoden mit Lua-Skripten anpassen, DataSunrise hat die Werkzeuge, die Sie benötigen, um Ihre sensiblen Daten zu schützen.