DataSunrise-Masking für Google Cloud BigQuery

Das Maskieren von DataSunrise für Google Cloud BigQuery ist darauf ausgelegt, sensible Daten in der Produktionsdatenbank zu schützen, indem die echten Daten für nicht privilegierte Benutzer verschleiert werden. Verschleierte Daten können trotzdem für die Arbeit genutzt werden, da sie realistisch aussehen. Dank dessen können Dritte die sensiblen Daten für ihre Arbeit nutzen, ohne Risiken einzugehen. Darüber hinaus wird verhindert, dass vertrauliche und regulierte Daten die Datenbank verlassen.

Das Datenmaskierungstool für Google BigQuery verschleiert oder randomisiert sensible Daten und macht sie unbrauchbar, während sie realistisch aussehen. Dies ist nützlich, wenn Sie sensible Daten mit Dritten oder nicht privilegierten Mitarbeitern teilen müssen. Auf diese Weise können Personen die Daten weiterhin für ihre Arbeit nutzen, ohne das Risiko, deren Vertraulichkeit und Privatsphäre zu gefährden.

Datenverschleierung kann eine nützliche Methode sein, wenn Sie die Exposition vertraulicher Informationen gegenüber unbefugten Mitarbeitern oder Dritten (z. B. Testern, Analysten, Entwicklern usw.) minimieren müssen.

DataSunrise für Google Cloud BigQuery: Statistisches und Dynamisches Datenmasking

Dynamisches Maskieren wird zum Zeitpunkt der Abfrage durchgeführt, sodass es nicht notwendig ist, eine eigenständige Kopie der echten Datenbank zu erstellen, wie es beim Statistischen Maskieren der Fall ist. Die Daten werden gemäß den erstellten Regeln maskiert. Denken Sie daran, dass maskierte Daten nicht umkehrbar sind. Das bedeutet, dass es keine Möglichkeit gibt, echte Daten aus den maskierten Werten abzurufen. Dies garantiert, dass sensible Daten nicht offengelegt oder kompromittiert werden.

Datenmaskierung für BigQuery ist ein weiterer Schritt beim Aufbau eines zuverlässigen Sicherheitssystems mit DataSunrise.