Maskierung von XML und CSV, die in S3 Buckets gespeichert sind

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) ist ein von Amazon gehosteter Objektspeicherdienst, der heutzutage weit verbreitet für die Speicherung von Daten jeglicher Struktur verwendet wird. Er unterstützt zahlreiche Anwendungsfälle, angefangen beim Archivieren verschiedener Dateien und Dokumente, über das Speichern von Website-Daten bis hin zur Datenspeicherung für maschinelles Lernen und Big Data Analytics.

Das XML-Format ist eine gängige Methode zur Darstellung von hierarchisch strukturierten Daten oder ganzen Geschäftsobjekten. Diese Datenarten sind in den meisten Fällen das Schreckgespenst des „Tabellen“-Ansatzes und machen es schwierig und ressourcenintensiv, sie in relationale Datenbanken zu speichern. Hier kommt S3 ins Spiel und bietet Unternehmen eine wirtschaftliche und sichere Lösung für die Speicherung solcher Datenarten. Es ist jedoch immer ratsam, über den Schutz solcher Daten in den S3-Buckets nachzudenken, um die Datensicherheit auf das nächste Level zu heben. So kann niemand Ihr Geschäft beschädigen, indem er Ihre Daten manipuliert oder stiehlt.

Mit diesem großen Update in DataSunrise Security können Sie eine zusätzliche Schutzschicht für Ihre in S3-Buckets gespeicherten Daten einführen, indem Sie dynamische Datenmaskierung anwenden. Diese wird jetzt für XML-Dateien unterstützt, zusammen mit CSV- und JSON-Formaten, was sie extrem nützlich macht, um S3-Buckets in Ihren BI-, ML- und anderen Lösungen abzusichern. Schützen Sie Ihre Daten, indem Sie dynamische Maskierungsregeln anwenden, um Ihre Daten im laufenden Betrieb durch die von Ihnen definierten Werte zu ersetzen, ohne die ursprünglichen Dateien zu verändern.

Einstellungen der Regel und Ergebnis der XML-Maskierung:

<people_test>
    <record>
        <id>1</id>
        <first_name>********</first_name>
        <last_name>*****</last_name>
        <email>[email protected]</email>
        <gender>Male</gender>
        <ip_address>181.236.58.217</ip_address>
    </record>
    <record>
        <id>2</id>
        <first_name>*******</first_name>
        <last_name>******</last_name>
        <email>[email protected]</email>
        <gender>Male</gender>
        <ip_address>201.187.144.70</ip_address>
    </record>
    <record>
        <id>3</id>
        <first_name>*******</first_name>
        <last_name>****</letzter_name>
        <e-mail>[email protected]</email>
        <gender>Weiblich</gender>
        <ip_adresse>113.21.227.26</ip_address>
    </record>
</people_test>

Einstellungen der Regel und Ergebnis der CSV-Maskierung:

id    vorname          nachname     email        geschlecht   ip_adresse
*     Gilfoyle         *********    *****        Weiblich     **********
*     Chilcotte        *********    *****        Männlich     **********
*     Terrell          *********    *****        Männlich     **********
*     Pearle           *********    *****        Weiblich     **********
*     Kits             *********    *****        Männlich     **********
*     McAlpine         *********    *****        Männlich     **********