Masquage de Données
Le masquage de données permet de travailler en toute sécurité avec les actifs de données, éliminant ainsi le risque de violations de données. Ce processus remplace les données authentiques par des informations fictives mais significatives. Les données sensibles peuvent être substituées par des chaînes fixes ou par des méthodes plus sophistiquées telles que le brassage ou le chiffrement respectant le format.
Le masquage peut être mis en œuvre de deux manières : dynamique ou statique, selon l’endroit où se produit le remplacement des données. DataSunrise prend en charge les deux approches, offrant une protection complète pour vos informations sensibles.
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Masquage Dynamique
Remplacement des données sensibles en temps réel lorsque le client accède à la base de données.
En savoir plusMasquage Statique
Protection des données contre l’exposition dans les domaines de développement, DevOps et test.
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Télécharger3 Points Clés pour Protéger Vos Données Confidentielles
Assurer la Conformité
Les données sensibles sont l’actif le plus précieux de toute entreprise et la pseudonymisation est obligatoire selon des réglementations telles que le RGPD, la loi SOX, le PCI DSS, le HIPAA, et bien d’autres.
Avec DataSunrise, vous pouvez devenir conforme en quelques clics.
Technologies Modernes de Masquage de Données
Méthodes de masquage préconstruites et règles de masquage de données hautement personnalisables pour répondre à tous les besoins de sécurité.
Masquage de l’ensemble de la base de données, d’une colonne ou d’un schéma séparé pour toute finalité telle que le développement, les tests et la formation.
Protection Fiable
Prévention des fuites et expositions de données sensibles, obfuscation complète des données sensibles.
Protection des données et désidentification des PHI, PII ou d’autres données sensibles. Facile à installer, configurer et gérer à la fois sur site et dans le cloud.
Bases de données et plateformes prises en charge :
SQL et NoSQL, dans le Cloud et sur site
Spécification
Description
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