Comment utiliser Oracle Data Masking and Unsetting pour protéger les données sensibles?

Comment utiliser le masquage et le sous-ensemble des données Oracle pour protéger les données sensibles

Oracle Data Masking and Sous-setting (DMS) fournit une solution robuste pour protéger les données sensibles tout en permettant l'accès à des fins de développement, de test et de rapport. Le processus implique généralement plusieurs étapes clés:

1. Identification des données sensibles: la première et une étape cruciale consiste à identifier avec précision toutes les données sensibles dans vos bases de données Oracle. Cela comprend des informations personnellement identifiables (PII) comme les noms, les adresses, les numéros de sécurité sociale, les détails de la carte de crédit et autres données confidentielles soumises à la conformité réglementaire (par exemple, RGPD, CCPA). Cette identification nécessite souvent une collaboration entre les administrateurs de bases de données, le personnel de sécurité et les parties prenantes de l'entreprise pour comprendre la sensibilité des données et son utilisation prévue.

2. Définition des règles de masquage: une fois les données sensibles identifiées, vous devez définir les règles de masquage dans le DMS. Ces règles spécifient comment les données doivent être masquées. DMS propose diverses techniques de masquage, notamment:

• SHUFFLING: Redistribution de redistribution au hasard dans une colonne.
• Substitution: remplacement des valeurs par des valeurs prédéfinies (par exemple, remplacer les noms par "Test User").
• Randomisation: générer des valeurs aléatoires basées sur le type de données.
• Masquage partiel: masquage uniquement les parties des données (par exemple, masquant les chiffres du milieu d'un numéro de carte de crédit).
• CONSEZ DE DONNÉES: Création d'un sous-ensemble plus petit des données d'origine qui ne contient que les informations nécessaires à un usage spécifique.

Le choix de la technique de masquage appropriée dépend de la sensibilité des données et des exigences spécifiques de l'environnement.

3. Configuration des travaux de masquage: DMS vous permet de créer et de planifier des travaux de masquage. Ces travaux spécifient les tables, les colonnes et les règles de masquage à appliquer. Vous pouvez définir des paramètres de travail tels que la fréquence du masquage et le schéma cible pour les données masquées.

4. Surveillance et audit: surveillance régulière des travaux de masquage est essentielle pour assurer la protection des données. DMS fournit des capacités d'audit pour suivre toutes les activités de masquage, notamment qui a effectué le masquage, quand il a été effectué, et quelles changements ont été apportés. Cette piste d'audit est cruciale à des fins de conformité et de sécurité.

5. Déploiement et intégration: les données masquées peuvent être déployées dans différents environnements (développement, tests, rapports) au besoin. Le DMS peut s'intégrer à divers outils et processus au sein du flux de travail de gestion des données de votre organisation.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre du masquage et des sous-ensembles de données Oracle

La mise en œuvre efficace d'Oracle DMS nécessite une planification minutieuse et une adhésion aux meilleures pratiques:

• Découverte et classification complètes des données: une compréhension approfondie de votre paysage de données est cruciale. Utilisez des outils automatisés pour identifier et classer les données sensibles en fonction des critères prédéfinis et des exigences de conformité.
• Règles de masquage granulaire: définir les règles de masquage au niveau granulaire pour assurer une protection appropriée pour différents éléments de données. Évitez les règles trop larges qui pourraient compromettre l'utilité des données.
• Test et validation: Avant de déployer des règles de masquage à la production, testez-les soigneusement dans un environnement de non-production pour vérifier l'efficacité du masquage et assurer l'intégrité des données.
• Contrôle de la version et Rollback: Maintenez le contrôle de la version de vos règles de masquage et de vos travaux pour permettre une retournement facile en cas d'erreurs ou de problèmes inattendus.
• Revue régulière et mises à jour: examinez et mettez régulièrement à mettre à jour vos règles et processus de masquage pour répondre aux modifications de la sensibilité des données, des exigences de conformité et des besoins de l'entreprise.
• Considérations de sécurité: implémentez des contrôles de sécurité robustes autour du DMS, y compris le contrôle d'accès et le chiffrement, pour empêcher un accès non autorisé aux données masquées et au processus de masquage lui-même.

Masking et sous-ensemble Oracle Gestion des différents types et formats de données

Oracle DMS prend en charge un large éventail de types de données et de formats. Il peut efficacement masquer:

• Données numériques: les entiers, les nombres à virgule flottante, etc. peuvent être masqués à l'aide de techniques de randomisation, de substitution ou de masquage partiel.
• Données de caractère: les chaînes, les noms, les adresses, etc. peuvent être masquées en utilisant la substitution, le mélange ou le masquage phonétique.
• DATES ET DES DONNÉES: Les dates et les horodatages peuvent être masqués en décalant les valeurs ou en les remplaçant par des dates aléatoires dans une plage spécifique.
• Données binaires: Bien que moins courantes, le DMS peut gérer les données binaires en utilisant des techniques de masquage appropriées.

La flexibilité de DMS vous permet de définir des règles de masquage personnalisées pour des types et des formats de données spécifiques pour répondre à vos exigences uniques. Le système gère les conversions de types de données en interne, garantissant un masquage cohérent quel que soit le format de données sous-jacent. Cependant, pour des formats de données complexes ou inhabituels, des fonctions ou des scripts personnalisés peuvent être nécessaires pour atteindre l'effet de masquage souhaité.

Implications de performances de l'utilisation du masquage et des sous-ensembles de données Oracle sur de grands ensembles de données

L'impact des performances des DM sur les grands ensembles de données dépend de plusieurs facteurs:

• Taille de l'ensemble de données: les ensembles de données plus grands prennent naturellement plus de temps à masquer.
• Techniques de masquage: les techniques de masquage complexes (par exemple, le mélange) peuvent être plus intensives en calcul que les plus simples (par exemple, la substitution).
• Ressources matérielles: les ressources suffisantes du CPU, de la mémoire et des E / S sont cruciales pour un masquage efficace.
• Concurrence: DMS prend en charge le traitement parallèle pour accélérer le masquage sur de grands ensembles de données. Une configuration appropriée de l'exécution parallèle peut considérablement améliorer les performances.
• Compression des données: l'utilisation des techniques de compression des données avant le masquage peut réduire le temps de traitement et les exigences de stockage.

Pour les ensembles de données extrêmement grands, envisagez d'utiliser les capacités de DMS pour le masquage incrémentiel ou le partitionnement des données en sous-ensembles plus petits pour un traitement parallèle. Une planification et une optimisation minutieuses sont essentielles pour minimiser les frais généraux de performance. Les tests de performances dans un environnement non production avec des volumes de données représentatifs sont fortement recommandés pour évaluer l'impact du DMS sur votre environnement spécifique.

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