민감한 데이터를 보호하기 위해 Oracle Data Masking 및 Subsetting을 어떻게 사용합니까?

민감한 데이터를 보호하기 위해 Oracle Data Masking 및 Subsetting 사용 방법

Oracle Data Masking and Subsetting (DMS)은 개발, 테스트 및보고 목적으로 액세스 할 수 있도록 민감한 데이터를 보호하기위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 프로세스에는 일반적으로 몇 가지 주요 단계가 포함됩니다.

1. 민감한 데이터 식별 : 첫 번째 및 중요한 단계는 Oracle 데이터베이스 내에서 모든 민감한 데이터를 정확하게 식별하는 것입니다. 여기에는 이름, 주소, 사회 보장 번호, 신용 카드 세부 정보 및 규제 준수 (예 : GDPR, CCPA)와 같은 개인 식별 정보 (PII)가 포함됩니다. 이 식별은 종종 데이터의 민감도와 의도 된 사용을 이해하기 위해 데이터베이스 관리자, 보안 담당자 및 비즈니스 이해 관계자 간의 협업이 필요합니다.

2. 마스킹 규칙 정의 : 일단 민감한 데이터가 식별되면 DMS 내에서 마스킹 규칙을 정의해야합니다. 이 규칙은 데이터를 마스킹하는 방법을 지정합니다. DMS는 다음을 포함하여 다양한 마스킹 기술을 제공합니다.

• 셔플 링 : 열 내에서 값을 무작위로 재분배합니다.
• 대체 : 값을 사전 정의 된 값으로 대체합니다 (예 : 이름을 "테스트 사용자"로 바꾸는).
• 무작위 화 : 데이터 유형에 따라 랜덤 값을 생성합니다.
• 부분 마스킹 : 데이터의 일부만 마스킹합니다 (예 : 신용 카드 번호의 중간 숫자 마스킹).
• 데이터 하위 집합 : 특정 목적에 필요한 정보 만 포함하는 원래 데이터의 작은 서브 세트를 작성합니다.

적절한 마스킹 기술을 선택하는 것은 데이터의 민감도와 환경의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다.

3. 마스킹 작업 설정 : DMS를 사용하면 마스킹 작업을 만들고 예약 할 수 있습니다. 이 작업은 적용 할 테이블, 열 및 마스킹 규칙을 지정합니다. 마스킹 주파수 및 마스크 데이터의 대상 스키마와 같은 작업 매개 변수를 정의 할 수 있습니다.

4. 모니터링 및 감사 : 데이터 보호를 보장하기 위해서는 마스킹 작업의 정기적 인 모니터링이 필수적입니다. DMS는 마스킹을 수행 한 사람, 수행 시점 및 변경 사항을 포함한 모든 마스킹 활동을 추적하는 감사 기능을 제공합니다. 이 감사 트레일은 규정 준수 및 보안 목적에 중요합니다.

5. 배포 및 통합 : 마스크 데이터는 필요에 따라 다른 환경 (개발, 테스트,보고)에 배포 할 수 있습니다. DMS는 조직의 데이터 관리 워크 플로 내에서 다양한 도구 및 프로세스와 통합 할 수 있습니다.

Oracle Data Masking 및 Subsetting 구현을위한 모범 사례

Oracle DMS의 효과적인 구현에는 모범 사례에 대한 신중한 계획과 준수가 필요합니다.

• 포괄적 인 데이터 발견 및 분류 : 데이터 환경에 대한 철저한 이해가 중요합니다. 자동화 된 도구를 사용하여 사전 정의 된 기준 및 준수 요구 사항에 따라 민감한 데이터를 식별하고 분류하십시오.
• 입상 마스킹 규칙 : 다양한 데이터 요소에 대한 적절한 보호를 보장하기 위해 과립 수준에서 마스킹 규칙을 정의합니다. 데이터 유틸리티를 손상시킬 수있는 지나치게 광범위한 규칙을 피하십시오.
• 테스트 및 검증 : 마스킹 규칙을 생산에 배치하기 전에 비 생산 환경에서 철저히 테스트하여 마스킹의 효과를 확인하고 데이터 무결성을 보장하십시오.
• 버전 제어 및 롤백 : 마스킹 규칙 및 작업의 버전 제어를 유지하여 오류 또는 예기치 않은 문제의 경우 쉬운 롤백을 가능하게합니다.
• 정기 검토 및 업데이트 : 데이터 민감도, 규정 준수 요구 사항 및 비즈니스 요구의 변경 사항을 해결하기 위해 마스킹 규칙 및 프로세스를 정기적으로 검토하고 업데이트합니다.
• 보안 고려 사항 : 액세스 제어 및 암호화를 포함한 DMS 주변의 강력한 보안 제어를 구현하여 마스크 데이터 및 마스킹 프로세스 자체에 대한 무단 액세스를 방지합니다.

Oracle Data Masking 및 Subseting 다양한 데이터 유형 및 형식 처리

Oracle DMS는 광범위한 데이터 유형과 형식을 지원합니다. 효과적으로 마스킹 할 수 있습니다.

• 숫자 데이터 : 정수, 부동 소수점 번호 등은 무작위 배정, 대체 또는 부분 마스킹 기술을 사용하여 마스킹 할 수 있습니다.
• 문자 데이터 : 문자열, 이름, 주소 등은 대체, 셔플 링 또는 발음 마스킹을 사용하여 마스킹 할 수 있습니다.
• 날짜 및 시간 데이터 : 날짜 및 타임 스탬프는 값을 이동 시키거나 특정 범위 내의 임의의 날짜로 교체하여 마스킹 할 수 있습니다.
• 이진 데이터 : 덜 일반적이지만 DMS는 적절한 마스킹 기술을 사용하여 이진 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다.

DMS의 유연성을 사용하면 특정 데이터 유형 및 형식에 대한 사용자 정의 마스킹 규칙을 정의하여 고유 한 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. 이 시스템은 내부적으로 데이터 유형 변환을 처리하여 기본 데이터 형식에 관계없이 일관된 마스킹을 보장합니다. 그러나 복잡하거나 비정상적인 데이터 형식의 경우 원하는 마스킹 효과를 달성하기 위해 사용자 정의 기능 또는 스크립트가 필요할 수 있습니다.

Oracle Data Masking 사용 및 대규모 데이터 세트에서의 서브셋의 성능 영향

대규모 데이터 세트에 대한 DMS의 성능 영향은 몇 가지 요인에 따라 다릅니다.

• 데이터 세트 크기 : 더 큰 데이터 세트는 자연스럽게 마스크에 더 오래 걸립니다.
• 마스킹 기술 : 복잡한 마스킹 기술 (예 : 셔플 링)은 더 간단한 것보다 계산 집약적 일 수 있습니다 (예 : 대체).
• 하드웨어 리소스 : 충분한 CPU, 메모리 및 I/O 리소스는 효율적인 마스킹에 중요합니다.
• 동시성 : DMS는 병렬 처리를 지원하여 대형 데이터 세트에서 마스킹 속도를 높입니다. 병렬 실행의 적절한 구성은 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 데이터 압축 : 마스킹 전에 데이터 압축 기술을 사용하면 처리 시간 및 스토리지 요구 사항이 줄어 듭니다.

매우 큰 데이터 세트의 경우, 병렬 처리를 위해 더 작은 서브 세트로 데이터를 점진적으로 마스킹하거나 분할하기 위해 DMS의 기능을 사용하는 것을 고려하십시오. 성능 오버 헤드를 최소화하려면 신중한 계획과 최적화가 필수적입니다. 대표적인 데이터 볼륨을 갖춘 비 생산 환경에서의 성능 테스트는 특정 환경에 대한 DMS의 영향을 평가하는 것이 좋습니다.

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