datamaskering er en datasikkerhedsteknik, hvor et datasæt kopieres, men med følsomme data tilsløret. Denne godartede replika bruges derefter i stedet for de autentiske data til test-eller træningsformål.

Hvad skal jeg vide om datamaskering?

datamaskering erstatter ikke kun følsomme data med emner. Det skaber karakteristisk intakte, men uautentiske, replikaer af personligt identificerbare data eller andre meget følsomme data for at opretholde dataens kompleksitet og unikke egenskaber. På denne måde vil test udført på korrekt maskerede data give de samme resultater som de ville på det autentiske datasæt.

hvad er fordelene ved datamaskering?

datamaskering er vigtig i mange regulerede industrier, hvor personligt identificerbare oplysninger skal beskyttes mod overeksponering. Ved at maskere data kan organisationen udsætte dataene efter behov for at teste teams eller databaseadministratorer uden at gå på kompromis med dataene eller komme ud af overholdelse. Den primære fordel er reduceret sikkerhedsrisiko.

hvad er udfordringerne ved datamaskering?

datamaskering er vanskelig, fordi de ændrede data skal bevare alle egenskaber ved de originale data, der kræver specifik behandling. Alligevel skal den transformeres tilstrækkeligt, så ingen, der ser replikaen, kan reverse-engineer den. Kommercielle programmelløsninger er tilgængelige for at automatisere maskering og give tillid til tilsløringskvaliteten.