სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
ციფრულ სამყაროში არის რამდენიმე ეტაპი, როდესაც მესამე მხარეებს შეუძლიათ წვდომა თქვენი მომხმარებლის ან ბიზნესის მონაცემებზე. ასეთი ინფორმაცია ადვილად არ წაიშლება მოხსენებებიდან ან მომხმარებლის პრეზენტაციებიდან. ანალოგიურად, თქვენ არ შეგიძლიათ უბრალოდ გაავრცელოთ მონაცემები.
მონაცემთა შენიღბვა არის სასიცოცხლო უსაფრთხოების გადაწყვეტა, რომელიც ანაცვლებს ნაჩვენები მონაცემებს გამოგონილი მონაცემებით, ხოლო ამ სიტუაციაში ნამდვილ მონაცემებს უსაფრთხოდ ინახავს.
მონაცემთა შენიღბვა არის სენსიტიური მონაცემების ისეთი ცვლილების პრაქტიკა, რომ მათი გამოყენება ჯერ კიდევ შესაძლებელია მისი დანიშნულებისამებრ, მაგრამ არ შეიძლება გამოყენებულ იქნას კონკრეტული ადამიანების იდენტიფიცირებისთვის.
სენსიტიური მონაცემები, სახელების, მისამართების და სოციალური დაცვის ნომრების ჩათვლით, ჩანაცვლებულია სარწმუნო, მაგრამ ყალბი ინფორმაციით. ამ გზით, მონაცემების გატეხვის შემთხვევაშიც კი, კრიტიკული ინფორმაცია დაცულია.
ამ პოსტში, ჩვენ ყურადღებით დავაკვირდებით ბაზარზე არსებულ მონაცემთა დაფარვის ტოპ 10 ინსტრუმენტს.
რა არის მონაცემთა ნიღაბი?
მონაცემთა შენიღბვა არის პირადი ინფორმაციის დამალვის ტექნიკა გამოგონილი ინფორმაციის ჩანაცვლებით, როგორიცაა საკრედიტო ბარათის ნომრები, პაროლები ან პირადი იდენტიფიკაციის სხვა ფორმები.
ეს სტრატეგია იძლევა წარმომადგენლობითი მონაცემების გამოყენებას განვითარების, ტესტირების ან ტრენინგისთვის, ხოლო გარანტიას იძლევა, რომ სენსიტიური მონაცემები კონფიდენციალური იქნება მაშინაც კი, როდესაც გაზიარებულია სხვა მხარეებთან.
სენსიტიური მონაცემების ნიღბირება შესაძლებელია სხვადასხვა ტექნიკის გამოყენებით, მათ შორის ტოკენიზაცია, ჩანაცვლება, დაშიფვრა და ჩარევა. როდესაც შერწყმა გადაანაწილებს მონაცემთა მნიშვნელობებს, ჩანაცვლება ცვლის რეალურ მონაცემებს ფიქტიური მნიშვნელობებით.
მეორეს მხრივ, დაშიფვრა აბნელებს მონაცემებს დაშიფრულ ტექსტად გარდაქმნით, რომელსაც სჭირდება გაშიფვრის გასაღები დეკოდირებისთვის ორიგინალური მონაცემების გამოსავლენად. ტოკენიზაცია გულისხმობს მგრძნობიარე მონაცემების ორიგინალური ფორმატის შენარჩუნებას შემთხვევით წარმოქმნილი ტოკენების ჩანაცვლებისას.
მონაცემთა დაფარვის მიზანია პრაქტიკული გადაწყვეტის შექმნა, რომელიც არ შეიცავს მგრძნობიარე ინფორმაციას, არამედ უზრუნველყოფს სტრუქტურის დუბლიკატს. როდესაც რეალური მონაცემები არ არის საჭირო, ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა მომხმარებლის ტრენინგის, პროდუქტის დემოსა და პროგრამული უზრუნველყოფის ტესტირებისთვის.
რატომ არის მონაცემთა დაფარვა ასე აუცილებელი?
მონაცემთა ნიღაბი გამოიყენება ყველაზე ჭკვიანი და ყველაზე აქტიური ორგანიზაციების მიერ მრავალი მიზეზის გამო:
- ღრუბელში მონაცემების ატვირთვისას მონაცემთა დაკარგვის ან გატეხვის შესაძლებლობის აღმოფხვრა.
- უსაფრთხოების მნიშვნელოვანი საკითხების მოგვარება, როგორიცაა მონაცემთა ექსფილტრაცია, ინსაიდერული საფრთხეები, გატეხილი ანგარიშები და დაუცველი ურთიერთქმედება გარე სისტემებთან.
- კონკურენტების თავიდან აცილება თქვენი კომპანიის კომერციული გეგმების აღმოჩენაში, მათ შორის მოგების მარჟა, მომხმარებლის რაოდენობა და სხვა ფაქტორები.
- საშუალებას გაძლევთ თავიდან აიცილოთ კლიენტის მონაცემების არაავტორიზებული ან არასათანადო გამოყენება პერსონალის წევრების, დამოუკიდებელი კონტრაქტორების ან მომწოდებლების მიერ.
- შენიღბული მონაცემების უფასო კომერციული გამოყენების დაშვება სტაჟიორებთან, დეველოპერებთან, დიზაინერებთან, კონტენტის მწარმოებლებთან და ფართო საზოგადოებასთან.
- მონაცემთა გაწმენდა იყენებს მონაცემთა ნიღბებს ორიგინალური მნიშვნელობების შესაცვლელად შესანახ საშუალებებზე, მაშინ როდესაც ფაილის სტანდარტული წაშლა კვლავ ტოვებს მონაცემთა კვალს.
მონაცემთა ნიღბის ინსტრუმენტები
1. დელფიქსი
Delphix არის უახლესი პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელსაც შეუძლია სწრაფად ამოიცნოს და დამალოს სენსიტიური მონაცემები რამდენიმე წყაროდან, მათ შორის რელაციური მონაცემთა ბაზებიდან და ფაილებიდან.
მომხმარებელთა სახელები, ელფოსტის მისამართები და საკრედიტო ბარათის ნომრები არ შეგაწუხებთ, რადგან Delphix-ს შეუძლია ავტომატურად აღმოაჩინოს 30-ზე მეტი სხვადასხვა სახის მგრძნობიარე ინფორმაცია.
ამ აპლიკაციის გამოყენებით შეიძლება დაიფაროს მონაცემთა მრავალფეროვნება, მათ შორის სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემები. დელფიქსი იყენებს სხვადასხვა მეთოდს მონაცემების დასამალად, მათ შორის ჰეშირების, ჩანაცვლებისა და ჩარევის ჩათვლით.
50-ზე მეტი უნიკალური პროფილირების გამონათქვამით, Delphix მოიცავს წინასწარ აშენებული პროფილის კომპლექტების დიდ ბიბლიოთეკას. შენიღბვის ალგორითმების გაშვება არ საჭიროებს თქვენ იყოთ ექსპერტი პროგრამისტი, ხოლო Delphix-ს შეუძლია ზუსტი მნიშვნელობების შექმნა და ამავე დროს შეინარჩუნოს რეფერენციალური მთლიანობა თქვენს მონაცემთა წყაროებში და მათ შორის.
პროგრამული უზრუნველყოფა ასევე უბრალოდ კონფიგურირებადია, თუ ახალი ალგორითმის შემუშავება გჭირდებათ. თქვენი ნიღბიანი მონაცემები გააგრძელებს უნაკლოდ მუშაობას, რაც საშუალებას მოგცემთ გამოიყენოთ ისინი განვითარების, ტესტირებისა და ანალიტიკური საჭიროებისთვის.
მონაცემთა ტოკენიზაცია და შეუქცევადი ნიღბების გადაწყვეტილებები მოწოდებულია Delphix-ის მიერ მონაცემთა კონფიდენციალურობის უზრუნველსაყოფად და თქვენი ბიზნესის უსაფრთხოება უნდა შეესაბამებოდეს სტანდარტებსა და კანონებს, როგორიცაა GDPR, HIPAA ან CCPA. რისკები შეიძლება აღმოიფხვრას არასაწარმოო გარემოში ერთიანი დაფარვის პროცედურების განსაზღვრით და განხორციელებით.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
2. IBM InfoSphere Optim მონაცემთა კონფიდენციალურობა
IBM InfoSphere Optim Data Privacy გადაწყვეტა საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს შეცვალონ მგრძნობიარე მონაცემები კონტექსტუალურად შესაბამისი და რეალისტური (მაგრამ გამოგონილი) მონაცემებით სხვადასხვა გზით.
ტექნოლოგია საშუალებას აძლევს საწარმოებს იპოვონ მგრძნობიარე მონაცემები და საჭიროების შემთხვევაში დაფარონ ისინი მონაცემთა ბაზებში, საწყობებში, ღრუბელში და დიდი მონაცემების სიტუაციებში.
სენსიტიური ინფორმაციის მართვა და შენიღბვა (PII და სხვა პირადი მონაცემები) გაადვილებულია არაწარმოების კონტექსტში, მათ შორის განვითარება, ტესტირება და ხარისხის უზრუნველყოფა IBM InfoSphere Optim Data Privacy-ის წყალობით.
InfoSphere უზრუნველყოფს მონაცემთა უსაფრთხოებას და კონფიდენციალურობას, რასაც მოითხოვს BFSI ინდუსტრია, განსაკუთრებით მრავალ მომწოდებლის განვითარების/მხარდაჭერის ეკოსისტემაში. ეს არის შესანიშნავი ინსტრუმენტი მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და გარემოს დასაცავად.
წარმოების მონაცემთა ბაზებიდან და ნიღბის მეთოდებიდან მონაცემების ამოღების დასაყენებლად, კოდირება არ არის საჭირო. კონვერტაცია უფრო სწრაფად ხდება უსაფრთხო არხში. IBM გპირდებათ მონაცემთა შესაბამისობის, რისკების მენეჯმენტის და ოპერატიული მუშაობის გაუმჯობესებას.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
3. K2View
K2View შეიძლება იყოს საუკეთესო ვარიანტი თქვენთვის, თუ თქვენ ეძებთ მონაცემთა დაფარვის ძლიერ ინსტრუმენტს, რომელსაც შეუძლია ეფექტურად დაიცვას თქვენი მგრძნობიარე მონაცემები.
მისი მიზანია მონაცემთა ნიღბების გამარტივება განლაგების ხარჯებისა და დროის შემცირებით, ხოლო ასევე მოხსნის საწარმოს დონის გართულებებს მონაცემთა პროდუქტის სტრატეგიით.
K2View გთავაზობთ ძლიერ უსაფრთხოებას PII მონაცემებისთვის და ინარჩუნებს ნიღბიანი მონაცემების რელაციურ თანმიმდევრულობას ტრანზიტში მყოფი მგრძნობიარე ინდივიდუალური ერთეულის მონაცემების ანონიმიზაციის გზით.
გარდა ამისა, ის შექმნილია იმისთვის, რომ დაგეხმაროთ მონაცემთა დაცვის რიგი რეგულაციების დაცვაში, როგორიცაა GDPR, CCPA/CPRA, HIPAA, LGPD და PCI DSS.
K2View-ს აქვს მონაცემთა კატალოგირება და ავტომატური აღმოჩენის შესაძლებლობა, რაც აადვილებს სენსიტიური მონაცემების რუკას და კლასიფიკაციას. გარდა ამისა, თქვენ შეგიძლიათ განახორციელოთ მონაცემთა ბაზის ფაილები და მეტამონაცემების ძიება მარცვლოვან დონეზე.
თქვენ გაქვთ თავისუფლება, დაიმალოთ თქვენი მონაცემები ისე, რომ ყველაზე ეფექტური იყოს თქვენი ბიზნესისთვის, ასობით ხელმისაწვდომი ნიღბის მეთოდის წყალობით, მათ შორის ჩანაცვლება, რანდომიზაცია, შერწყმა, გადართვა, გაუქმება და რედაქცია.
გარდა ამისა, K2View მხარს უჭერს უპრობლემო ინტეგრაციას ტექნოლოგიების ან მონაცემთა წყაროების ფართო სპექტრთან, მიუხედავად იმისა, იქნება ისინი ჰოსტინგი ადგილობრივად თუ ღრუბელში. რეფერენციული მთლიანობის მქონე მონაცემების დასამალად, შეგიძლიათ ეს გადაწყვეტა დაუკავშიროთ რელაციურ მონაცემთა ბაზებს, ძველ სისტემებს, NoSQL, XML დოკუმენტებს, შეტყობინებების რიგებს და ბრტყელ ფაილებს.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
4. Oracle მონაცემთა ნიღბები და ქვეპარამეტრები
Oracle Data Masking and Subsetting არის ეფექტური ინსტრუმენტი, რომელიც კომპანიებს საშუალებას აძლევს შეამცირონ მონაცემთა დარღვევის რისკი და შეინარჩუნონ მონაცემთა ხარისხი არაწარმოების პარამეტრებისთვის. გამოსავალი მოიცავს უამრავ ჩაშენებულ მონაცემთა ნიღბის ტექნიკას, მათ შორის რედაქციას, ჩანაცვლებასა და შერწყმას, სენსიტიური მონაცემების დასამალად ისე, რომ ინარჩუნებს მათ გამოყენებას, მაგრამ დაჩრდილავს მის იდენტურობას.
განვითარების, ტესტირებისა და ანალიტიკური მიზნებისთვის Oracle Data Masking და Subsetting ასევე უზრუნველყოფს ქვეპარამეტრების შესაძლებლობას წარმოების მონაცემების უფრო მართვადი ასლების შესაქმნელად.
მონაცემების ნიღბისა და ქვეპარტიკულაციისას, მას შეუძლია შეინარჩუნოს რეფერენციალური მთლიანობა, რთული ურთიერთობები და დამოკიდებულებები. მონაცემთა ბაზები, ფაილები და აპლიკაციები შენობაში ან ღრუბელში შეიძლება გამოყენებულ იქნას გადაწყვეტილებით. მონაცემთა ბაზის პირადი ინფორმაცია და მისი შთამომავლობა ავტომატურად აღიარებულია ამ პროგრამის მიერ.
ის ინახავს ნიღბის ფორმატების ცენტრალურ ბიბლიოთეკას, რომელიც უზრუნველყოფს გამოსაყენებლად მზა ფორმებს და აძლევს მომხმარებლებს მრავალ ალტერნატივას ნებისმიერი მოცემული მონაცემების შენიღბვისთვის. სხვადასხვა გამოყენების შემთხვევებიდან მონაცემების დასამალად სხვადასხვა პარამეტრებში, Oracle გთავაზობთ სრულ ტრანსფორმაციის ტექნიკას.
ეს მიზანშეწონილია იმ ბიზნესებისთვის, რომლებმაც უნდა დაიცვან კანონები, რომლებიც არეგულირებს მონაცემთა კონფიდენციალურობას, როგორიცაა GDPR, CCPA/CPRA, HIPAA და სხვა. სახელები, მისამართები, ტელეფონის ნომრები, ელ.წერილი, საკრედიტო ბარათის ნომრები და ჯანმრთელობის შესახებ ინფორმაცია შეიძლება დამალული იყოს გადაწყვეტილებით.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
5. Informatica მუდმივი მონაცემთა ნიღაბი
Informatica Persistent Data Masking არის მონაცემთა დაფარვის ყოვლისმომცველი გადაწყვეტა, რომელიც საშუალებას აძლევს ბიზნესებს უსაფრთხოდ დაიცვან მგრძნობიარე მონაცემები შიდა და გარე დაინტერესებულ მხარეებთან გაზიარებისას.
ამ გადაწყვეტაში გამოყენებული დახვეწილი ალგორითმები იძლევა მგრძნობიარე ინფორმაციის დაცვას ნიღბების მთელი რიგი ტექნიკის გამოყენებით, როგორიცაა ფორმატის შენარჩუნება და ღირებულების შენარჩუნების ნიღაბი. ტექნოლოგია, რომელსაც შეუძლია მონაცემების დაფარვა რეალურ დროში ან პარტიაში, იცავს სენსიტიურ მონაცემებს როგორც ტრანზიტის, ასევე სერიის რეჟიმში.
მონაცემთა ბაზები, ფაილები და მეინფრეიმები მხოლოდ რამდენიმე ადგილია, სადაც მას შეუძლია მონაცემების დამალვა. ამ პროგრამის გამოყენება იძლევა მონაცემთა დამალვის საშუალებას რამდენიმე პლატფორმაზე, მათ შორის Oracle-ზე, IBM DB2-ზე, Microsoft SQL Server-ზე და სხვა.
გამოსავალი შესანიშნავი ალტერნატივაა საწარმოებისთვის, რომლებიც გადააქვთ თავიანთი მონაცემები ღრუბელზე, რადგან მას ასევე აქვს მონაცემთა დაფარვის შესაძლებლობები ღრუბლოვან გარემოში. გადაწყვეტის მძლავრი ანგარიშგების და აუდიტის ფუნქციები საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს თვალყური ადევნონ და შეამოწმონ დაფარვის ყველა აქტივობა.
სხვადასხვა რეგულაციები, როგორიცაა GDPR, HIPAA და PCI-DSS, შეიძლება დადასტურდეს, რომ შესრულებულია ანგარიშების გამოყენებით, რომლებსაც გამოსავალი ქმნის. ის მალავს ყველა იდენტიფიცირებულ ინფორმაციას მრავალი წყაროდან და მონაცემთა ბაზიდან შეგროვებული მონაცემთა დიდი რაოდენობით, როგორიცაა მომხმარებლები, მდებარეობები, დაბადების თარიღები და როლები.
მონაცემთა ბაზები, აპლიკაციები და მეინფრეიმები შეიძლება ფართოდ იყოს დაკავშირებული გადაწყვეტილებით. გარდა ამისა, ეს ამცირებს მონაცემთა დაკარგვის ან მონაცემთა ბოროტად გამოყენების შესაძლებლობას.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
6. IRI FieldShield
IRI FieldShield არის მონაცემთა დაფარვის ძლიერი სისტემა, რომელიც უზრუნველყოფს უახლესი დაცვას მგრძნობიარე მონაცემებისთვის. პროგრამის ფუნქციების და შენიღბვის პროცედურების ყოვლისმომცველი ნაკრები საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს სწრაფად დაფარონ მონაცემები სხვადასხვა წყაროებიდან, მათ შორის ურთიერთობითი მონაცემთა ბაზებიდან, ბრტყელი ფაილები და ძირითადი სისტემები. ის ასევე აძლევს მომხმარებლებს ღრუბელზე დაფუძნებული ან შიდა მონაცემების დაფარვის შესაძლებლობას.
FieldShield ავტომატურად პოულობს და ანაწილებს მგრძნობიარე მასალას მონაცემთა ბაზებში, ფაილებში და სხვა წყაროებში ახალი მონაცემთა კატეგორიზაციის ტექნიკის გამოყენებით. მონაცემთა კლასიფიცირების შემდეგ, მათი დამალვა შესაძლებელია მრავალი ტექნიკის გამოყენებით, მათ შორის დაშიფვრა, ჩანაცვლება და რედაქცია.
გარდა ამისა, მხარდაჭერილია მონაცემთა ტიპების ფართო არჩევანი, მათ შორის ალფანუმერული, რიცხვითი და უნიკოდ. ის ასევე დარწმუნდება, რომ ნიღბიანი მონაცემები ინარჩუნებს რეფერენციულ თანმიმდევრულობას სხვა დაკავშირებულ მონაცემებთან, რაც ინარჩუნებს მონაცემთა სარგებლიანობას.
ის ასევე გთავაზობთ მონაცემთა ქვეპარამეტრების მრავალფეროვან ვარიანტს, რაც შესაძლებელს გახდის უფრო მცირე მონაცემთა ნაკრების წარმოებას ტესტირებისა და განვითარებისთვის.
ინტეგრაცია სხვა IRI პროდუქტებთან, როგორიცაა IRI CoSort და IRI Voracity, ასევე მხარდაჭერილია FieldShield-ის მიერ. ეს ხელსაწყოები გთავაზობთ დამატებით ფუნქციებს ერთ პლატფორმაზე, მათ შორის მონაცემთა ინტეგრაცია, მონაცემთა ხარისხი და მონაცემთა ნიღაბი.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
6. Salesforce მონაცემთა ნიღაბი
Salesforce Data Mask არის მონაცემთა დაფარვის ძლიერი ტექნოლოგია, რომელიც ეხმარება ბიზნესს დაიცვან თავიანთი მგრძნობიარე ინფორმაცია და დაიცვან მონაცემთა დაცვის სხვადასხვა კანონები. ამ პლატფორმაზე ხელმისაწვდომია დაფარვის ვარიანტების ფართო არჩევანი, მათ შორის დინამიური მონაცემთა დაფარვა, სტატიკური მონაცემთა დაფარვა და მონაცემთა შერჩევითი ნიღაბი.
Sales Cloud, Service Cloud და Marketing Cloud მგრძნობიარე მონაცემები აღიარებულია და დაფარულია Salesforce Data Mask-ის მიერ მანქანური სწავლების ალგორითმების გამოყენებით.
ტექნოლოგია ასევე გვთავაზობს საფუძვლიან დაფას, რომელიც მომხმარებელს საშუალებას აძლევს ნახონ აუდიტის ჩანაწერები და მათი ნიღბის პროგრესი. მონაცემთა დაცვის სხვადასხვა კანონები, მათ შორის GDPR, CCPA და HIPAA, ასევე შეიცავს წინასწარ ჩაშენებულ შესაბამისობის შაბლონებს.
Salesforce Data Mask მუშაობს სხვა Salesforce პროდუქტებთან ერთად, როგორიცაა Shield და Identity, რათა შემოგთავაზოთ მონაცემთა დაცვის სრული გადაწყვეტა. გარდა ამისა, Salesforce Data Mask გთავაზობთ მაღალი ხარისხის კონფიგურაციის მოქნილობას და შეიძლება შეიქმნას სხვადასხვა ორგანიზაციის მონაცემთა დაცვის კონკრეტული მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად.
ფართოდ გამოყენებული მონაცემთა ტიპები, როგორიცაა მორგებული და სტანდარტული ობიექტები, ველები, დანართები და დოკუმენტები, ყველა მხარდაჭერილია ნიღბისთვის. ის ასევე გთავაზობთ მრავალი სახის დაფარვის მეთოდს, მათ შორის ჩანაცვლებას, რედაქციას, ტოკენიზაციას და დაშიფვრას, რათა გარანტირებული იყოს, რომ მონაცემები წარმატებით დაიმალება მისი მთლიანობის შენარჩუნებისას.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
7. იმტუტა
Immuta შეიძლება იყოს საუკეთესო ვარიანტი კონფიდენციალურობის შეზღუდვისა და დინამიური მონაცემების ნიღბისთვის. ის ცვლის მონაცემებს შეკითხვის დროს, რათა დამალოს მგრძნობიარე მნიშვნელობები ორიგინალური მონაცემების შეცვლის გარეშე.
თქვენ შეგიძლიათ მიუთითოთ ატრიბუტზე დაფუძნებული წვდომის კონტროლის პოლიტიკა მის უსაფრთხოებისა და კონფიდენციალურობის მართვის კომპლექტში. თქვენ გაქვთ შესაძლებლობა გამოიყენოთ კოდი ან მარტივი ენა პოლიტიკის ენის წერისას.
გარდა ამისა, შეგიძლიათ აირჩიოთ 60-ზე მეტი წინასწარ ჩაშენებული უსაფრთხოებისა და კონფიდენციალურობის კონტროლი სენსიტიური მონაცემების დასაცავად. ეს შეზღუდვები ასევე შეიძლება დინამიურად იქნას გამოყენებული შეკითხვის დროს მონაცემთა დაფარვის სხვადასხვა ტექნიკისთვის, მათ შორის ანონიმიზაცია, ფსევდონიმიზაცია, მინიმიზაცია და დაბნელება.
ამ დინამიური პოლიტიკის წყალობით შეგიძლიათ სწრაფად მიიღოთ ავტორიზებული მონაცემები ნებისმიერი ნოუთბუქიდან, BI ინსტრუმენტიდან ან სამუშაო მაგიდადან. შეგიძლიათ Immuta-ზე წვდომის ლიმიტების ავტომატიზირება სხვადასხვა კრიტერიუმის გამოყენებით, მათ შორის მომხმარებლის დემოგრაფიის, დროზე დაფუძნებული ფანჯრების, მეზობელი უჯრედების მონაცემებისა და საცნობარო ცხრილის მონაცემების გამოყენებით.
უპირველეს ყოვლისა, ის ამცირებს საინჟინრო ტვირთს და საშუალებას აძლევს მყისიერ წვდომას დაშიფრულ მონაცემებზე. გარდა ამისა, ეს პროგრამული უზრუნველყოფა ამცირებს მონაცემთა დარღვევის შესაძლებლობას, იცავს თქვენი კომპანიის რეპუტაციას, უზრუნველყოფს მონაცემთა უსაფრთხო გაზიარებას და ზრდის გუნდის პროდუქტიულობას.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
8. Chainsys DataZense
DataZense არის მონაცემთა დაფარვის ყოვლისმომცველი გადაწყვეტა, რომელიც შექმნილია პირადი ინფორმაციის დასაცავად არაწარმოების, განვითარებისა და ტესტირების პარამეტრებში. კომპანიებს ამ ტექნოლოგიით მარტივად შეუძლიათ შენიღბონ PII და PHI მონაცემები, მათ შორის საკრედიტო ბარათის ინფორმაცია, სახელები, მისამართები და სამედიცინო ჩანაწერები.
მას შეუძლია სწრაფად დაზოგოს დრო და შეამციროს ადამიანის შეცდომები მონაცემების ავტომატურად გამოვლენით და შენიღბვით. ამ ხელსაწყოს მიერ შემოთავაზებული ნიღბების მეთოდები მოიცავს ტოკენიზაციას, დაშიფვრას, გადარევას, ჩანაცვლებას და ნიღბვას. მას შეუძლია შეინარჩუნოს რეფერენციული მთლიანობა და მონაცემთა კავშირები თავისი გარე ალგორითმების წყალობით.
გარდა ამისა, ის გაძლევთ საშუალებას შექმნათ პერსონალიზებული ნიღბების წესები და პოლიტიკები, რაც გარანტიას იძლევა, რომ სენსიტიური მონაცემების ანონიმიზაცია ხდება თქვენი კონკრეტული საჭიროებების შესაბამისად.
ის ასევე გთავაზობთ რამდენიმე კონფიგურაციის არჩევანს და აუდიტის ბილიკს შესაბამისობისა და ზედამხედველობისთვის. ამ ღრუბელზე დაფუძნებულ პლატფორმაზე წვდომა შეგიძლიათ ნებისმიერ დროს და სადაც აირჩევთ.
გარდა ამისა, ის მხარს უჭერს GDPR, CCPA, OIOO და სხვა კონფიდენციალურობის რეგულაციების. მონაცემთა დიდი პლატფორმები, ურთიერთობების მონაცემთა ბაზები, ბრტყელი ფაილები, ღრუბლოვანი სერვისები და მონაცემთა სხვა წყაროები და ტექნოლოგიები შეიძლება იყოს ინტეგრირებული dataZense-თან.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
9. NextLabs
Nextlabs Data Masking, ძლიერი მონაცემები უსაფრთხოების გადაწყვეტა, საშუალებას აძლევს ბიზნესს დაიცვან სენსიტიური მონაცემები და ასევე დაიცვან მარეგულირებელი მოთხოვნები. სენსიტიური მონაცემების კომპონენტები, რომლებიც ეს პროგრამა მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ამოიცნონ და დამალონ, მოიცავს საკრედიტო ბარათის ინფორმაციას, სოციალური უსაფრთხოების ნომრებს და ელ.ფოსტის მისამართებს, რამდენიმეს დასახელებას.
ის უზრუნველყოფს არასტრუქტურირებული მონაცემების დაფარვას სტრუქტურირებული მონაცემების გარდა.
Nextlabs Data Masking-ით შეგიძლიათ შექმნათ ნიღბების პოლიტიკა, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა მონაცემთა წყაროსთან, მათ შორის ფაილებთან, მონაცემთა ბაზებთან და პროგრამულ პროგრამებთან.
სენსიტიური მონაცემების დასაცავად, ინსტრუმენტი იყენებს ნიღბის სტრატეგიების მთელ რიგს, მათ შორის დაშიფვრას, რედაქციას, ჩანაცვლებას და არევას. Nextlabs Data Masking-ის დახმარებით, თქვენ შეგიძლიათ მართოთ და თვალი ადევნოთ თქვენს მონაცემთა დაფარვის პოლიტიკას თქვენი ყველა მონაცემთა წყაროს ცენტრალიზებული ხედვის წყალობით.
სისტემა იძლევა მონაცემთა მოხმარებისა და წვდომის აუდიტისა და ანგარიშგების საშუალებას.
მონაცემთა დაკარგვის პრევენციის (DLP) და პირადობის და წვდომის მართვის (IAM) პროდუქტები, ისევე როგორც უსაფრთხოების სხვა გადაწყვეტილებები, ორივე შეუფერხებლად არის ინტეგრირებული Nextlabs Data Masking-თან. ამ სისტემების ინტეგრირებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ შეიმუშაონ მონაცემთა უსაფრთხოების საფუძვლიანი გეგმა, რომელიც იცავს მათი მონაცემთა გარემოს ყველა ნაწილს.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
10 HusHus
ეძებთ ფარულ გადაწყვეტას, რომელიც დაგეხმარებათ მონაცემთა დაფარვისას, რათა დაიცვან მარეგულირებელი და საჯარო კონფიდენციალურობის სტანდარტები? Hush-Hush იდეალური ვარიანტია. თუმცა, თქვენ გაქვთ Hush-Hush გადაწყვეტა, რომელიც დაგეხმარებათ PII მონაცემების შენიღბვაში.
ამ პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, შეგიძლიათ სწრაფად იპოვოთ მგრძნობიარე ინფორმაცია თქვენი კომპანიის მონაცემთა ბაზაში და მოაწყოთ იგი კატეგორიებად ანონიმიზაციისთვის. Hush-Hush სრულად შეესაბამება GDPR, HIPAA/HITECH, CCPA და GLBA რეგულაციებს, როდესაც საქმე ეხება მონაცემთა დაფარვას.
ის იყენებს წესებზე დაფუძნებულ კომპონენტებს საფუძვლიანი კონფიგურაციისა და მონაცემთა უსაფრთხო ანონიმიზაციისთვის, სთავაზობს გამოსაყენებლად მზა გადაწყვეტილებებს პირდაპირი და არაპირდაპირი იდენტობების დასამალად წინასწარ განსაზღვრული და უნივერსალური მეთოდების გამოყენებით.
Hush-Hush არის მოქნილი და შეიძლება დაუკავშირდეს მშობლიურ SQL სერვერს SSIS, Biztalk და API-ს გამოყენებით კოდს, მიუხედავად იმისა, თქვენ მუშაობთ შენობაში თუ ღრუბელში. სისტემა ქმნის აუდიტის ბილიკის ანგარიშებს GDPR-თან, CCPA-სა და HITECH-თან მარეგულირებელი შესაბამისობის შესამოწმებლად და თქვენ შეგიძლიათ დაგეგმოთ მონაცემთა ანონიმიზაციის აქტივობები ან განახორციელოთ ისინი საჭიროებისამებრ.
ფასები
გთხოვთ, დაუკავშირდეთ გამყიდველს მისი ფასისთვის.
დასკვნა
შეჯამებისთვის, მონაცემთა დაფარვა გადამწყვეტი მეთოდია თანამედროვე ფირმებისთვის, რათა დაიცვან სენსიტიური მონაცემები არაავტორიზებული წვდომისგან. მონაცემთა დაფარვის ტექნიკის გამოყენებით, ბიზნესს შეუძლია უზრუნველყოს მათი მნიშვნელოვანი მონაცემები რეგულარულ ოპერაციებზე კომპრომეტირების გარეშე.
ბიზნესებს შეუძლიათ აირჩიონ საუკეთესო გადაწყვეტა მათი უნიკალური საჭიროებიდან გამომდინარე, მათ შორის მონაცემთა დაცვის საჭირო რაოდენობა, გამოყენებული მონაცემთა წყაროების ტიპები და მარეგულირებელი მოთხოვნები, ბაზრის ალტერნატივების ფართო სპექტრის წყალობით.
ხოსე როდრიგეს გონსალვეს ფილო
თქვენი პოსტი ბევრად აღემატებოდა იმას, რასაც მე ვეძებდი – ინსტრუმენტი PDF ფაილში მონაცემების ანონიმიზაციისთვის…
დღეს ჩემი წაკითხული LGPD არის ის, რომ კანონი იცავს მოქალაქეს, მაგრამ ის ძალიან ამძიმებს საჯარო სამსახურს. ამ თვალსაზრისით, საჭიროა ხელმისაწვდომი ინსტრუმენტი (ამ სიტყვის ფართო გაგებით), როდესაც ინსტიტუტები ადმინისტრაციულ პროცესებს ხელმისაწვდომს ხდიან განმცხადებლებს!