Anonymisez vos données pour les protéger

Pour masquer ses données, il faut répondre à certaines exigences. Tout d’abord, il faut remplacer les données sensibles avec des données fictives avant de les partager. Ensuite, il faut extraire les données pertinentes et ignorer les données sensibles inutiles. Tout cela en répondant aux exigences de conformité. Ces contraintes exposent les entreprises à de nouveaux défis qui nécessitent la découverte de leurs données sensibles, la capacité à préserver l’intégrité de l’application et la fidélité de l’ensemble des données d’origine après avoir anonymiser et tout cela en garantissant une solution intégrée.

Le concept se résume en 4 étapes principales. La première étape est le modèle de donnée. Il faut découvrir les données sensibles et spécifier leurs relations inter-tables. La deuxième étape est de définir les critères d’échantillonnage et les modèles de masquage. La troisième étape est celle du test et de la validation. Il y a une prévisualisation du masque et de l’échantillonnage. Enfin, la quatrième étape est l’exécution, avec une transformation en Base ou Export, une gestion des modèles et la mise à disposition de ceux-ci.

Le concept se résume en 4 étapes principales. La première étape est le modèle de donnée. Il faut découvrir les données sensibles et spécifier leurs relations inter-tables. La deuxième étape est de définir les critères d’échantillonnage et les modèles de masquage. La troisième étape est celle du test et de la validation. Il y a une prévisualisation du masque et de l’échantillonnage. Enfin, la quatrième étape est l’exécution, avec une transformation en Base ou Export, une gestion des modèles et la mise à disposition de ceux-ci.

Il existe deux types de masquages de données. Il y a le Dynamic Data Masking et le Static Data Masking. Le Dynamic Data Masking effectue du masquage à la volée sans altération des données sur disque. Le Static Data Masking effectue quant à lui un masquage des données sensibles de manière définitive (sur disque) sans possibilité de récupérer la valeur d’origine.