Datenmaskierung
Sicherer Umgang mit Datenbeständen bedeutet, das Risiko von Sicherheitsverletzungen zu eliminieren – und genau das ermöglicht die Datenmaskierung. Anstatt echte Informationen preiszugeben, ersetzt der Prozess diese durch fiktive, aber sinnvolle Inhalte. Der Austausch kann feste Zeichenfolgen oder fortschrittliche Techniken wie Name-Shuffling oder formatbeibehaltende Verschlüsselung umfassen.
Die Maskierung kann auf zwei Arten implementiert werden: dynamisch oder statisch, abhängig davon, wo der Datenaustausch stattfindet. DataSunrise unterstützt beide Ansätze und bietet umfassenden Schutz für Ihre sensiblen Informationen.
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Dynamische Maskierung
Ersetzen sensibler Daten in Echtzeit, wenn der Client auf die Datenbank zugreift.
Mehr erfahrenStatische Maskierung
Schutz der Daten vor unbefugter Einsicht in Entwicklungs-, DevOps- und Testumgebungen.
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Herunterladen3 Schlüsselpunkte zum Schutz Ihrer vertraulichen Daten
Einhaltung von Vorschriften sicherstellen
Sensible Daten sind das wertvollste Gut eines Unternehmens, und die Pseudonymisierung ist gemäß Vorschriften wie GDPR, SOX, PCI DSS, HIPAA und weiteren obligatorisch.
Mit DataSunrise können Sie in nur wenigen Klicks konform werden.
Moderne Technologien zur Datenmaskierung
Eingebaute Anonymisierungstechniken und vollständig anpassbare Maskierungsregeln helfen, strenge Sicherheitsanforderungen zu erfüllen.
Sie können eine gesamte Datenbank schützen oder Regeln auf bestimmte Spalten oder Schemata anwenden – ideal für Entwicklung, Tests oder Schulungen.
Zuverlässiger Schutz
Verhinderung von Lecks und Offenlegung sensibler Daten, vollständige Verschleierung sensibler Informationen.
Datenschutz und De-Identifizierung von PHI, PII oder anderen sensiblen Daten. Einfache Installation, Konfiguration und Verwaltung sowohl vor Ort als auch in der Cloud.
Unterstützte Datenbanken und Plattformen:
SQL und NoSQL, in der Cloud und vor Ort
Spezifikation
Beschreibung
SQL
- All RDS Databases
- AlloyDB
- Amazon Athena
- Amazon Aurora
- Amazon Redshift
- Apache Hive
- Apache Impala
- Azure Synapse Analytics
- Cloudberry Database
- CockroachDB
- Databricks SQL
- GaussDB
- Google BigQuery
- Google Cloud SQL
- Greenplum
- Heroku Postgres
- Hydra
- IBM Db2
- IBM Db2 Big SQL
- IBM Informix
- IBM Netezza
- MS SQL Azure
- MS SQL Server
- MariaDB
- MySQL
- Neo4j
- Oracle
- PostgreSQL
- Percona Server MySQL
- SAP HANA
- Snowflake
- Sybase
- Teradata
- TiDB
- Vertica
- YugabyteDB
