Dieser Artikel fasst die Schritte zusammen, die FieldShield-Benutzer unternehmen, um eine Verbindung zu relationalen Datenbanken herzustellen, PII zu klassifizieren, zu entdecken, zu maskieren und zu prüfen.

1. Nachdem Sie IRI Workbench installiert und die FieldShield-Maskierungs-Executable lizenziert haben, stellen Sie sowohl JDBC- als auch ODBC-Verbindungen zu jeder zu maskierenden Datenbank her. Identifizieren Sie für Dateien lokale oder entfernte Ordnerstandorte.

2. Verwenden Sie Assistenten im Datenentdeckungsmenü, um Ihre Datenquellen zu profilieren, E-R-Diagramme zu erstellen, um RDB-Schema zu modellieren, referentielle Integritätsprüfungen durchzuführen und nach spezifischen Elementen zu suchen, die einem Muster entsprechen. Mithilfe der Datenklassifizierung können Sie jedoch noch viel mehr finden (siehe unten).

3. Definieren Sie Datenklassen (z. B. Reisepassnummer, Name, Telefonnummer) oder Klassengruppen (z. B. Bürger-PII) nach Bedarf und weisen Sie ihnen Suchmethoden und Maskierungsfunktionen zu. Führen Sie dann den Suchassistenten für Ihr DB-Schema (oder Dateiverzeichnisse) aus. Die Suchaufträge erstellen Protokollberichte, Dashboards und eine Datenklassenzuordnung, die Sie überprüfen können, bevor die Bulk-Datenmaskierungs-Assistenten diese verwenden, um Ihre Regeln konsistent auf Ihre Datenklassen anzuwenden (was die referenzielle Integrität gewährleistet).

4. Führen Sie den Assistenten für den neuen Data Class Map DB Masking Job oder den neuen Data Class File Map Masking Job aus. Sie wenden eine Standard- oder ausgewählte Datenmaskierungsfunktion für jede Datenklasse basierend auf deren Bedarf an Umkehrbarkeit, Realismus, Einzigartigkeit, Konsistenz und Sicherheit an. Sie können diese Datenmaskierungsaufträge auch in Mapping-Diagrammen, 4GL-Skripten oder einer IRI-API konfigurieren.

5. Einmal erstellte Aufträge sind leicht ausführbar und modifizierbar für iterative Tests, wobei die Ausgabe zunächst zur Überprüfung, Modifikation, Weitergabe und Wiederverwendung virtualisiert auf die Konsole, in Dateien oder Beispieltabellen ausgegeben werden kann. SQL-Abfrage- und Update-Logik kann in Skripten oder Workflows für Echtzeit– oder inkrementelle Maskierungsaufträge enthalten sein.

6. Ein enthaltene Risiko-Bewertungs-Assistent misst statistisch die Wahrscheinlichkeit, dass ein maskierter Datensatz (Tabelle) basierend auf quasi-identifizierenden Informationen in der Zeile immer noch zur Identifizierung einer Person verwendet werden kann.

7. Weitere Maskierungsaufträge können die in dem Bewertungsbericht aufgedeckten Risiken adressieren, indem quasi-identifizierende Werte wie Geburtsdatum und Alter unscharf gemacht oder in Buckets gruppiert werden. Diese Techniken machen die Daten anonym, aber dennoch zweckmäßig.

8. Wenn Sie in den obigen Prozessen Erfolg und Vertrauen gewinnen und beginnen, die Produktionsdatenmaskierungsanforderungen zu erfüllen, sollten Sie auch die Leistung Ihrer Aufträge und Ihre Metadatenressourcen (Quelllayouts, Aufgaben- und Batch-Skripte, Verschlüsselungsschlüssel usw.) bewerten. Verwenden Sie ein IRI Workbench-Plugin wie Git, um Ihre Metadaten zu sichern, freizugeben, versionskontrollieren und Änderungen nachzuverfolgen.

9. Während und nach den Go-Live-Terminen folgen Sie den IRI-Empfehlungen zur Leistungsüberwachung, Verwaltung von Datenaktualisierungen, Bedingungen und Software und zur Behandlung neuer Anwendungsfälle oder Prüfungsanforderungen.

Sie können Daten in Ihrem Produktions- oder Testschema maskieren, indem Sie die Quellen, Ziele und den Ablauf definieren. Am häufigsten wird das ETL-Verfahren genutzt: Daten werden aus der Produktion gelesen, in der Engine maskiert und dann zum Test geschrieben. Sehen Sie sich dieses Video eines typischen Maskierungs-Jobs an!

Nächste mögliche Schritte:

1. Überprüfen Sie die Ergebnisse in Ihren Zieltabellen auf Datenschutz, Realismus und referenzielle Integrität.
2. Prüfen Sie die Entdeckungsdaten, Maskierungsaufträge und Leistungsprotokolle.
3. Automatisieren Sie den Batch-Prozess über den IRI- oder Ihren eigenen Job-Scheduler oder integrieren Sie ihn in eine CI/CD-Pipeline.
4. Führen Sie Re-Identifikations-Risiko-Bewertungen durch, z.B. zur Einhaltung der HIPAA-Expertenbestimmungsmethode.
5. Erstellen und führen Sie zusätzliche Anonymisierungsaufträge aus, um Quasi-Identifikatoren weiter zu verschleiern.
6. Fügen Sie zusätzliche Ziele, Filter, Transformations-, Datenqualitäts-Funktionen oder Formatierungen zu einem Auftrag hinzu.
7. Nutzen Sie Datenklassen und Maskierungsregeln in einem DB-Subset, Ripcurrent- oder DarkShield-Auftrag.
8. Teilen, versionskontrollieren, ändern und sichern Sie alle Auftragsartefakte in Git.

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