数据屏蔽，也称为数据去识别或模糊处理，是一种保护敏感数据的方法，通过将原始值替换为虚构但实际的等效值。由于数据泄露事件经常成为新闻头条，而且来自隐私法规（如GDPR、CCPA和HIPAA）的压力越来越大，组织必须确保其企业中的敏感数据是安全的。屏蔽数据对于实现创新也是必不可少的。随着IT领导者意识到数据是构建数据驱动的应用程序和释放竞争优势的关键，为跨组织流动的数据提供安全访问变得越来越重要，以便更快、更大规模地进行创新，同时又不损害隐私和安全性企业中绝大多数敏感数据都存在于用于开发和测试的非生产环境中。非生产环境是企业中最大的风险表面区域，在这种环境中，每一个生产数据拷贝都有多达12个用于非生产目的的拷贝。为了进行充分的测试，真实的数据是必不可少的，但是真实的数据存在着相当大的数据安全风险公司需要能够通过结合现代安全实践（如数据屏蔽）和在需要时将数据快速移动到需要的人的能力来解决这些挑战您的数据屏蔽解决方案必须具备6个关键组件，以确保整个企业的安全性和创新性参照完整性应用程序开发团队需要新的、完整的生产数据库副本来进行测试。真正的数据屏蔽技术转换机密信息并保持数据的完整性例如，George必须始终伪装为Elliot，或者给定的社会保险号码（SSN）必须始终伪装为同一SSN。这有助于在数据库中保留评估、操作和集成数据集所需的主键和外键，以及给定数据环境中以及多个异构数据集之间的关系（例如，在Oracle数据库和SQL Server数据库中屏蔽数据时保持引用完整性）。现实的你的数据屏蔽解决方案必须使你能够生成真实的，但虚构的，特定于商业的数据，因此测试是可行的，但为窃贼和黑客提供零价值。产生的屏蔽值应该可以用于非生产用例。你不能简单地把名字屏蔽成一个随机的字符串。不可逆性算法必须设计成这样，一旦数据被屏蔽，就不能返回原始值或对数据进行反向工程。可扩展性和灵活性您的数据屏蔽解决方案需要与各种各样的数据源协同工作，这些数据源是企业所依赖的，并且应该是可定制的。此外，企业不应被要求编写自己的掩蔽算法或依赖广泛的管理员参与可重复最后，掩蔽不是一个一次性的过程，它应该随着数据随时间的变化而重复发生。它需要快速和自动化，同时允许与您的工作流（如SDLC或DevOps进程）集成与交付机制的集成如果不能将被屏蔽的数据提供给需要它的人，那么屏蔽就没有价值了。提供数据的过程可能需要几天几周的时间，因此只需几次鼠标点击就可以将数据屏蔽与数据交付无缝集成什么是更好的前进道路？了解如何通过Delphix数据屏蔽和数据虚拟化技术，遵守法规，以更低的风险满足云指令，并保护敏感数据免受未经授权的访问。