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Come proteggere i dati sensibili in ambienti applicativi non di produzione con il mascheramento dei dati

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Come proteggere i dati sensibili in ambienti applicativi non di produzione con il mascheramento dei dati

Fornito da: Delphix

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Quali sono i casi d’uso comuni per il mascheramento dei dati? E le 4 più comuni tecnologie utilizzate per il mascheramento dei dati? Che differenze ci sono tra il mascheramento statico e quello dinamico? Cosa valutare prima di scegliere una soluzione di anonimizzazione? Che ruolo giocano in questo ambito la virtualizzazione del database e i dati sintetici?

23 Ottobre 2023

Il mascheramento dei dati, conosciuto anche come offuscamento o anonimizzazione, è il metodo per nascondere i dati originali con contenuti modificati ma strutturalmente simili. È un modo per proteggere la privacy e la sicurezza delle informazioni aziendali, sostituendo o codificando quelle riservate e garantendo al tempo stesso che i dati siano ancora utili per lo sviluppo, il test, l’analisi o altri casi d’uso.

In questo modo, il mascheramento dei dati consente di garantire la conformità normativa, oltre a ridurre la necessità di misure di sicurezza costose o ingombranti sui dati: anche se gli aggressori riuscissero ad accedervi, vedrebbero solo dati fittizi ma dall’aspetto realistico. Un ulteriore vantaggio è quello della protezione dalla minacce interne: non tutti i dipendenti dovrebbero avere accesso a tutte le informazioni. Con il mascheramento dei dati, solo chi dispone delle autorizzazioni necessarie vede i dati reali.

Questo white paper, fornito da Delphix, illustra le nozioni di base sul mascheramento dei dati e spiega come protegge i dati sensibili in ambienti applicativi non di produzione. Leggendolo scoprirete:

  • 8 casi d’uso comuni per il mascheramento dei dati
  • le forme che possono essere assunte dall’offuscamento dei dati
  • le 4 più comuni tecnologie utilizzate per il mascheramento dei dati e gli attributi comuni
  • le differenze tra il mascheramento statico e quello dinamico
  • i 7 elementi da considerare prima di scegliere una soluzione di anonimizzazione
  • il ruolo della virtualizzazione del database e dei dati sintetici

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