Entrepôt de données

Les 10 erreurs les plus courantes dans un projet de masquage de données

Manque de sécurité des données C'est un obstacle majeur dans toute entreprise et les solutions de masquage de données sensibles et confidentielles peuvent être d'une grande aide pour le résoudre.. Nous obtiendrons des données avec un aspect réaliste, entièrement fonctionnel mais découplé, avec ceux qui nous éviterons les fuites et respecterons la réglementation de sécurité.

Malgré cela, Atteindre les résultats attendus nécessite une mise en œuvre professionnelle qui sait éviter les erreurs pour garantir le masquage dans un cadre de sécurité et d'efficacité maximale.

Erreurs fréquentes dans les projets de masquage des données

Pour sélectionner outils de qualité pour le masquage des données ne garantit pas une bonne implémentation. Autant ils nous facilitent les choses c'est facile de faire des erreurs au moment de les appliquer, principalmente por la falta de un buen conocimiento del entorno de la base de donnéesUne base de données est un ensemble organisé d’informations qui vous permet de stocker, Gérez et récupérez efficacement les données. Utilisé dans diverses applications, Des systèmes d’entreprise aux plateformes en ligne, Les bases de données peuvent être relationnelles ou non relationnelles. Une bonne conception est essentielle pour optimiser les performances et garantir l’intégrité de l’information, facilitant ainsi la prise de décision éclairée dans différents contextes.....

Ci-dessous, nous listons les dix erreurs les plus courantes dans les projets de masquage de données, ainsi que quelques indications pour ne pas craquer pour eux. Les connaître peut nous aider à la fois à ne pas être prudent et à les identifier au plus vite, une fois commis. Et même quand les éviter ne garantit pas le succès, aidera à maintenir notre projet de masquage des données sur la bonne voie.

Confondre masquage et chiffrement: Les technologies de masquage et de cryptage sont différentes. Ils peuvent être complétés, mais vous devez faire attention que bien que les informations cryptées soient réversibles, donc les données d'origine sont exposées, le masquage garantit que les informations d'origine ne seront jamais disponibles pour l'utilisateur final. A l'approche d'un projet, il est nécessaire de les différencier et de déterminer quels sont les besoins du client afin de sélectionner la technologie idéale. Il s'agit, en résumé, connaître les avantages et les inconvénients des deux pour éviter l'erreur de chiffrement alors que la réponse la plus appropriée était de masquer, ou vice versa. En aucun cas, il ne devrait être possible d'inverser la procédure de masquage pour récupérer les données confidentielles d'origine..
Ne pas se fixer d'objectif initial: Avant de se prononcer sur un projet de masquage de données, il est essentiel d'établir le problème sur le moment. Déterminer le besoin spécifique du client et comment l'embauche d'un service de masquage de données peut vous aider à résoudre le problème ou les problèmes vous permettront de fixer des objectifs. À partir de cette première étape, nous développerons le projet pour répondre à ces exigences.
Indétermination des propriétaires des données: Les projets de masquage des données se concentrent sur les définitions faites par les propriétaires de l'information. Les déterminer est la clé du développement du projet, définir des restrictions et attribuer les autorisations pertinentes au masquage des utilisateurs finaux.
Ne pas savoir quoi masquer: Dans la première partie du projet, concernant l'analyse et la découverte, le client doit scanner ses données. Identifier les données sensibles, à titre d'exemple les données relatives à l'identité du client, géoréférencement et données financières, par exemple. Il est essentiel de se concentrer sur les informations que vous souhaitez masquer, sans dépasser le primordial.
Incohérence dans les données: L'identification des systèmes et des applications est nécessaire pour garder une trace des données que l'on veut masquer et ainsi éviter la perte d'intégrité des données. Pour comprendre le lien entre les systèmes et, en résumé, réaliser plus facilement une intégration qui nous donne l'intégrité référentielle, il est essentiel d'avoir des modèles définis, idéalement basé sur la documentation pour aider à le déterminer.
Ne pas définir de scénarios d'acceptation: La définition des scénarios d'acceptation doit se faire en amont. Dans un premier temps, nous allons effectuer un test unitaire qui nous indique si le masquage des données fonctionne dans chacun des systèmes. Par la suite, un test transversal sera réalisé qui nous en offrira une perspective complète à travers plusieurs systèmes. Sa mise en œuvre sera un bon indicateur de la réussite du projet.
Masquer davantage l'essentiel: Bien qu'une mauvaise pratique puisse conduire à un mauvais masquage, laisser les données non masquées en raison d'une identification incorrecte et, en résumé, en raison d'un manque d'intégrité, dépasser est aussi une erreur courante. Simplement, gardez à l'esprit qu'il n'est pas nécessaire de masquer toutes les données confidentielles. Concentrons-nous sur ce que nous voulons protéger pour gagner en efficacité (par exemple, identité, géoréférencement et données financières) et laisser des extensions possibles pour les phases ultérieures, au sein d'un projet évolutif.
Ne donnez pas la priorité à un résultat transparent: Une fois les données sensibles avec lesquelles nous allons travailler ont été détectées, il faut établir les règles de masquage en recherchant un résultat le plus transparent possible. Chaque fois que possible, nous optons pour des définitions cohérentes qui pointent vers le même format pour aider le travail de ceux qui utiliseront ces données. La fonctionnalité ne doit pas être affectée. Pourtant, les données doivent être valides, significatifs et conservent leur intégrité référentielle.
Utilisation d'algorithmes manuels: Si nous voulons améliorer le niveau de sécurité du système, essayons de minimiser l'utilisation d'algorithmes manuels ou, encore mieux, se passer d'eux. L'utilisation des algorithmes fournis par l'outil est plus recommandée pour éviter les risques de détection de la procédure utilisée pour le masquage. Malgré cela, il est parfois nécessaire d'établir des algorithmes pour s'adapter aux besoins du client, auquel cas nous devrions le faire avec un accès restreint à la source.
Un masquage non relancé: Ce n'est que si la conception du projet de masquage est réalisée à partir d'une approche reproductible qu'il sera possible de masquer les nouvelles données, même en temps réel. Cas contraire, le résultat sera médiocre, En d'autres termes, peu de données seront masquées. Chaque projet posera des défis à cet égard et une bonne mise en œuvre doit y répondre par l'automatisation et la répétabilité..