Armazém de dados

o 10 erros mais comuns em um projeto de mascaramento de dados

Falta de segurança de dados É um grande obstáculo em qualquer empresa e soluções sensíveis e sensíveis de mascaramento de dados podem ser de grande ajuda para resolvê-lo.. Obteremos dados com uma aparência realista, totalmente funcional, mas dissociado, com o qual evitaremos vazamentos e cumpriremos as normas segurança.

Apesar disto, alcançar os resultados esperados precisa de uma implementação profissional que saiba evitar erros para garantir a mascaramento em uma estrutura de máxima segurança e eficiência.

Erros comuns em projetos de mascaramento de dados

Selecionar ferramentas de qualidade para mascaramento de dados não garante uma boa implementação. Não importa o quanto as coisas tornem as coisas mais fáceis para nós é fácil cometer erros no momento da aplicação, principalmente por la falta de un buen conocimiento del entorno de la base de dadosUm banco de dados é um conjunto organizado de informações que permite armazenar, Gerencie e recupere dados com eficiência. Usado em várias aplicações, De sistemas corporativos a plataformas online, Os bancos de dados podem ser relacionais ou não relacionais. O design adequado é fundamental para otimizar o desempenho e garantir a integridade das informações, facilitando assim a tomada de decisão informada em diferentes contextos.....

Abaixo listamos o dez erros mais comuns em projetos de mascaramento de dados, bem como algumas indicações para não cair neles. Conhecê-los pode nos ajudar a não sermos cautelosos e identificá-los o mais rápido possível., uma vez comprometido. E mesmo que evitá-los não garante o sucesso., ajudar a manter nosso projeto de mascaramento de dados no caminho certo.

Mascaramento confuso com criptografia: Tecnologias de mascaramento e criptografia são diferentes. Eles podem ser complementados, mas você tem que prestar atenção que, embora as informações criptografadas são reversíveis, para que os dados originais seja exposto, mascarar garante que as informações originais nunca estarão disponíveis para o usuário final. Ao abordar um projeto, é necessário diferenciá-los e determinar quais são as necessidades do cliente para selecionar a tecnologia ideal. É sobre, em resumo, saber as vantagens e desvantagens de ambos para evitar o erro de criptografar quando a resposta mais apropriada era mascarar, ou vice-versa. Em nenhum caso deve ser viável reverter o procedimento de mascaramento para recuperar os dados confidenciais originais.
Não definir um objetivo inicial: Antes de optar por um projeto de mascaramento de dados, é essencial estabelecer o problema no momento.. Determinar a necessidade específica que o cliente tem e como contratar um serviço de mascaramento de dados pode ajudá-lo a corrigir o problema ou problemas permitirá que você estabeleça metas. A partir desse primeiro passo vamos desenvolver o projeto para atender a esses requisitos.
Indeterminação dos sujeitos de dados: Projetos de mascaramento de dados focam em definições feitas por proprietários de informações. Determiná-los é a chave para o desenvolvimento do projeto, configurando restrições e atribuindo as permissões relevantes para mascarar usuários finais.
Não saber o que mascarar: Na primeira parte do projeto, respectiva análise e descoberta, o cliente deve digitalizar seus dados. Identificar dados confidenciais, como exemplo de dados relacionados à identidade do cliente, georreferenciamento e dados financeiros, como um exemplo. É essencial focar nas informações que você quer mascarar, sem ir além do primordial.
Inconsistência nos dados: A identificação de sistemas e aplicativos é necessária para rastrear os dados que queremos mascarar e, assim, evitar a perda de integridade dos dados. Para entender a ligação entre sistemas e, em resumo, mais facilmente alcançar uma integração que nos dá integridade referencial, é essencial ter modelos definidos, idealmente com base na documentação para ajudar a determiná-lo.
Não defina cenários de aceitação: A definição de cenários de aceitação deve ser feita com antecedência. No início, realizaremos um teste unitário que nos diz se o mascaramento de dados funciona em cada um dos sistemas. Posteriormente, será realizado um teste transversal que nos oferecerá uma perspectiva completa dele através de vários sistemas.. Sua implementação será um bom indicador do sucesso do projeto.
Mascarando mais do primordial: Embora a negligência pode levar a mascaramento ruim, deixando dados desmascarados devido à identificação incorreta e, em resumo, devido à falta de integridade, exceder também é um erro comum. Simplesmente, ter em mente que não é necessário mascarar todos os dados sensíveis. Vamos nos concentrar no que queremos proteger para ganhar eficiência (como um exemplo, identidade, georreferenciamento e dados financeiros) e vamos deixar possíveis extensões para fases posteriores, dentro de um projeto escalável.
Não priorize um resultado transparente: Uma vez que os dados confidenciais com os quais vamos trabalhar foram detectados, temos que estabelecer as regras de mascaramento procurando um resultado o mais transparente possível. Sempre que possível, optamos por definições consistentes que apontam para o mesmo formato para ajudar o trabalho daqueles que usarão esses dados. A funcionalidade não deve ser afetada. Por tanto, os dados devem ser válidos, significativo e manter sua integridade referencial.
Uso de algoritmos manuais: Se quisermos melhorar o nível de segurança do sistema, tentamos minimizar o uso de algoritmos manuais ou, melhor ainda, dispensar com eles. O uso dos algoritmos que a ferramenta lhe dá é mais recomendado para evitar riscos de detecção do procedimento usado para mascarar. Apesar disto, às vezes é necessário estabelecer alguns algoritmos para se adaptar às necessidades do cliente, nesse caso, devemos fazê-lo com acesso restrito à fonte.
Um mascaramento não re-relançado: Somente se o projeto do projeto de mascaramento for realizado a partir de uma abordagem repetível será viável mascarar os novos dados, mesmo em tempo real. Caso contrário, o resultado será ruim, Em outras palavras, não muitos dados serão mascarados. Cada projeto colocará desafios nesse sentido e uma boa implementação precisa responder a eles através da automação e repetibilidade..