1. Khopolo ea Data Masking
Ho pata lintlha ho boetse ho tsejoa e le ho pata ha data. Ke mokhoa oa botekgeniki oa ho fetolela, ho fetola kapa ho koahela data ea bohlokoa joalo ka nomoro ea mohala oa mohala, nomoro ea karete ea banka le lintlha tse ling ha re fane ka melao le maano a masking. Mokhoa ona o sebelisoa haholo ho thibela data ea bohlokoa hore e se sebelisoe ka kotloloho libakeng tse sa tšepahaleng.
Molao-motheo oa Masking oa data: Ho pata lintlha ho lokela ho boloka litšoaneleho tsa data tsa mantlha, melao ea khoebo, le bohlokoa ba data ho netefatsa hore nts'etsopele e tlang, tlhahlobo le tlhahlobo ea data e ke ke ea angoa ke masking. Etsa bonnete ba ho lumellana ha data le ho nepahala pele le ka mor'a ho pata.
2. Data Mask classification
Ho pata lintlha ho ka aroloa ka static data masking (SDM) le dynamic data masking (DDM).
Static data masking (SDM): Ho pata boitsebiso bo tsitsitseng ho hloka hore ho thehoe polokelo ea boitsebiso e ncha ea tikoloho eo e seng ea tlhahiso bakeng sa ho itšehla thajana ho tloha tikolohong ea tlhahiso. Lintlha tse hlokolosi li ntšoa setsing sa polokelo ea lihlahisoa ebe li bolokoa sebakeng sa polokelo ea lintho tseo e seng tsa tlhahiso. Ka tsela ena, data e senyehileng e arohane le tikoloho ea tlhahiso, e finyellang litlhoko tsa khoebo le ho netefatsa tšireletso ea data ea tlhahiso.
Masking ea data e matla (DDM): Ka kakaretso e sebelisoa tikolohong ea tlhahiso ho etsa hore data ea bohlokoa e fokotsehe ka nako ea nnete. Ka nako e 'ngoe, ho hlokahala maemo a fapaneng a masking ho bala data e tšoanang maemong a fapaneng. Mohlala, mesebetsi le litumello tse fapaneng li ka kenya tšebetsong merero e fapaneng ea masking.
Tlaleho ea data le lihlahisoa tsa data masking kopo
Maemo a joalo a kenyelletsa lihlahisoa tsa ka hare tsa tlhahlobo ea data kapa liboto, lihlahisoa tsa data tsa lits'ebeletso tsa kantle, le litlaleho tse ipapisitseng le tlhahlobo ea data, joalo ka litlaleho tsa khoebo le tlhahlobo ea merero.
3. Data Mask Tharollo
Merero e tloaelehileng ea masking ea data e kenyelletsa: ho se sebetse, boleng bo sa reroang, phetisetso ea data, encryption ea symmetric, boleng ba karolelano, offset le ho pota-pota, joalo-joalo.
Ho se sebetse: Ho se sebetse ho bolela ho hlaka, ho fokotsa, kapa ho pata lintlha tsa bohlokoa. Hangata morero ona o nkela data ea sebele sebaka ka matšoao a khethehileng (joaloka *). Ts'ebetso e bonolo, empa basebelisi ba ke ke ba tseba sebopeho sa data ea mantlha, e ka amang lits'ebetso tse latelang tsa data.
Random Boleng: Boleng bo sa reroang bo bolela phetoho e sa reroang ea data ea bohlokoa (linomoro li nkela linomoro, litlhaku li nkela litlhaku, 'me litlhaku li nkela litlhaku sebaka). Mokhoa ona oa masking o tla netefatsa sebopeho sa data e hlokolosi ho isa bohōleng bo itseng le ho thusa ts'ebeliso ea data e latelang. Ho ka ’na ha hlokahala ho pata dikishinari bakeng sa mantsoe a itseng a nang le moelelo, a kang mabitso a batho le libaka.
Phatlalatso ea Lintlha: Phatlalatso ea data e tšoana le ho pata ha boleng ba lefeela le bo sa reroang, ntle le hore ho e-na le ho sebelisa litlhaku tse khethehileng kapa litekanyetso tse sa reroang, boitsebiso ba masking bo nkeloa sebaka ke boleng bo itseng.
Symmetric Encryption: Symmetric encryption ke mokhoa o ikhethileng oa ho pata masking. E boloka data ea bohlokoa ka ho sebelisa linotlolo tsa encryption le li-algorithms. Sebopeho sa ciphertext se lumellana le data ea pele ka melao e utloahalang.
Karolelano: Morero o tloaelehileng o sebelisoa hangata maemong a lipalo. Bakeng sa lintlha tsa linomoro, re qala ka ho bala moelelo oa tsona, ebe re aba ka mokhoa o sa reroang boleng ba desensitized ho pota-pota moelelo, kahoo re boloka kakaretso ea data kamehla.
Offset le Rounding: Mokhoa ona o fetola data ea dijithale ka ho fetoha ka tšohanyetso. Ho pota-pota ho pota-pota ho netefatsa hore ho na le bonnete ba palo ha u ntse u boloka tšireletso ea data, e leng haufi le data ea sebele ho feta merero e fetileng, 'me e na le bohlokoa bo boholo boemong ba tlhahlobo e kholo ea data.
Mohlala o khothaletsoang "ML-NPB-5660"Bakeng sa Masking ea data
4. Mekhoa e sebelisoang ka tloaelo ea Data Masking Techniques
(1). Mekhoa ea Lipalopalo
Sampling ya data le aggregation ya data
- Sampling ea data: Tlhahlobo le tlhahlobo ea data ea mantlha e behiloeng ka ho khetha sehlopha sa baemeli ba sete ea data ke mokhoa oa bohlokoa oa ho ntlafatsa katleho ea mekhoa ea ho hlakola lintlha.
- Pokello ea lintlha: E le pokello ea mekhoa ea lipalo-palo (joalo ka kakaretso, ho bala, karolelano, boholo le bonyane) e sebelisoang ho litšobotsi tse ho microdata, sephetho ke moemeli oa lirekoto tsohle sete ea data ea mantlha.
(2). Mokhoa oa ho ngola
Cryptography ke mokhoa o tloaelehileng oa ho nyenyefatsa kapa ho ntlafatsa ts'ebetso ea ho tsilatsila. Mefuta e fapaneng ea li-algorithms tsa encryption e ka fihlela litlamorao tse fapaneng tsa desensitization.
- Encryption ea Deterministic: Encryption e sa reroang e sa reroang. Hangata e sebetsana le data ea ID 'me e khona ho hlakola le ho khutlisetsa ciphertext ho ID ea pele ha ho hlokahala, empa senotlolo se hloka ho sireletsoa hantle.
- Encryption e ke keng ea fetoloa: Ts'ebetso ea hash e sebelisoa ho sebetsana le data, eo hangata e sebelisetsoang data ea ID. E ke ke ea hlakoloa ka kotloloho mme kamano ea 'mapa e tlameha ho bolokoa. Ho phaella moo, ka lebaka la tšobotsi ea mosebetsi oa hash, ho ka etsahala ho thulana ha data.
- Encryption ea Homomorphic: Ho sebelisoa algorithm ea ciphertext homomorphic. Sebopeho sa eona ke hore sephetho sa ts'ebetso ea "ciphertext" se tšoana le ts'ebetso ea mongolo o hlakileng ka mor'a ho hlakoloa. Ka hona, hangata e sebelisoa ho sebetsana le likarolo tsa lipalo, empa ha e sebelisoe haholo ka mabaka a ts'ebetso.
(3). Theknoloji ea Sisteme
Theknoloji ea khatello e hlakola kapa e sireletsa lintlha tsa data tse sa kopaneleng le ts'ireletso ea lekunutu, empa ha e li phatlalatse.
- Masking: e bua ka mokhoa o atileng haholo oa ho theola maikutlo ho pata boleng ba boleng, joalo ka nomoro ea mohanyetsi, karete ea ID e tšoailoe ka naleli, kapa aterese e fokotsoe.
- Khatello ea sebakeng sa heno: e bua ka mokhoa oa ho hlakola litekanyetso tse itseng tsa litšobotsi (likholomo), ho tlosa likarolo tsa data tseo e seng tsa bohlokoa;
- Khatello ea rekoto: e bua ka mokhoa oa ho hlakola lirekoto tse itseng (melao), ho hlakola lirekoto tsa data tseo e seng tsa bohlokoa.
(4). Pseudonym Technology
Pseudomanning ke mokhoa oa ho hlakisa o sebelisang lebitso la maiketsetso ho nka sebaka sa sekhetho se tobileng (kapa sekhetho se seng se hlokolosi). Mekhoa ea maiketsetso e theha li-identifiers tse ikhethang bakeng sa sehlooho se seng le se seng sa tlhahisoleseding, ho e-na le li-identifiers tse tobileng kapa tse hlokolosi.
- E ka hlahisa boleng bo sa reroang ka boikemelo hore bo tsamaellane le ID ea mantlha, boloka tafole ea 'mapa, le ho laola ka tieo phihlello ea tafole ea 'mapa.
- U ka sebelisa encryption ho hlahisa pseudonyms, empa u hloka ho boloka senotlolo sa decryption hantle;
Theknoloji ena e sebelisoa haholo tabeng ea palo e kholo ea basebelisi ba data ba ikemetseng, joalo ka OpenID sebakeng se bulehileng sa sethala, moo bahlahisi ba fapaneng ba fumanang Openids e fapaneng bakeng sa mosebedisi a le mong.
(5). Mekhoa ea Kakaretso
Mokhoa oa kakaretso o bolela mokhoa oa ho khetholla o fokotsang granularity ea litšoaneleho tse khethiloeng sehlopheng sa data mme o fana ka tlhaloso e akaretsang le e sa bonahaleng ea data. Theknoloji ea kakaretso e bonolo ho e kenya ts'ebetsong 'me e ka sireletsa bonnete ba lintlha tsa boemo ba rekoto. E sebelisoa hangata ho lihlahisoa tsa data kapa litlalehong tsa data.
- Ho potoloha: ho kenyelletsa ho khetha motheo o pota-potileng bakeng sa tšobotsi e khethiloeng, joalo ka forensics ea holimo kapa tlase, ho fana ka sephetho 100, 500, 1K, le 10K
- Mekhoa ea ho khouta e holimo le e tlase: Tlosa boleng bo kaholimo (kapa ka tlase) sebaka ka sekhahla se emelang boemo bo holimo (kapa tlase), bo fanang ka sephetho sa "holimo ho X" kapa "ka tlase ho X"
(6). Mekhoa ea ho Randomization
E le mofuta oa mokhoa oa ho khetholla, theknoloji ea randomisation e bolela ho fetola boleng ba tšobotsi ka mokhoa o sa tloaelehang, e le hore boleng ka mor'a hore ho be le randomization bo fapane le boleng ba sebele ba pele. Ts'ebetso ena e fokotsa bokhoni ba mohlaseli ho fumana boleng ba boleng ho tsoa ho litekanyetso tse ling tsa boleng tlalehong e tšoanang ea data, empa e ama bonnete ba lintlha tse hlahisitsoeng, tse tloaelehileng ka data ea tlhahlobo ea tlhahiso.
Nako ea poso: Sep-27-2022
