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Weltweit sammeln Organisationen Daten über Kunden, Nutzer, Produkte und Dienstleistungen. Um das Beste aus den gesammelten Daten zu erhalten, verwenden sie diese für viele Prozesse im Tagesgeschäft, einschließlich Software-Tests, Entwicklung und zur Ausbildung von Personal. Der größte Teil dieser gesammelten Daten ist sensibel und fällt unter bestimmte gesetzliche Vorschriften oder Industriestandards, welche Strategien für die Privatsphäre definieren und generell Grenzen setzen oder Verbote hervorrufen, diese Daten für solche Zwecke verwenden zu dürfen. Datenmaskierung löst dieses Problem. Es ersetzt sensible Informationen mit Daten, die echt aussehen und ähnlich strukturiert sind wie der Original-Datensatz. Jedoch ist dieser nutzlos für Jemanden, der versucht die ursprünglichen Daten zu erhalten. Erfahren Sie mehr über den Prozess, die Vor-und Nachteile von statischen und dynamischen Daten Maskierungs Architekturen, dem Unterteilen, Verfremden, Verallgemeinern, Vermischen und anderen grundlegenden Techniken, welche zur Datenmaskierung verwendet werden. Entdecken Sie, wie Datenmaskierung angewendet wird und lerne mehr über bekannte Herausforderungen von Datenmaskierungs Projekten.
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