데이터 마스킹과 데이터 난독 화의 차이점

대중적 비교

주요 차이점 : 데이터 마스킹 또는 데이터 난독 화는 개인 데이터를 숨기는 데 도움이되는 프로세스를 의미합니다. 또한 데이터 익명화라고도합니다. 따라서 둘 사이에는 차이점이 없습니다. 이러한 프로세스는 프로덕션 데이터베이스의 중요한 정보를 보호하는 데 도움이되므로 테스트 팀과 같은 엔티티에 정보를 쉽게 제공 할 수 있습니다.

데이터 마스킹 또는 데이터 난독 화는 개인 데이터를 숨기는 데 도움이되는 프로세스를 의미합니다. 또한 데이터 익명화라고도합니다. 따라서 둘 사이에는 차이점이 없습니다. 이러한 프로세스는 프로덕션 데이터베이스의 중요한 정보를 보호하는 데 도움이되므로 테스트 팀과 같은 엔티티에 정보를 쉽게 제공 할 수 있습니다.

민감한 데이터를 숨기는 것은 중요한 문제입니다. 따라서이 정보를 숨기기 위해 다양한 방법이 적용됩니다. 많은 접근법이 정보를 숨기기 위해 사용됩니다. 예를 들어, 새로운 데이터 생성 또는 데이터 암호화가 가능합니다. 셔플 링은 데이터가 하나의 열에 셔플 될 수있는 또 다른 방법입니다.

데이터는 실제처럼 보이고 일관성있게 보입니다. 데이터 마스킹은 민감한 개인 데이터를 보호하는 데 도움이되므로 노출 위험을 줄입니다. 이 프로세스에서 데이터 형식은 동일하게 유지된다는 점을 알아야합니다. 그러나 값이 변경됩니다. 데이터는 다양한 방법 중 하나를 사용하여 변경됩니다. 값은 나중에 변경 사항을 적용하거나 리버스 엔지니어링 할 수있는 방식으로 변경됩니다. 수많은 데이터 마스킹 제품이 IBM, Informatica, Oracle 등과 같은 공급 업체에서 시판됩니다.

실제 시나리오에서는 데이터 마스킹을위한 다양한 접근 방식의 조합이 다른 데이터 필드에도 적용됩니다. 데이터 마스킹은 또한 잠재적 인 테스트 데이터 유출 위험을 줄입니다. 일반적으로 민감한 데이터 식별, 모니터링, 데이터 마스킹 및 감사 단계를 거칩니다. 데이터 마스킹 정책은 데이터가 공유되는 모든 영역을 포괄해야하거나 공유 될 가능성이 있습니다. 외부 및 내부 위험을 줄이기 위해 데이터를 마스킹해야합니다. 요구 사항에 따라 데이터 마스킹 또는 난독 화를 위해 적절한 도구를 선택해야합니다.

데이터 마스킹과 난독 화 비교 :

	데이터 마스킹	데이터 난독 화
의미	데이터 마스킹은 개인 데이터를 숨기는 데 도움이되는 프로세스를 의미합니다. 또한 데이터 익명화라고도합니다. 이러한 프로세스는 프로덕션 데이터베이스의 중요한 정보를 보호하는 데 도움이되므로 테스트 팀과 같은 엔티티에 정보를 쉽게 제공 할 수 있습니다.	데이터 마스킹과 동일합니다. 따라서 둘 사이에는 차이점이 없습니다.
기법	임의 치환 - 마스크 할 값을 몸값으로 대체합니다. 알고리즘 대체 - 특정 필드에서는 특정 알고리즘을 사용합니다. 시퀀스 - 일련의 데이터를 생성합니다. 선택적 마스크 - 특정 부분 만 가면 처리됩니다. Blurring - 임의의 분산이 기존 값에 추가됩니다. 표현식 - 사용자 정의 규칙 또는 표현식은 복잡한 필드를 마스크하는 데 사용됩니다.	데이터 마스킹과 동일
도구 공급 업체	IBM, 인포매티카, 오라클 등	IBM, 인포매티카, 오라클 등

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