#маскирование — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #маскирование, aggregated by home.social.
-
Как организовать тестовую среду, сохраняя покой владельца данных
Привет, сообществу Habr! Хочу поделиться опытом с коллегами - как мы решили одну из наболевших проблем нашей команды разработки – отсутствие полноты данных для тестирования реализованного функционала в условиях ограниченного доступа к реальным данным компании. Если вы работаете с персональными данными, то наверняка сталкивались с такой проблемой. Наша команда Neoflex работает на проектах заказчика. При старте работ мы всегда подписываем NDA, но все равно этого недостаточно, чтобы владелец доверил нам полный доступ к промышленным данным. Мы его прекрасно понимаем: данные - основа благополучия компании и видеть их должен ограниченный круг лиц, отвечающий за бизнес-результат. Чтобы удовлетворить ожидания заказчика, выполнить вверенную нам работу и достичь высоких результатов при разработке функционала, нам нужны данные для тестирования, близкие к реальным. Тут возникает сложность – на тестовом контуре либо небольшой срез не консистентных промышленных данных, на которых нельзя протестировать полноценно функционал (например, витрину по операциям определенного сегмента клиентов с глубиной месяц, квартал), либо мы начинаем генерировать синтетику, не всегда попадая в нюансы вариативности данных, тратя на это дополнительные ресурсы. Периодически наши члены команды на ретроспективе, разбирая проблемный кейс, обсуждали свою боль – нужен тестовый контур для тестирования с достаточным количеством данных, близких к бизнесовым, обновляемый по расписанию - иначе мы можем выкатить на прод слабо оттестированный функционал.
-
Как организовать тестовую среду, сохраняя покой владельца данных
Привет, сообществу Habr! Хочу поделиться опытом с коллегами - как мы решили одну из наболевших проблем нашей команды разработки – отсутствие полноты данных для тестирования реализованного функционала в условиях ограниченного доступа к реальным данным компании. Если вы работаете с персональными данными, то наверняка сталкивались с такой проблемой. Наша команда Neoflex работает на проектах заказчика. При старте работ мы всегда подписываем NDA, но все равно этого недостаточно, чтобы владелец доверил нам полный доступ к промышленным данным. Мы его прекрасно понимаем: данные - основа благополучия компании и видеть их должен ограниченный круг лиц, отвечающий за бизнес-результат. Чтобы удовлетворить ожидания заказчика, выполнить вверенную нам работу и достичь высоких результатов при разработке функционала, нам нужны данные для тестирования, близкие к реальным. Тут возникает сложность – на тестовом контуре либо небольшой срез не консистентных промышленных данных, на которых нельзя протестировать полноценно функционал (например, витрину по операциям определенного сегмента клиентов с глубиной месяц, квартал), либо мы начинаем генерировать синтетику, не всегда попадая в нюансы вариативности данных, тратя на это дополнительные ресурсы. Периодически наши члены команды на ретроспективе, разбирая проблемный кейс, обсуждали свою боль – нужен тестовый контур для тестирования с достаточным количеством данных, близких к бизнесовым, обновляемый по расписанию - иначе мы можем выкатить на прод слабо оттестированный функционал.
-
Как организовать тестовую среду, сохраняя покой владельца данных
Привет, сообществу Habr! Хочу поделиться опытом с коллегами - как мы решили одну из наболевших проблем нашей команды разработки – отсутствие полноты данных для тестирования реализованного функционала в условиях ограниченного доступа к реальным данным компании. Если вы работаете с персональными данными, то наверняка сталкивались с такой проблемой. Наша команда Neoflex работает на проектах заказчика. При старте работ мы всегда подписываем NDA, но все равно этого недостаточно, чтобы владелец доверил нам полный доступ к промышленным данным. Мы его прекрасно понимаем: данные - основа благополучия компании и видеть их должен ограниченный круг лиц, отвечающий за бизнес-результат. Чтобы удовлетворить ожидания заказчика, выполнить вверенную нам работу и достичь высоких результатов при разработке функционала, нам нужны данные для тестирования, близкие к реальным. Тут возникает сложность – на тестовом контуре либо небольшой срез не консистентных промышленных данных, на которых нельзя протестировать полноценно функционал (например, витрину по операциям определенного сегмента клиентов с глубиной месяц, квартал), либо мы начинаем генерировать синтетику, не всегда попадая в нюансы вариативности данных, тратя на это дополнительные ресурсы. Периодически наши члены команды на ретроспективе, разбирая проблемный кейс, обсуждали свою боль – нужен тестовый контур для тестирования с достаточным количеством данных, близких к бизнесовым, обновляемый по расписанию - иначе мы можем выкатить на прод слабо оттестированный функционал.
-
Как организовать тестовую среду, сохраняя покой владельца данных
Привет, сообществу Habr! Хочу поделиться опытом с коллегами - как мы решили одну из наболевших проблем нашей команды разработки – отсутствие полноты данных для тестирования реализованного функционала в условиях ограниченного доступа к реальным данным компании. Если вы работаете с персональными данными, то наверняка сталкивались с такой проблемой. Наша команда Neoflex работает на проектах заказчика. При старте работ мы всегда подписываем NDA, но все равно этого недостаточно, чтобы владелец доверил нам полный доступ к промышленным данным. Мы его прекрасно понимаем: данные - основа благополучия компании и видеть их должен ограниченный круг лиц, отвечающий за бизнес-результат. Чтобы удовлетворить ожидания заказчика, выполнить вверенную нам работу и достичь высоких результатов при разработке функционала, нам нужны данные для тестирования, близкие к реальным. Тут возникает сложность – на тестовом контуре либо небольшой срез не консистентных промышленных данных, на которых нельзя протестировать полноценно функционал (например, витрину по операциям определенного сегмента клиентов с глубиной месяц, квартал), либо мы начинаем генерировать синтетику, не всегда попадая в нюансы вариативности данных, тратя на это дополнительные ресурсы. Периодически наши члены команды на ретроспективе, разбирая проблемный кейс, обсуждали свою боль – нужен тестовый контур для тестирования с достаточным количеством данных, близких к бизнесовым, обновляемый по расписанию - иначе мы можем выкатить на прод слабо оттестированный функционал.
-
Динамическое маскирование в СУБД: принципы, сценарии и реализация
Привет, Хабр! На связи Артемий Новожилов, архитектор систем ИБ и автор ТГ-канала Data Security и Дмитрий Ларин, руководитель продуктового направления по защите баз данных, группа компаний «Гарда». С нами вы могли познакомиться по таким статьям как маскирование и Apache Kafka . И сегодня мы хотим продолжить тему маскирования данных. Современные компании обрабатывают огромные объемы конфиденциальных данных: персональные данные (как сотрудников, так и партнеров и клиентов), информацию о клиентах и их заказах, финансовые и бухгалтерские сведения, данные, относящиеся к коммерческой тайне и интеллектуальной собственности, а также технические настройки и доступы. В связи с этим возникают повышенные риски утечки данных, сложности с соблюдением требований законодательства (например, ФЗ-152 и GDPR), угроза инсайдерских атак, а для тестов или аналитики приходится создавать отдельные копии баз данных (БД). Один из эффективных способов защиты данных – динамическое маскирование (Dynamic Data Masking, DDM). Узнать все о динамическом маскировании
-
Динамическое маскирование в СУБД: принципы, сценарии и реализация
Привет, Хабр! На связи Артемий Новожилов, архитектор систем ИБ и автор ТГ-канала Data Security и Дмитрий Ларин, руководитель продуктового направления по защите баз данных, группа компаний «Гарда». С нами вы могли познакомиться по таким статьям как маскирование и Apache Kafka . И сегодня мы хотим продолжить тему маскирования данных. Современные компании обрабатывают огромные объемы конфиденциальных данных: персональные данные (как сотрудников, так и партнеров и клиентов), информацию о клиентах и их заказах, финансовые и бухгалтерские сведения, данные, относящиеся к коммерческой тайне и интеллектуальной собственности, а также технические настройки и доступы. В связи с этим возникают повышенные риски утечки данных, сложности с соблюдением требований законодательства (например, ФЗ-152 и GDPR), угроза инсайдерских атак, а для тестов или аналитики приходится создавать отдельные копии баз данных (БД). Один из эффективных способов защиты данных – динамическое маскирование (Dynamic Data Masking, DDM). Узнать все о динамическом маскировании
-
Динамическое маскирование в СУБД: принципы, сценарии и реализация
Привет, Хабр! На связи Артемий Новожилов, архитектор систем ИБ и автор ТГ-канала Data Security и Дмитрий Ларин, руководитель продуктового направления по защите баз данных, группа компаний «Гарда». С нами вы могли познакомиться по таким статьям как маскирование и Apache Kafka . И сегодня мы хотим продолжить тему маскирования данных. Современные компании обрабатывают огромные объемы конфиденциальных данных: персональные данные (как сотрудников, так и партнеров и клиентов), информацию о клиентах и их заказах, финансовые и бухгалтерские сведения, данные, относящиеся к коммерческой тайне и интеллектуальной собственности, а также технические настройки и доступы. В связи с этим возникают повышенные риски утечки данных, сложности с соблюдением требований законодательства (например, ФЗ-152 и GDPR), угроза инсайдерских атак, а для тестов или аналитики приходится создавать отдельные копии баз данных (БД). Один из эффективных способов защиты данных – динамическое маскирование (Dynamic Data Masking, DDM). Узнать все о динамическом маскировании
-
Динамическое маскирование в СУБД: принципы, сценарии и реализация
Привет, Хабр! На связи Артемий Новожилов, архитектор систем ИБ и автор ТГ-канала Data Security и Дмитрий Ларин, руководитель продуктового направления по защите баз данных, группа компаний «Гарда». С нами вы могли познакомиться по таким статьям как маскирование и Apache Kafka . И сегодня мы хотим продолжить тему маскирования данных. Современные компании обрабатывают огромные объемы конфиденциальных данных: персональные данные (как сотрудников, так и партнеров и клиентов), информацию о клиентах и их заказах, финансовые и бухгалтерские сведения, данные, относящиеся к коммерческой тайне и интеллектуальной собственности, а также технические настройки и доступы. В связи с этим возникают повышенные риски утечки данных, сложности с соблюдением требований законодательства (например, ФЗ-152 и GDPR), угроза инсайдерских атак, а для тестов или аналитики приходится создавать отдельные копии баз данных (БД). Один из эффективных способов защиты данных – динамическое маскирование (Dynamic Data Masking, DDM). Узнать все о динамическом маскировании
-
Маскирование данных от А до Я
Всем привет! Меня зовут Светлана Анохина, я младший бизнес-партнёр по информационной безопасности в Ozon. Несмотря на небольшой стаж, опыт работы у меня довольно разносторонний, ведь моя роль предполагает участие практически во всех аспектах безопасности (если интересно, кто такие бизнес-партнёры по ИБ, то рекомендую почитать статьи моих коллег Даши или Максима на эту тему). До этого я работала в команде Compliance, где активно занималась защитой данных. Сейчас моя зона ответственности охватывает безопасность в логистике и товарных операциях: склады, пункты выдачи заказов, курьерская доставка и все сопутствующие процессы. На первых этапах погружения в профессию, когда я была студенткой и только начинала разбираться в защите данных, проблемы безопасности казались мне чем-то далёким и почти гипотетическим. Мысль о том, что личная информация — адрес, электронная почта или данные банковской карты — может попасть в чужие руки, не вызывала у меня особого беспокойства. Утечка данных? Да, неприятно, но ведь это происходит где-то далеко и вряд ли касается меня напрямую. Но всё изменилось, когда я впервые устроилась работать в команду безопасности данных крупной компании. Я увидела, как это выглядит в реальной жизни: настоящие утечки, реальные данные и конкретные последствия. Тогда я осознала, что даже самая простая ошибка или недосмотр могут привести к тому, что чья-то личная информация окажется у злоумышленников, и защита данных — это не прихоть, а насущная необходимость. Каждая строка кода, каждое принятое решение могут стать барьером между безопасностью и катастрофой. В компаниях с развитой культурой информационной безопасности обычно уже испробовано многое: от простых решений до сложных, почти инженерных конструкций. На первых порах, будучи младшим специалистом, я поняла, что изобрести нечто радикально новое вряд ли удастся. Тогда я решила попробовать другой подход: взять уже известный метод защиты и попробовать применить его по-новому. Конечно, не всё сразу получалось, но на ошибках я училась, развивала навыки и продолжаю это делать до сих пор. За время своей работы в e-commerce-компаниях я собрала некоторый перечень подходов и инструментов защиты, которые реализую в своём направлении. Сегодня я хочу рассказать о маскировании вам, моим коллегам, которые так же, как и я, стремятся сделать данные безопасными, а жизнь пользователей — спокойной.
https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/877692/
#sql #oracle_sql #postgres #mssql #безопасность_данных #маскирование_данных #маскирование #ddm
-
Маскирование данных от А до Я
Всем привет! Меня зовут Светлана Анохина, я младший бизнес-партнёр по информационной безопасности в Ozon. Несмотря на небольшой стаж, опыт работы у меня довольно разносторонний, ведь моя роль предполагает участие практически во всех аспектах безопасности (если интересно, кто такие бизнес-партнёры по ИБ, то рекомендую почитать статьи моих коллег Даши или Максима на эту тему). До этого я работала в команде Compliance, где активно занималась защитой данных. Сейчас моя зона ответственности охватывает безопасность в логистике и товарных операциях: склады, пункты выдачи заказов, курьерская доставка и все сопутствующие процессы. На первых этапах погружения в профессию, когда я была студенткой и только начинала разбираться в защите данных, проблемы безопасности казались мне чем-то далёким и почти гипотетическим. Мысль о том, что личная информация — адрес, электронная почта или данные банковской карты — может попасть в чужие руки, не вызывала у меня особого беспокойства. Утечка данных? Да, неприятно, но ведь это происходит где-то далеко и вряд ли касается меня напрямую. Но всё изменилось, когда я впервые устроилась работать в команду безопасности данных крупной компании. Я увидела, как это выглядит в реальной жизни: настоящие утечки, реальные данные и конкретные последствия. Тогда я осознала, что даже самая простая ошибка или недосмотр могут привести к тому, что чья-то личная информация окажется у злоумышленников, и защита данных — это не прихоть, а насущная необходимость. Каждая строка кода, каждое принятое решение могут стать барьером между безопасностью и катастрофой. В компаниях с развитой культурой информационной безопасности обычно уже испробовано многое: от простых решений до сложных, почти инженерных конструкций. На первых порах, будучи младшим специалистом, я поняла, что изобрести нечто радикально новое вряд ли удастся. Тогда я решила попробовать другой подход: взять уже известный метод защиты и попробовать применить его по-новому. Конечно, не всё сразу получалось, но на ошибках я училась, развивала навыки и продолжаю это делать до сих пор. За время своей работы в e-commerce-компаниях я собрала некоторый перечень подходов и инструментов защиты, которые реализую в своём направлении. Сегодня я хочу рассказать о маскировании вам, моим коллегам, которые так же, как и я, стремятся сделать данные безопасными, а жизнь пользователей — спокойной.
https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/877692/
#sql #oracle_sql #postgres #mssql #безопасность_данных #маскирование_данных #маскирование #ddm
-
Маскирование данных от А до Я
Всем привет! Меня зовут Светлана Анохина, я младший бизнес-партнёр по информационной безопасности в Ozon. Несмотря на небольшой стаж, опыт работы у меня довольно разносторонний, ведь моя роль предполагает участие практически во всех аспектах безопасности (если интересно, кто такие бизнес-партнёры по ИБ, то рекомендую почитать статьи моих коллег Даши или Максима на эту тему). До этого я работала в команде Compliance, где активно занималась защитой данных. Сейчас моя зона ответственности охватывает безопасность в логистике и товарных операциях: склады, пункты выдачи заказов, курьерская доставка и все сопутствующие процессы. На первых этапах погружения в профессию, когда я была студенткой и только начинала разбираться в защите данных, проблемы безопасности казались мне чем-то далёким и почти гипотетическим. Мысль о том, что личная информация — адрес, электронная почта или данные банковской карты — может попасть в чужие руки, не вызывала у меня особого беспокойства. Утечка данных? Да, неприятно, но ведь это происходит где-то далеко и вряд ли касается меня напрямую. Но всё изменилось, когда я впервые устроилась работать в команду безопасности данных крупной компании. Я увидела, как это выглядит в реальной жизни: настоящие утечки, реальные данные и конкретные последствия. Тогда я осознала, что даже самая простая ошибка или недосмотр могут привести к тому, что чья-то личная информация окажется у злоумышленников, и защита данных — это не прихоть, а насущная необходимость. Каждая строка кода, каждое принятое решение могут стать барьером между безопасностью и катастрофой. В компаниях с развитой культурой информационной безопасности обычно уже испробовано многое: от простых решений до сложных, почти инженерных конструкций. На первых порах, будучи младшим специалистом, я поняла, что изобрести нечто радикально новое вряд ли удастся. Тогда я решила попробовать другой подход: взять уже известный метод защиты и попробовать применить его по-новому. Конечно, не всё сразу получалось, но на ошибках я училась, развивала навыки и продолжаю это делать до сих пор. За время своей работы в e-commerce-компаниях я собрала некоторый перечень подходов и инструментов защиты, которые реализую в своём направлении. Сегодня я хочу рассказать о маскировании вам, моим коллегам, которые так же, как и я, стремятся сделать данные безопасными, а жизнь пользователей — спокойной.
https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/877692/
#sql #oracle_sql #postgres #mssql #безопасность_данных #маскирование_данных #маскирование #ddm
-
Маскирование данных от А до Я
Всем привет! Меня зовут Светлана Анохина, я младший бизнес-партнёр по информационной безопасности в Ozon. Несмотря на небольшой стаж, опыт работы у меня довольно разносторонний, ведь моя роль предполагает участие практически во всех аспектах безопасности (если интересно, кто такие бизнес-партнёры по ИБ, то рекомендую почитать статьи моих коллег Даши или Максима на эту тему). До этого я работала в команде Compliance, где активно занималась защитой данных. Сейчас моя зона ответственности охватывает безопасность в логистике и товарных операциях: склады, пункты выдачи заказов, курьерская доставка и все сопутствующие процессы. На первых этапах погружения в профессию, когда я была студенткой и только начинала разбираться в защите данных, проблемы безопасности казались мне чем-то далёким и почти гипотетическим. Мысль о том, что личная информация — адрес, электронная почта или данные банковской карты — может попасть в чужие руки, не вызывала у меня особого беспокойства. Утечка данных? Да, неприятно, но ведь это происходит где-то далеко и вряд ли касается меня напрямую. Но всё изменилось, когда я впервые устроилась работать в команду безопасности данных крупной компании. Я увидела, как это выглядит в реальной жизни: настоящие утечки, реальные данные и конкретные последствия. Тогда я осознала, что даже самая простая ошибка или недосмотр могут привести к тому, что чья-то личная информация окажется у злоумышленников, и защита данных — это не прихоть, а насущная необходимость. Каждая строка кода, каждое принятое решение могут стать барьером между безопасностью и катастрофой. В компаниях с развитой культурой информационной безопасности обычно уже испробовано многое: от простых решений до сложных, почти инженерных конструкций. На первых порах, будучи младшим специалистом, я поняла, что изобрести нечто радикально новое вряд ли удастся. Тогда я решила попробовать другой подход: взять уже известный метод защиты и попробовать применить его по-новому. Конечно, не всё сразу получалось, но на ошибках я училась, развивала навыки и продолжаю это делать до сих пор. За время своей работы в e-commerce-компаниях я собрала некоторый перечень подходов и инструментов защиты, которые реализую в своём направлении. Сегодня я хочу рассказать о маскировании вам, моим коллегам, которые так же, как и я, стремятся сделать данные безопасными, а жизнь пользователей — спокойной.
https://habr.com/ru/companies/ozontech/articles/877692/
#sql #oracle_sql #postgres #mssql #безопасность_данных #маскирование_данных #маскирование #ddm
-
[Перевод] 10 лучших приёмов логирования для разработчиков
Прошли те времена, когда мы утопали в болоте логов, из которых не было понятно, почему сработали оповещения или произошёл сбой системы, и вообще мало что было понятно. В этой статье мы собрали передовые приёмы логирования, которые превращают запись логов в эффективный, действенный и масштабируемый процесс.
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/861800/
#логирование #логи #идентификаторы #opentelemetry #структурированные_события #события_журнала #каноничный_путь #записи_журнала #маскирование #трассировка
-
[Перевод] 10 лучших приёмов логирования для разработчиков
Прошли те времена, когда мы утопали в болоте логов, из которых не было понятно, почему сработали оповещения или произошёл сбой системы, и вообще мало что было понятно. В этой статье мы собрали передовые приёмы логирования, которые превращают запись логов в эффективный, действенный и масштабируемый процесс.
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/861800/
#логирование #логи #идентификаторы #opentelemetry #структурированные_события #события_журнала #каноничный_путь #записи_журнала #маскирование #трассировка
-
[Перевод] 10 лучших приёмов логирования для разработчиков
Прошли те времена, когда мы утопали в болоте логов, из которых не было понятно, почему сработали оповещения или произошёл сбой системы, и вообще мало что было понятно. В этой статье мы собрали передовые приёмы логирования, которые превращают запись логов в эффективный, действенный и масштабируемый процесс.
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/861800/
#логирование #логи #идентификаторы #opentelemetry #структурированные_события #события_журнала #каноничный_путь #записи_журнала #маскирование #трассировка
-
[Перевод] 10 лучших приёмов логирования для разработчиков
Прошли те времена, когда мы утопали в болоте логов, из которых не было понятно, почему сработали оповещения или произошёл сбой системы, и вообще мало что было понятно. В этой статье мы собрали передовые приёмы логирования, которые превращают запись логов в эффективный, действенный и масштабируемый процесс.
https://habr.com/ru/companies/netologyru/articles/861800/
#логирование #логи #идентификаторы #opentelemetry #структурированные_события #события_журнала #каноничный_путь #записи_журнала #маскирование #трассировка
-
Скрипты VS Коробка. Как эффективно маскировать данные
В России о маскировании данных почти ничего не знают даже ИТ-руководители . Именно поэтому мы решили познакомить начинающих специалистов с методами обезличивания информации в базах данных (БД), а тем, кто уже знаком с технологией, предоставить продвинутые и удобные подходы к маскированию: от определения и категоризации данных в исходной БД до автоматизации всего процесса обезличивания (встраивание в pipeline CI/CD). Поговорим вот о чем: · что такое обезличивание, · для чего применяется маскирование данных, · почему нельзя передавать данные as is, · какие данные необходимо обезличивать, · почему звездочки не помогают, · этапы обезличивания с реальными примерами.
https://habr.com/ru/companies/garda/articles/858014/
#обфускация #обезличивание_данных #маскирование #сканирование_базы_данных #категоризация_данных #гарда #гарда_маскирование
-
Скрипты VS Коробка. Как эффективно маскировать данные
В России о маскировании данных почти ничего не знают даже ИТ-руководители . Именно поэтому мы решили познакомить начинающих специалистов с методами обезличивания информации в базах данных (БД), а тем, кто уже знаком с технологией, предоставить продвинутые и удобные подходы к маскированию: от определения и категоризации данных в исходной БД до автоматизации всего процесса обезличивания (встраивание в pipeline CI/CD). Поговорим вот о чем: · что такое обезличивание, · для чего применяется маскирование данных, · почему нельзя передавать данные as is, · какие данные необходимо обезличивать, · почему звездочки не помогают, · этапы обезличивания с реальными примерами.
https://habr.com/ru/companies/garda/articles/858014/
#обфускация #обезличивание_данных #маскирование #сканирование_базы_данных #категоризация_данных #гарда #гарда_маскирование
-
Скрипты VS Коробка. Как эффективно маскировать данные
В России о маскировании данных почти ничего не знают даже ИТ-руководители . Именно поэтому мы решили познакомить начинающих специалистов с методами обезличивания информации в базах данных (БД), а тем, кто уже знаком с технологией, предоставить продвинутые и удобные подходы к маскированию: от определения и категоризации данных в исходной БД до автоматизации всего процесса обезличивания (встраивание в pipeline CI/CD). Поговорим вот о чем: · что такое обезличивание, · для чего применяется маскирование данных, · почему нельзя передавать данные as is, · какие данные необходимо обезличивать, · почему звездочки не помогают, · этапы обезличивания с реальными примерами.
https://habr.com/ru/companies/garda/articles/858014/
#обфускация #обезличивание_данных #маскирование #сканирование_базы_данных #категоризация_данных #гарда #гарда_маскирование
-
Скрипты VS Коробка. Как эффективно маскировать данные
В России о маскировании данных почти ничего не знают даже ИТ-руководители . Именно поэтому мы решили познакомить начинающих специалистов с методами обезличивания информации в базах данных (БД), а тем, кто уже знаком с технологией, предоставить продвинутые и удобные подходы к маскированию: от определения и категоризации данных в исходной БД до автоматизации всего процесса обезличивания (встраивание в pipeline CI/CD). Поговорим вот о чем: · что такое обезличивание, · для чего применяется маскирование данных, · почему нельзя передавать данные as is, · какие данные необходимо обезличивать, · почему звездочки не помогают, · этапы обезличивания с реальными примерами.
https://habr.com/ru/companies/garda/articles/858014/
#обфускация #обезличивание_данных #маскирование #сканирование_базы_данных #категоризация_данных #гарда #гарда_маскирование
-
Маскирование баз данных
В наши дни, когда информационные системы стали неотъемлемой частью работы большинства компаний, а объемы обрабатываемых данных постоянно растут, превращая информацию в один из самых ценных ресурсов современного бизнеса, вопросы защиты и сохранности данных становятся все более актуальными. Каждый день происходят массовые утечки данных и хакерские атаки. Компании все чаще привлекают к разработке своих информационных систем внешних подрядчиков, что влечет за собой необходимость предоставления им доступа к чувствительной информации. При этом статистика говорит о том, что каждый пятый случай утечки данных связан с взломом инфраструктуры подрядчика, имеющего доступ к данным заказчика. В результате перед бизнесом встает целый список противоречивых вопросов: как обеспечить доступ к данным для работы с ними, включая внешних подрядчиков, и в то же время защитить свои данные от утечки? Кроме естественного желания компаний защитить свои данные, нужно помнить и о том, что в России тема защиты данных получает особую значимость в связи с законом о персональных данных и растущей угрозой кибератак. Обычные методы разделения доступа не всегда достаточны. В этом контексте маскирование данных выступает как один из наиболее эффективных методов защиты важной информации от несанкционированного доступа. Этот подход позволяет обеспечить необходимый уровень доступа к информации, при этом минимизируя риск её утечки. Маскирование данных помогает снизить риски, связанные с важной информацией, посредством её замены на обезличенную версию. Этот метод представляет собой процесс, в ходе которого реальные данные заменяются искусственными, но при этом сохраняются все ключевые характеристики исходных данных, что позволяет в итоге использовать такие данные для тестирования или разработки, не рискуя безопасностью и конфиденциальностью. Подобные решения уже активно используются в различных отраслях: банками, промышленными организациями, ритейл-компаниями, колл-центрами, провайдерами и, в целом, любыми компаниями, которым необходимо обеспечивать безопасность чувствительных данных.
https://habr.com/ru/articles/795897/
#базы_данных #маскирование #информационная_безопасность #защита_данных
-
Маскирование баз данных
В наши дни, когда информационные системы стали неотъемлемой частью работы большинства компаний, а объемы обрабатываемых данных постоянно растут, превращая информацию в один из самых ценных ресурсов современного бизнеса, вопросы защиты и сохранности данных становятся все более актуальными. Каждый день происходят массовые утечки данных и хакерские атаки. Компании все чаще привлекают к разработке своих информационных систем внешних подрядчиков, что влечет за собой необходимость предоставления им доступа к чувствительной информации. При этом статистика говорит о том, что каждый пятый случай утечки данных связан с взломом инфраструктуры подрядчика, имеющего доступ к данным заказчика. В результате перед бизнесом встает целый список противоречивых вопросов: как обеспечить доступ к данным для работы с ними, включая внешних подрядчиков, и в то же время защитить свои данные от утечки? Кроме естественного желания компаний защитить свои данные, нужно помнить и о том, что в России тема защиты данных получает особую значимость в связи с законом о персональных данных и растущей угрозой кибератак. Обычные методы разделения доступа не всегда достаточны. В этом контексте маскирование данных выступает как один из наиболее эффективных методов защиты важной информации от несанкционированного доступа. Этот подход позволяет обеспечить необходимый уровень доступа к информации, при этом минимизируя риск её утечки. Маскирование данных помогает снизить риски, связанные с важной информацией, посредством её замены на обезличенную версию. Этот метод представляет собой процесс, в ходе которого реальные данные заменяются искусственными, но при этом сохраняются все ключевые характеристики исходных данных, что позволяет в итоге использовать такие данные для тестирования или разработки, не рискуя безопасностью и конфиденциальностью. Подобные решения уже активно используются в различных отраслях: банками, промышленными организациями, ритейл-компаниями, колл-центрами, провайдерами и, в целом, любыми компаниями, которым необходимо обеспечивать безопасность чувствительных данных.
https://habr.com/ru/articles/795897/
#базы_данных #маскирование #информационная_безопасность #защита_данных