Inhalt
- Definition - Was bedeutet Dynamic Data Masking (DDM)?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt Dynamic Data Masking (DDM)
Definition - Was bedeutet Dynamic Data Masking (DDM)?
Dynamic Data Masking (DDM) ist eine Strategie zur Steuerung oder Einschränkung des nicht autorisierten Zugriffs auf Daten, bei der Datenströme aus einer Datenbank oder einer Produktionsumgebung nach Bedarf geändert oder "maskiert" werden.Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt Dynamic Data Masking (DDM)
Im Allgemeinen ist die dynamische Datenmaskierung (DDM) eine Echtzeit-Datenmaskierung. Es wird häufig mit einer anderen Methode zur Datenmaskierung verglichen, die als statische Datenmaskierung bezeichnet wird und das Einrichten einer separaten abgeschirmten Datenbank oder einer "Dummy-Datenbank" mit wertlosen Daten zum Ladezeitpunkt umfasst.Die dynamische Datenmaskierung bietet Lösungen für Fälle, in denen Personen in der Nähe der Produktionsumgebung arbeiten, jedoch keinen Zugriff auf die Originaldaten haben sollten. Beispielsweise versuchen Auftragnehmer und Mitarbeiter möglicherweise, eine Produktionsdatenbank zu beheben oder zu aktualisieren. Es ist wichtig, dass sie keinen Zugriff auf vertrauliche Informationen wie individuelle Gesundheitsdaten, Kreditkartennummern usw. haben. Bei DDM werden die Informationen durcheinander gebracht oder auf andere Weise geändert, sodass diese Techniker bei der Manipulation von a mit harmlosen Daten arbeiten Datenbank. Eine Reihe von DDM-Systemen ist "richtliniengesteuert" - das heißt, sie adressieren vorhandene Sicherheitsrichtlinien innerhalb eines Unternehmens, indem sie genauere Ergebnisse liefern, die sensible Daten nicht gefährden.