正如我們所知，數據屏蔽通過用真實但虛假的值替換敏感信息來掩蓋敏感信息，使其適用于測試、演示或分析。

它保留了原始數據的結構，同時通過復雜的算法更改其值，從而無法對屏蔽數據進行逆向工程。

隨著數據隱私和安全在當今數字環境中變得越來越重要，選擇強大的數據屏蔽工具對于保護敏感信息至關重要。有大量可用選項，選擇適合您的需求和要求的正確選項可能會讓人不知所措。

在最終確定數據屏蔽工具之前，讓我們了解一下關鍵的區別因素。

要遵循的即時清單

數據類型：確保該工具支持您要屏蔽的數據類型，例如結構化、半結構化或非結構化數據。

屏蔽技術：評估可用的數據屏蔽技術并確定哪些技術滿足您的要求，例如字符替換、編輯或改組。

性能：考慮工具的性能，例如屏蔽過程的速度和可擴展性，尤其是在處理大型數據集時。

集成：檢查該工具是否與您現有的數據管理工具集成，例如數據庫、數據倉庫或云平臺。

安全性：確保該工具提供足夠的安全和加密措施來保護您的屏蔽數據。

成本：考慮總擁有成本，包括許可費、維護和支持。

用戶友好：確保該工具易于使用并具有用戶友好的界面。

技術支持：評估供應商提供的技術支持水平并確保其滿足您的需求。

此外，根據以下標準評估該工具：

數據產品方法

采用數據產品方法進行數據屏蔽可簡化實施過程，減少時間和成本，同時適應企業的復雜性。這些工具從各種來源獲取數據，屏蔽敏感信息，并向授權消費者提供合規數據，同時確保正確處理每個業務實體的數據。這種方法簡化了數據屏蔽過程，使其更加高效且更具成本效益。

數據產品可以讓更廣泛的利益相關者訪問數據，從而促進更好的協作和知識共享。此外，啟用可以幫助組織將其數據資產貨幣化，將數據轉化為寶貴的資源。數據產品可以讓更廣泛的利益相關者訪問數據，從而促進更好的協作和知識共享。

尋找一種包含現代數據管理生命周期實施方法的工具。最近，許多工具都改進了它們的能力，以匹配傳輸中的大量數據并遵守法規。如果您想要微數據庫方法，只需查看 K2view 數據屏蔽解決方案。他們的數據屏蔽工具提供靜態和動態屏蔽功能，使其成為測試數據管理和客戶 360 用例的多功能解決方案。該平臺為兩種類型的掩碼提供了統一的實現。

它通過實時匿名化客戶、訂單和設備等單個實體來保護敏感數據。個人身份信息永遠不會受到威脅，并且屏蔽數據之間的關系保持不變。

自動敏感數據發現

由于企業數據不斷發展，測試人員將需要更新的、定性的、符合法規的數據。這需要一個真實的測試環境，使屏蔽成為一個永久的功能。

數據發現和屏蔽必須既快速又自動化，以避免在所有數據中搜索敏感字段的手動工作。

正確的數據屏蔽工具將實現自動發現，確保更快的合規性和更新屏蔽數據。

全球敏感數據發現市場預計將從 2020 年的 51 億美元增長到2026 年的 124 億美元。復合年增長率為 16.1%。

然而，這些解決方案中的大多數都很昂貴，而且常常剝奪了 SME 必須具備的集成。尋找具有內置數據發現功能的掩蔽解決方案，該解決方案可分配正確的掩蔽算法以確保數據集安全。

一個例子是 Imperva 數據安全結構 (DSF)。該結構為組織提供了一個全面的解決方案，以獲取對所有數據的可見性和控制，無論數據是結構化的、半結構化的還是非結構化的，無論位置如何。它的統一代理和無代理架構通過提供單一平臺來管理所有數據存儲庫來促進這一點。

假名化

為了進一步加強 PII 保護，GDPR 引入了假名化。這種技術禁止使用數據進行個人識別。它規定刪除直接標識??符或避免在組合時可以識別一個人的多個標識符。

假名化技術用假名標識符替換 PII。由于有關個人的敏感數據總是有暴露的風險，因此隨機標識符有助于掩蓋數據集。這些集合有助于研究和分析目的，而不會損害數據隱私和保護。

結合加密和訪問控制技術，假名化提高了敏感數據的安全性。它還可以為多個用例重新識別個人，例如法律調查。

不要錯過，加密密鑰或可以恢復為原始值的任何形式的數據都應單獨存儲。

數據管理平臺應為假名化提供端到端的支持。鑒于 GDPR 等數據屏蔽法規的嚴格立場，這無疑是主要先決條件之一。

結論

雖然有許多關鍵指標需要考慮，但正如開頭所討論的那樣，主要的三個差異化因素應該讓您找到最合適的工具。屏蔽是一個連續的過程，需要一個平臺來提供不間斷的屏蔽、更新和定性數據流。

您還考慮了哪些其他因素？請在下面的評論中告訴我。