在用真实且结构相似的随机值替换敏感数据时，数据屏蔽工具至关重要。它们可让您在遵守法规的同时轻松分析报告。但是，并非所有工具都具有相同的优势。想知道高效数据屏蔽工具的主要功能以及如何解决使用它们时最常见的挑战吗？在本文中，我们将探讨数据屏蔽解决方案的当前前景，并介绍 10 种最佳工具，以帮助您有效保护敏感数据。
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什么是数据屏蔽工具？
数据屏蔽工具是一种复杂的软件解决方案，可以有效地 匿名化敏感数据。它们使原始数据中包含的任何个人身份信息 (PII) 完全无法识别。作为数据保护中的主要防御层，这些工具确保无法重新识别数据，从而提供无与伦比的安全性。
数据屏蔽工具的必备功能
在对 10 个最佳数据屏蔽工具进行排名之前，让我们先设定 选择最佳竞争者的标准。一款设计良好的软件应该包含哪些功能才能满足所有合规性要求？让我们来一探究竟。
安全性和合规性
数据库屏蔽工具背后的全部目的是确保您的数据安全且合规。
要选择优质的工具，请确保它提供：
审计日志记录： 它保存屏蔽活动的详细日志，以供审计和合规目的。
法规遵从性： 通过强大的屏蔽和保护机制确保遵守数据保护法规。
不可逆性： 保证屏蔽数据不能被轻易地通过逆向工程来检索原始数据。
大多数流行的工具都具有这些功能，但真正重要的是它们的性能和安全性。我们接下来将重点介绍这一点。
数据发现和分类
数据发现涉及识别和定位公司系统和数据库中的敏感数据。此阶段的目标是找到个人、机密或受监管的信息。在理想情况下，系统能够：
自动扫描数据库、文件和系统；
模式匹配以识别常见数据类型（例如信用卡号、SSN）；
通过内容分析来检测结构化程度较低的敏感信息。
一旦发现，数据就会根据类型和敏感度进行分类，以选择正确的屏蔽技术。根据您的需要，数据可以按照各种标准进行分类：
数据类型（例如财务、个人、健康）；
监管要求；
商业价值;
如果暴露可能会产生影响。
敏感度级别通常分为公共、内部、机密和高度机密。
掩蔽技术
不同的数据屏蔽技术会产生不同的结果，适用于不同的用例。对非产品测试有效的方法可能对开发产品来说是一个糟糕的解决方案。了解如何以及在何处使用特定的屏蔽技术至关重要。
静态数据掩码 在非生产环境中使用之前，将静态数据集中的敏感数据替换为虚构但真实的数据。这种方法之所以被称为静态，是因为会制作副本并进行屏蔽，然后使用屏蔽后的数据。
动态数据脱敏 匿名化数据 在不同用户访问时动态更改。数据库中的实际数据不会更改。
一致掩蔽 确保相同的原始值始终被屏蔽为相同的值以保持引用完整性。这允许您分析和 测试数据 具有现实而又安全的入口。
我们更详细地介绍了不同类型的数据屏蔽技术 在我们之前的一篇文章中.
现代数据库屏蔽工具通常支持多种方法，为您提供跨各种场景的灵活性。
灵活的掩蔽算法
灵活的屏蔽算法是高级数据屏蔽工具的一个关键特性，它提供了适应性强且可定制的方法来隐藏敏感数据。数据加密、替换、改组、日期老化、泛化（分箱）、屏蔽、置空（消隐）、加扰、散列和标记化是最常见的。我们介绍了这些 数据掩蔽算法 在我们之前的一篇文章中进行了详细的介绍。
大多数公司都使用这些久经考验的算法，但其他由人工智能和机器学习驱动的更先进的方法也迅速获得发展。这些工具相对较新，但已经在市场上证明了自己的价值，其中 Syntho 是人工智能驱动的数据屏蔽工具的领先者。
数据子集化
数据子集涉及创建较大数据集中较小但有代表性的部分。它可以减少非生产环境的数据量并提高测试和开发流程的性能。此外，它还可以最大限度地降低存储成本和处理时间，并帮助您维护数据关系和引用完整性。
选择数据子集工具时，请寻找高效、灵活、可扩展、与其他软件良好集成且具有强大自动化功能的工具。
支持多种数据源
一流的数据屏蔽工具可与各种类型的数据库、文件格式和数据存储系统配合使用。当然，您会希望选择支持您首选格式的工具，但在这篇评论中，我们将为您汇总可与许多不同来源配合使用的工具。
可扩展性和性能
从性能角度来看，该工具最好能够处理 TB 级甚至 PB 级的数据，并支持分布式处理或并行执行，以有效管理大量数据。您还应该考虑该工具使用 CPU、内存和 I/O 资源的速度和效率。
对于可扩展性，我们检查该工具是否基于云并支持水平扩展（添加更多机器）和垂直扩展（升级现有硬件）。
可用性和管理
该工具应具有直观、用户友好的界面，方便非技术型用户使用。最好有自定义选项，以便根据您的喜好进行定制。
该工具还必须具有基于角色的访问控制功能，以便更好地进行监督。最后，配置自动化的能力至关重要，因为它允许您设置规则并让工具在后台无缝运行。
数据屏蔽工具的监管要求
公司实施数据屏蔽是为了遵守数据隐私法。这些法律规范敏感数据的使用、存储和共享，规定了处理敏感数据的安全和隐私措施。
受监管的数据包括 PII 和 受保护的健康信息 (PHI)。PII 是指任何可识别个人的数据，例如姓名、地址和社会保障号码 (SSN)。PHI 是 PII 的一个子集，包括医疗记录、 健康保险信息以及与个人治疗相关的任何数据。
几乎所有法规均基于旨在保护 PII 和 PHI 的这些关键法律：
一般数据保护条例 （GDPR）在欧洲， 英国-GDPR 在英国， 数字宪章实施法 （DCIA）在加拿大， 个人信息保护法 （日本 APPI）， 个人数据保护 （PDP）印度尼西亚法，以及其他类似法案。
健康保险流通与责任法案 (HIPAA) 适用于美国的医疗保健组织。
支付卡行业数据安全标准 （PCI DSS）适用于处理信用卡信息的企业。
加州消费者隐私法案 （CCPA）和 加州隐私权法 （CPRA）。
- 萨班斯 - 奥克斯利法案 (SOX) 用于美国公司的财务记录保存和报告。
屏蔽技术可消除所有直接和间接标识符，从而帮助组织遵守这些法规。屏蔽后，数据集将被去识别或匿名化，从而 不受数据隐私法的约束.
数据屏蔽工具的挑战
所有数据屏蔽工具都面临类似的挑战。要为您的公司选择最佳工具，您需要了解这些问题并找到最有效解决这些问题的产品。
敏感数据搜索与识别
组织通常处理跨各种系统、数据库和文件格式的大量数据。这些数据通常不统一或非结构化，这只会使流程复杂化。
此外，信息可能与上下文相关，单独来看时其含义会发生变化。数据会随着时间而变化，而被视为“敏感”的内容也可能会发生变化。
识别此环境中的所有数据实例既昂贵又耗时。但是，强大的工具可以简化此复杂过程，从而降低成本。
维护数据完整性
数据屏蔽解决方案必须维护跨表和跨数据库的数据完整性，否则数据将无法使用。数据完整性的主要元素包括：
格式保存： 您的元数据必须准确分类以保留身份证号码、电话号码、电子邮件地址等格式。
参照完整性: 维护参照完整性可确保企业系统在敏感数据被屏蔽的较低环境中顺利运行。
语义完整性： 必须以某种方式对数据进行屏蔽，以便在特定上下文中保留其含义。
性别保存： 如果随机更改姓名，表中的性别分布也会发生变化。
数据唯一性： 如果数据集中的敏感数据是唯一的，例如 SSN，则数据屏蔽工具应将唯一值应用于每个数据元素。该技术应具有内置的防碰撞功能。
可扩展性
使用数据屏蔽的组织面临着巨大的挑战，因为其业务规模庞大。日常业务流程会产生新记录并构建大量数据集。因此，数据屏蔽解决方案必须能够处理大型数据库，以避免对基础设施造成巨大压力。
性能
数据屏蔽通常需要大量资源，并且会影响系统性能。这需要额外的硬件或软件投资，尤其是对于更复杂的技术。静态数据屏蔽工具会消耗一些带宽，而动态数据屏蔽工具通常会使用更多资源并降低性能，除非进行彻底优化。
重复
一遍又一遍地将相同的屏蔽规则应用于未改变的数据会浪费计算资源。良好的缓存可以解决这个问题，但并不简单。您需要仔细平衡保持缓存最新与实现最佳性能之间的平衡。
十大数据屏蔽工具
最后，我们进入本文的核心。让我们看看市场上排名前 10 位的数据屏蔽工具，并看看它们之间的比较。
1. 合成器
Syntho 数据屏蔽方法消除了手动数据屏蔽的需要，手动数据屏蔽效率低下且容易出现人为错误。手动流程耗时过长，可能会导致屏蔽不完整或数据无用。相比之下，智能屏蔽技术可确保一致的 PII 保护和合规性。
Syntho 提供自动数据屏蔽解决方案，通过以下功能保护所有数据源中的敏感信息：
去识别化与合成：生成反映生产数据的测试数据，以便在代表性场景中进行全面的测试和开发。
基于规则的合成数据：使用预定义的规则和约束生成合成数据来模拟真实世界或目标场景。
子集：减少记录以创建关系数据库的较小、具有代表性的子集，同时保持参照完整性。
试用我们的演示 了解我们的工具如何帮助您在不影响质量的情况下实现合规性。
2. 信息技术公司
Informatica的 支持数据发现、创建和子集化。该产品可水平和垂直扩展，并与 DevOps CI/CD 管道集成。
该平台为原始生产数据提供数据屏蔽，以确保合规性。全面的文档和响应迅速的技术支持简化了入职流程。
缺点包括复杂的初始设置和数据子集化过程，对于较大的数据集来说，这个过程可能会非常缓慢。虽然这不是一个主要问题，但界面感觉有点笨重和过时。
3.K2view
K2视图的数据屏蔽解决方案是其更广泛的数据产品平台的一部分。它利用了该公司的专利微数据库技术，该技术围绕业务实体而不是传统的表结构来组织数据。这种方法可以实现实时数据屏蔽和合成数据生成，从而提高复杂数据环境中的性能和灵活性。
4. DATPROF
数据传输专家 作为其测试数据管理套件的一部分，提供了强大的数据屏蔽解决方案。
DATPROF 拥有跨多个应用程序和数据库的数据一致性，并且在高容量数据库上表现良好。该解决方案具有直观的界面和预构建的屏蔽规则，可以加快实施速度。
然而，由于该工具相对较新，因此缺少许多关键功能。用户尤其抱怨缺少某些文件格式和第三方集成。
5.德尔福
的DelphiX 自动对各种来源的数据进行屏蔽，通过分布式处理高效地处理大量数据。
它通过简单的界面和预定义规则简化了策略创建，同时识别结构化和非结构化来源中的敏感数据。Delphix 确保不同环境中的数据一致性和引用完整性并提供报告。
然而，其陡峭的学习曲线和高昂的成本可能会让一些用户望而却步，影响该工具的 投资回报.
6. BizDataX
商务数据 是一种数据屏蔽解决方案，以其整体匿名数据方法而闻名。它有效地伪装敏感数据，同时保留其原始结构和可用性。
该工具提供端到端工作流程，涵盖发现、屏蔽和配置，非常适合寻求一体化解决方案的公司。另一个关键功能是测试数据管理 (TDM) 门户，可有效管理整个企业的测试数据。
但是，一些用户报告了导入数据模型和实现自定义 GUI 的问题。
7. 因穆塔
今田 擅长动态数据保护。它动态实施屏蔽策略，无需复制或重新定位数据，同时保持数据的完整性并降低存储开销。
专有隐私增强技术 (PET) 的使用可加强数据安全性。
潜在的问题包括供应商锁定以及由于依赖专有技术而导致的与现有系统的集成挑战。用户还抱怨更新不频繁以及客户支持问题。
8. IBM InfoSphere Optim 数据隐私
IBM InfoSphere Optim 数据隐私 可以很好地处理大量数据屏蔽操作，使其成为复杂、大容量数据环境的理想选择。
它与其他 IBM 产品无缝集成，对于已经投资 IBM 技术的公司来说，这是一个精打细算的选择。
尽管如此，用户还是难以适应该工具笨重的用户界面、过多的功能以及陡峭的学习曲线
9. Skyflow
天流 它是一个专为满足监管合规性（尤其是 GDPR）而量身定制的数据隐私库。
Skyflow 的核心优势是零信任数据安全原则和隐私设计，这为保护敏感数据创建了一个强大的框架。其对合规性的关注将吸引那些正在努力应对严格数据保护法的组织。
然而，它需要简化定价系统并优化用户体验才能获得吸引力。
10.Broadcom 测试数据管理器
Broadcom 测试数据管理器（原名 CA Test Data Manager）解决了在持续交付环境中管理测试数据的挑战。
它结合了数据子集、屏蔽和合成数据生成，支持敏捷软件开发需求。
缺点之一是需要大量投资培训和设置才能充分利用该工具的潜力。
结语
虽然此列表中的所有工具都很棒，但 Syntho 脱颖而出，成为最全面的解决方案。它集成了所有主要的现代数据生成方法，提供卓越的灵活性，可使用一体化工具处理各种任务。
Syntho 最引人注目的功能是其基于 AI 的合成数据生成方法。我们的模型可以学习您的数据及其属性，并有效地合成新数据以掩盖敏感信息。
我们也为我们的 透明的定价体系 只需支付固定的许可费即可访问所有功能，无需支付额外的使用费。
Syntho 提供自动数据屏蔽解决方案来保护所有数据源中的敏感信息。 试用我们的演示 了解如何在不影响数据质量的情况下确保合规性。