Maskierung personenbezogener Daten (PII) in Splunk, Redis & CosmosDB:
IRI DarkShield ermöglicht das Suchen und Maskieren sensibler Daten (PII) in verschiedenen Datenquellen – strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert. Neben Cassandra, Elasticsearch und MongoDB unterstützt die IRI Workbench-GUI nun auch Splunk, Redis und CosmosDB.
Überblick der Technologien:
Splunk: Analyseplattform für maschinell erzeugte Daten (Logs, Events). Da diese oft sensible Informationen wie IP-Adressen oder Benutzerkennungen enthalten, ist Maskierung vor Weitergabe oder Reporting notwendig.
Redis: Schneller, flexibler In-Memory-Key-Value-Store, genutzt für Caching, Sitzungen und Echtzeitanalysen. Redis Enterprise erweitert dies zu einem Multi-Model-NoSQL-Store, in dem PII wie Sitzungsdaten, Tokens oder Präferenzen vorkommen können – Maskierung schützt vor Datenlecks.
Azure Cosmos DB (NoSQL): Vollständig verwaltete NoSQL-Lösung von Microsoft Azure für global skalierbare Anwendungen mit JSON-Dokumentmodell und SQL-ähnlicher Abfragesprache. Da CosmosDB häufig Namen, E-Mails und Kontaktdaten speichert, ist der Schutz durch Maskierung entscheidend.
Voraussetzungen für die Nutzung von DarkShield:
1. API-Verzeichnis festlegen: DarkShield-API-Verzeichnis in den IRI-Voreinstellungen hinterlegen und ggf. den Server starten.
2. Projekt mit Bibliothek anlegen: Erforderlich ist eine Data Class mit zugehöriger Maskierungsregel in einer Rule Library.
3. Zugriffsrechte prüfen: DarkShield benötigt Lese- und Schreibrechte für die jeweiligen NoSQL-Datenbanken. Zugangsdaten und Konfiguration variieren je nach System.
Konsistenz und referenzielle Integrität: Eine einmal zugewiesene Maskierungsregel gilt plattformübergreifend – unabhängig davon, ob die Datenquelle strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert ist. Bei deterministischen Maskierungsfunktionen wie formatbewahrender Verschlüsselung bleibt zudem die referenzielle Integrität erhalten (d. h. maskierte Werte bleiben konsistent in allen Unternehmenssystemen).
Support: Für weitere Informationen oder Unterstützung bei der Identifizierung oder Anonymisierung sensibler Daten – lokal oder in der Cloud – stehen wir gerne zur Verfügung.
Effiziente Datenverarbeitung: Unsere bewährte Software für Datenmanagement und Datenschutz vereint modernste Technologien mit über 40 Jahren Erfahrung in der zuverlässigen Verarbeitung von Produktionsdaten – plattformunabhängig und branchenübergreifend.
Seit 1978 im B2B-Sektor: Namhafte Unternehmen, führende Dienstleister, Banken, Versicherungen sowie Landes- und Bundesbehörden setzen seit Jahrzehnten auf unsere Software und Expertise. Weltweite Referenzen sind hier zusammengefasst – deutsche Referenzen sind hier gelistet.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software läuft effizient auf allen wichtigen Betriebssystemen – auf Mainframe-Systemen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE und z/Linux) und Open Systems wie Linux, UNIX-Derivaten und Windows.
IRI DarkShield ermöglicht das Suchen und Maskieren sensibler Daten (PII) in verschiedenen Datenquellen – strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert. Neben Cassandra, Elasticsearch und MongoDB unterstützt die IRI Workbench-GUI nun auch Splunk, Redis und CosmosDB.
Überblick der Technologien:
Splunk: Analyseplattform für maschinell erzeugte Daten (Logs, Events). Da diese oft sensible Informationen wie IP-Adressen oder Benutzerkennungen enthalten, ist Maskierung vor Weitergabe oder Reporting notwendig.
Redis: Schneller, flexibler In-Memory-Key-Value-Store, genutzt für Caching, Sitzungen und Echtzeitanalysen. Redis Enterprise erweitert dies zu einem Multi-Model-NoSQL-Store, in dem PII wie Sitzungsdaten, Tokens oder Präferenzen vorkommen können – Maskierung schützt vor Datenlecks.
Azure Cosmos DB (NoSQL): Vollständig verwaltete NoSQL-Lösung von Microsoft Azure für global skalierbare Anwendungen mit JSON-Dokumentmodell und SQL-ähnlicher Abfragesprache. Da CosmosDB häufig Namen, E-Mails und Kontaktdaten speichert, ist der Schutz durch Maskierung entscheidend.
Voraussetzungen für die Nutzung von DarkShield:
1. API-Verzeichnis festlegen: DarkShield-API-Verzeichnis in den IRI-Voreinstellungen hinterlegen und ggf. den Server starten.
2. Projekt mit Bibliothek anlegen: Erforderlich ist eine Data Class mit zugehöriger Maskierungsregel in einer Rule Library.
3. Zugriffsrechte prüfen: DarkShield benötigt Lese- und Schreibrechte für die jeweiligen NoSQL-Datenbanken. Zugangsdaten und Konfiguration variieren je nach System.
Konsistenz und referenzielle Integrität: Eine einmal zugewiesene Maskierungsregel gilt plattformübergreifend – unabhängig davon, ob die Datenquelle strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert ist. Bei deterministischen Maskierungsfunktionen wie formatbewahrender Verschlüsselung bleibt zudem die referenzielle Integrität erhalten (d. h. maskierte Werte bleiben konsistent in allen Unternehmenssystemen).
Support: Für weitere Informationen oder Unterstützung bei der Identifizierung oder Anonymisierung sensibler Daten – lokal oder in der Cloud – stehen wir gerne zur Verfügung.
Effiziente Datenverarbeitung: Unsere bewährte Software für Datenmanagement und Datenschutz vereint modernste Technologien mit über 40 Jahren Erfahrung in der zuverlässigen Verarbeitung von Produktionsdaten – plattformunabhängig und branchenübergreifend.
Seit 1978 im B2B-Sektor: Namhafte Unternehmen, führende Dienstleister, Banken, Versicherungen sowie Landes- und Bundesbehörden setzen seit Jahrzehnten auf unsere Software und Expertise. Weltweite Referenzen sind hier zusammengefasst – deutsche Referenzen sind hier gelistet.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software läuft effizient auf allen wichtigen Betriebssystemen – auf Mainframe-Systemen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE und z/Linux) und Open Systems wie Linux, UNIX-Derivaten und Windows.
