XDM
Maskierung
Schützen Sie sensible Daten und gewährleisten Sie die Einhaltung von Datenschutz und anderen Vorschriften mit moderner und flexibler Datenmaskierung für alle Umgebungen.
Sichere Einhaltung von Datenschutzbestimmungen
Mit dem Masking Tool von XDM können Sie schnell eine personalisierte, anpassungsfähige und skalierbare Datenmaskierungslösung für alle Anwendungsdaten initiieren und einsetzen. Dabei wird die Einhaltung von Vorschriften für personenbezogene Daten wie DSGVO gewährleistet.
Ensure compliance with
data privacy regulations
Daten, die wie echte Daten aussehen
Mit XDM maskieren Sie alle in Ihren Anwendungen verfügbaren Daten, damit es so aussieht, als wären sie nie geändert worden. Verwenden Sie echte Namen, Adressen und Bankdaten mit Hilfe von Nachschlagetabellen, um authentische Daten aus der realen Welt zu erhalten.
Daten, die wie echte Daten aussehen
Einheitliche Daten- maskierung über alle Plattformen hinweg
Die Datenmaskierungsroutinen von XDM können auf verschiedene Datentypen angewendet werden, von Cloud-Speicherlösungen über relationale Datenbankprodukte bis hin zu älteren VSAMClustern. Dies ermöglicht eine konsistente Datenmaskierung über alle Plattformen hinweg.
Consistent data masking
across all platforms
PII-Daten erkennen
Mit XDM durchsuchen Sie Ihre Anwendungsdaten mit Hilfe von wörterbuch- und ausdrucksbasierten Algorithmen auf PII, wie z. B. Namen und Adressen. Diese Algorithmen unterstützen sowohl allgemeine Aufgaben als auch spezifische Anforderungen.
PII-Daten erkennen
Maskierung sicherstellen
Die zentrale Konfiguration einer Datenquelle stellt sicher, dass alle Daten vor dem Kopiervorgang maskiert werden. Dies erhöht die Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften. Die ACL-basierte Berechtigungsverwaltung auf Objektebene autorisiert die Konfiguration und Änderung der Datenmaskierungseinstellungen.
Maskierung sicherstellen
Durchgängige Maskierung bei allen Datenoperationen
Mit XDM können Anwendungsdaten konsistent maskiert werden, sei es an Ort und Stelle, zusammen mit Massenkopien oder bei der Festlegung von Teilmengen bestimmter Geschäftsobjekte.
Durchgängige Maskierung bei allen Datenoperationen
Sofort einsatzbereite Nachschlagetabellen und Änderungsmethoden
XDM wird mit solchen vorinstallierten Modifizierungs-methoden und Nachschlagetabellen für Namen, multinationale Adressen mit dazugehörigen Geodaten, Bankinformationen und mehr geliefert. Damit kann eine Datenmaskierungskonfiguration innerhalb weniger Stunden eingerichtet werden. Hashing-Algorithmen gewährleisten eine deterministische, nicht umkehrbare Auswahl der Einträge in den Nachschlagetabellen.
Out-of-the-box
look-up tables and
modification methods
Erstellen Sie Ihre eigenen Nachschlagetabellen und Modifikationsmethoden
Sie können auch individuelle Nachschlagetabellen auf der Grundlage der ursprünglichen Anwendungsdaten erstellen, um bestimmte Datenszenarien in den maskierten Daten zu berücksichtigen. Auch JavaScript- oder Groovy-Skripte können verwendet werden, um benutzerdefinierte Änderungsmethoden zu erstellen. Die Änderung jeder Zeile kann auf der Grundlage der Daten in allen Spalten der Zeile umgeschaltet werden. Außerdem können ganze Zeilen entfernt werden.
Create Your Own
Look-Up Tables and
Modification Methods
Anpassung des Maskierungsgrads
Mit XDM kann der Grad der Abweichung von realen Daten für alle Arten von Daten konfiguriert werden. Sollen zum Beispiel maskierte Vornamen mit dem Geschlecht der Person übereinstimmen? Sollen Adressen in derselben Stadt, demselben Bundesland oder demselben Land liegen? Sollen personenbezogene Daten von Personen aus Regionen mit geringer Bevölkerungsdichte innerhalb einer breiteren geografischen Region einschließlich benachbarter Gebiete berücksichtigt werden? All dies kann konfiguriert werden.
Anpassung des Maskierungsgrads
Generieren Sie Daten,
die sich echt anfühlen
In XDM generieren Sie Daten mithilfe der Zeilenmultiplikationsfunktion der Maskierungs-Engine. Erstellen Sie realistische Daten für einzelne Tabellen, Dienste oder CSV-Dateien auf der Grundlage von bereitgestellten Look-up-Tabellen. Konstruieren Sie vollständige Testszenarien, indem Sie Geschäftsobjekte über mehrere Tabellen hinweg multiplizieren, neue ID-Werte generieren und die referenzielle Integrität wahren.
Generate data that feels real
Einfache Zusammenarbeit
Zudem erleichtert XDM die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Benutzern, indem es die Implementierung individueller Änderungsmethoden von der Zuweisung persönlicher Informations- attribute trennt. Die Datenmaskierung kann dann an Ort und Stelle oder während eines beliebigen Datenbereitstellungsprozesses angewendet werden.
Einfache Zusammenarbeit
Audits
XDM bietet Übersichtsberichte über Datenbereitstellung und Datenmaskierung. Effektive Handhabung von PII-Daten in verschiedenen Testumgebungen oder auf individueller Ebene, einschließlich der Möglichkeit, PII-Daten für bestimmte Kunden selektiv zu löschen.
Audits
XDM Masking FAQs
The XDM Masking Tool protects sensitive information in production-derived data before that data is used in non-production environments. It helps organizations keep realistic test data while reducing privacy and compliance risk.
The Masking Tool is used to make data safer for development, testing, QA, and user acceptance testing. It is especially useful when teams need production-like data behavior without exposing confidential values.
Masked production-derived data is the right fit when test scenarios depend on production-like behavior, business rules, and relationships between data elements. That makes it especially valuable for complex enterprise applications.
Masking improves compliance by reducing the exposure of personal, financial, health, and other sensitive data in lower environments. It helps organizations apply stronger controls while keeping data usable for testing and validation.
Yes. Effective masking keeps data structurally and functionally useful while protecting the original values. The goal is to maintain realistic test conditions, not just hide information.
Yes. Many organizations use both. Masking supports high-realism testing, while synthetic data is useful for scenario creation, training, and cases where production-derived records are not appropriate
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