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库内敏感数据变形

来源: 发布时间:2024年07月15日

为了保证敏感数据处理的可用性不受影响,可采用高效且准确的敏感数据处理技术,同时保留数据的关键特征和信息价值,确保在保护隐私的前提下,数据仍能支持业务分析和决策。此外,还应定期监测数据质量,及时调整敏感数据处理策略,以保障数据的可用性和准确性。上讯敏捷数据管理平台ADM,可提供全面的敏感数据管理,自动识别并高仿真地处理各类敏感信息以及数据交付流程,支持全库及子集扫描,涵盖个人身份、组织机构等多种数据类型。同时,ADM内置双重敏感数据处理模式,可将恢复后的生产数据在恢复库内自动扫描发现敏感数据,直接采用本地覆盖的方式进行处理,敏感数据处理与交付完全自动化,从而实现智能化的高仿真敏感数据处理,以及测试数据的快速交付,优化数据管理并减少泄露风险。ADM数据备份管理可对数据库实时备份,实现物理恢复或挂载恢复。库内敏感数据变形

库内敏感数据变形,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台(ADM)为数据管理员提供了一个智能的数据使用流程,管理员可根据需求申请数据,自助式地选择“数据源—数据使用者—数据目标”形成一个独*的授权容器,只需在容器界面上进行相应操作,即可获取想要的数据。后期如有数据追加,可通过DUMP文件导入方式直接导入虚拟数据库。同时,ADM提供的数据快照功能为数据版本的保留及使用提供了方便有效的手段,方便数据的版本管理和切换;当数据需要共享使用时,ADM可以快速创建所需时间点的虚拟数据库用于共享使用,且对数据的所有操作均在虚拟数据库中进行,并可以随时记录数据使用时的关键时间点,方便数据进行切换与共享发送,待数据使用完毕后,可按时回收销毁废弃数据,释放存储资源。Image copyADM贯穿数据收集、数据存储、数据加工、数据传输、数据使用、数据提供、数据回收的各个环节。

库内敏感数据变形,上讯敏捷数据管理平台ADM

国外厂商:Actifio、Catalogic Software、Cohesity、Delphix、Druva、Rubrik;国内在CDM(Copy Data Management,拷贝数据管理)技术上的发展较为迅速,涌现出几家领*的厂商。其中,上讯信息、爱数和鼎甲是三家备受关注的国产备份厂商,它们已从传统的数据备份领域成功扩展到CDM领域。这些厂商在提供全*数据管理解决方案方面表现出色,通过采用先进的快照技术和数据虚拟化技术,实现了数据的高效备份、恢复和快速分发,满足了不同行业在数字化转型过程中的数据管理需求。上讯信息更是以其基于CDM技术的测试基准数据快速交付方案而知*,特别适用于银行业软件开发测试中心,解决了测试环境搭建中数据准备与交付的瓶颈问题。

验证数据备份的有效性是确保数据安全的关键环节。有效的方式之一是运用专业的数据备份验证工具,这些工具通过计算备份文件和原始数据的校验结果,并进行对比,来确保备份数据的完整无误。上讯敏捷数据管理平台ADM,是一个专为确保备份数据可恢复性和完整性而设计的自动化解决方案。它通过与第三方备份系统(如NetBackup、Commvault、NetWorker等)的无缝对接,实现了对存储资源、恢复服务器资源和恢复任务的集中管理。这一功能的重点在于自动调度存储空间、恢复服务器和恢复任务,从而实现了备份数据有效性验证的全自动化。ADM内置独有的高效压缩存储池,存储即压缩。

库内敏感数据变形,上讯敏捷数据管理平台ADM

上讯敏捷数据管理平台(ADM)是国内*个发布的副本数据管理(CDM)产品,率先在大型头部金融机构应用。ADM核*技术采用基于CDM的数据库虚拟化技术,通过对源数据进行CDM原格式获取生成黄金副本、存储黄金副本作为基准数据、再虚拟化为多个副本挂载恢复,*终达到快速交付副本数据、灵活管理副本数据版本、集中管理副本数据存储与流转的目标。ADM是为解决银行业数据敏捷供应量身定制的数据安全治理工具,能够将上游的数据收集、数据存储,中游的数据处理、数据传输,下游的数据分发和交付全流程贯通,形成一套自动化、智能化的测试数据交付流程,帮助银行业实现测试业务多场景的数据覆盖,实现业务版本的高质量交付和快速迭代。ADM支持自适应源端的全局重删算法与策略,支持任务级与全局指纹库。数据准备和交付

ADM内置的智能读写缓存机制满足测试环境多场景同步测试的需求,能够满足压力测试的性能要求。库内敏感数据变形

敏感数据的仿真度替换在保障数据安全的同时,也满足了企业在数据分析、测试和开发等场景中对数据的需求。此外,ADM的敏感数据处理功能还提供了丰富的角色权限配置管理选项,确保不同用户只能访问其权限范围内的敏感数据,进一步增强了数据的安全性。同时,系统支持自定义敏感数据处理规则,企业可以根据自身业务需求灵活调整敏感数据处理策略,满足多样化的数据处理需求。尤其针对金融、医疗行业对个人隐私数据的保护不仅要求变形替换,也要求仍旧符合真实的数据属性要求,以便于能够满足数据校验条件,通过验证符合各种数据使用的环境和场景。库内敏感数据变形

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