DataMasque

公式に「データマスキングは、匿名化する前のデータに戻すことが出来ません」と、暗号化との違いを対比して記載されています。復号キーで戻せる暗号化とは設計思想が異なります。外部提供やテスト環境への配布のように、戻す必要がない用途に適します。

名前はテキストを崩さずに別人の名前へ、クレジットカード番号は桁数を保ったままのデータへ変換されます。本番のデータ形式のまま開発・テスト・分析・トレーニングができるため、桁数や書式に依存する処理もそのまま検証できます。

異なるデータベースエンジンで実行されているテーブルやデータベースであっても、データ値を一貫してマスクできます。同じ値が存在する場合は同じマスクされた値に置き換わるため、システムをまたいだ突合や結合が必要な分析でも整合性が保たれます。

AnsibleやKubernetesと同等の機能を持つYAMLベースの構文でマスキングルールを作成します。インフラ構成をコードで管理している組織なら、既存の運用に馴染ませやすい形式です。再利用性を高めるマスキングテンプレートのドラッグアンドドロップ機能は今後追加予定とされています。

読み取り専用の監査ログに、すべての変更とデータマスキング操作が記録されます。GDPR、HIPAA、PCI、CCPA、ISO27001のコンプライアンス要件を満たすための証拠として、監査に提出できます。掲載5サービスの中で対応する規制を具体的に列挙しているのは本サービスです。

すべてのデータマスキング機能を管理画面のダッシュボードで確認でき、サーバー間でSQLや構成を管理する必要がありません。レポートはマスキングルールセットの対象となるテーブルと列を正確に文書化するため、何をマスクしたかを後から説明できます。

コンテナベースのインストールにより、オンプレミスおよびクラウド環境で利用できます。拡張性を前提に設計されており、マスキング処理にかかる負荷を並列化できます。APIによる管理インターフェイスでデータプロビジョニングのワークフローを自動化できます。