{"id":73531,"date":"2020-03-10T14:42:30","date_gmt":"2020-03-10T11:42:30","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/postgresql-anonymizer-0-6-rasshirenie-dlya-anonimizaczii-dannyh-v-subd"},"modified":"2020-03-10T14:42:30","modified_gmt":"2020-03-10T11:42:30","slug":"postgresql-anonymizer-0-6-rasshirenie-dlya-anonimizaczii-dannyh-v-subd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/postgresql-anonymizer-0-6-rasshirenie-dlya-anonimizaczii-dannyh-v-subd","title":{"rendered":"PostgreSQL Anonymizer 0.6, eine Erweiterung zur Anonymisierung von Daten in Datenbanken","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Verf\u00fcgbar<\/a><\/noindex> Neue Ausgabe des Projekts PostgreSQL Anonymizer<\/a><\/noindex>, das ein Plugin f\u00fcr die PostgreSQL-Datenbank bereitstellt, das die Aufgabe hat, vertrauliche Daten oder Informationen, die ein Gesch\u00e4ftsgeheimnis darstellen, zu verbergen oder zu ersetzen. Daten k\u00f6nnen dynamisch basierend auf speziell definierten Regeln und Benutzerlisten verborgen werden, deren Anfragen anonymisiert werden m\u00fcssen. Code wird verbreitet<\/a><\/noindex> unter der PostgreSQL-Lizenz.<\/p>\n

Zum Beispiel kann das betreffende Plugin den Zugriff auf die Datenbank f\u00fcr Dritte erm\u00f6glichen, beispielsweise f\u00fcr externe Business-Analytics-Dienste, indem es automatisch Daten wie Telefonnummern und Kreditkartennummern entfernt oder ausgefeiltere Methoden anwendet, wie das Ersetzen von Namen von Kunden und Unternehmen durch fiktive Informationen. Neben der Anonymisierung bei direkter Verbindung zur Datenbank ist auch ein Modus zur Erstellung anonymisierter SQL-Dumps vorgesehen (das Tool pg_dump_anon wurde vorgeschlagen). <\/p>\n

PostgreSQL Anonymizer erweitert<\/a><\/noindex> PostgreSQL DDL (Data Definition Language) und erm\u00f6glicht es, die Anonymisierungsstrategie auf Schemaebene festzulegen, die die Struktur der Tabelle definiert. Ein umfangreiches Set an Funktionen f\u00fcr die Verarbeitung von Daten, die ersetzt werden sollen, wird bereitgestellt: Randomisierung, Ersetzung durch fiktive Werte, teilweise Scrambling<\/a><\/noindex>, Mischen, Rauschen usw. In der neuen Version wurden Funktionen zur Identifikation von Identifikatoren hinzugef\u00fcgt, und es gibt auch einen Modus zur Pseudonymisierung, der es erm\u00f6glicht, realistische fiktive Werte zu generieren, die an die urspr\u00fcnglichen Daten gebunden sind.<\/p>\n

\"PostgreSQL<\/center><\/p>\n

Zus\u00e4tzlich kann die von Microsoft entwickelte offene Plattform zur Erkennung von Lecks vertraulicher Informationen Presidio<\/a><\/noindex>. Diese Plattform erm\u00f6glicht das Erkennen oder Entfernen von Informationen in Dokumenten, Texten und Bildern, die pers\u00f6nliche und vertrauliche Daten enthalten, wie Namen, Telefonnummern, E-Mails, Kreditkartennummern, Krypto-Wallets, Adressen, Reisepassnummern, Finanzdaten usw. Sie unterst\u00fctzt die Verarbeitung verschiedener Speicherorte (von Amazon S3 bis PostgreSQL) und Formate. Der Code ist in der Programmiersprache Go geschrieben (es gibt eine Variante in Python) und wird verbreitet<\/a><\/noindex> unterliegt der MIT-Lizenz. <\/p>\n

\"PostgreSQL<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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