PostgreSQL Anonymizer 0.6, une extension pour l'anonymisation des données dans les SGBD

Disponible nouvelle version du projet Anonymiseur PostgreSQL, fournissant un complément à la base de données PostgreSQL, résolvant le problème de la dissimulation ou du remplacement des données confidentielles ou des informations représentant un secret commercial. Les données peuvent être masquées à la volée sur la base de règles et de listes d'utilisateurs spécifiquement définies, dont les réponses aux requêtes doivent être anonymisées. Code est distribué sous licence PostgreSQL.

Par exemple, avec le complément considéré, il est possible de donner accès à la base de données à des tiers, comme des services tiers d'analyse commerciale, en supprimant automatiquement des données telles que les numéros de téléphone et les numéros de carte de crédit, ou en appliquant des méthodes plus sophistiquées, telles que le remplacement des noms de clients et d'entreprises par des informations fictives. En plus de l'anonymisation lors d'une connexion directe à la base de données, un mode de création de dumps SQL anonymisés (l'utilitaire pg_dump_anon a été proposé) est prévu.

Anonymiseur PostgreSQL élargit le DDL PostgreSQL (Language de Définition de Données) et permet de définir une stratégie d'anonymisation au niveau du schéma, déterminant la structure de la table. Un large éventail de fonctions est fourni pour le traitement des données à remplacer : randomisation, remplacement par des valeurs fictives, partiel scrambling, brassage, bruitage, etc. La nouvelle version ajoute des fonctionnalités pour identifier les identifiants, ainsi qu'un mode de pseudonymisation, permettant de générer des valeurs fictives réalistes pouvant être associées aux données d'origine.

De plus, on peut mentionner la plateforme ouverte développée par Microsoft pour détecter les fuites d'informations confidentielles Presidio. La plateforme permet de détecter ou de supprimer dans des documents, textes et images des informations contenant des données personnelles et confidentielles, telles que les noms, numéros de téléphone, emails, numéros de carte de crédit, portefeuilles cryptographiques, adresses, numéros de passeport, données financières, etc. Le traitement de divers magasins (d'Amazon S3 à PostgreSQL) et de formats est supporté. Le code est écrit en Go (une version en Python existe) et est distribué sous licence MIT.

Source : opennet.ru