:Configure and execute data masking

Présentation de la fonctionnalité

Lors de la création d'une tâche de masquage statique, vous pouvez soit sélectionner un modèle de masquage existant en tant que règle de masquage pour la tâche, soit définir directement l'algorithme de masquage pour les champs sensibles cibles. Pour la configuration du modèle de masquage, consultez la rubrique Configurer des modèles et des algorithmes de masquage.

Prérequis

Si vous utilisez le masquage statique pour des bases de données ou des fichiers OSS, effectuez l'autorisation DSC et connectez les ressources de données à masquer. Pour plus d'informations, consultez les rubriques suivantes :

• Autoriser et connecter les tables RDS, PolarDB-X, PolarDB, OceanBase et AnalyticDB-MySQL.

• Autoriser et connecter les données MaxCompute.

• Autoriser et connecter les bases de données auto-gérées sur ECS.

• Autoriser et connecter les buckets OSS.

Créer une tâche de masquage

Créez une tâche de masquage afin de définir le périmètre et les règles applicables au masquage des données.

1. Connectez-vous à la console Data Security Center.

2. Dans le volet de navigation de gauche, sélectionnez Risk Governance > Configuration Risks.

3. Sous l’onglet Static Desensitization, accédez à l’onglet Task Configurations puis cliquez sur Add Desensitization Task.

4. Suivez les instructions affichées à l’écran pour configurer la tâche de masquage.

   1. Saisissez les Basic Task Information puis cliquez sur Next.

      Remarque

      Aucune restriction ne s’applique aux noms des tâches.

   2. Configurez les informations relatives au fichier source à masquer, puis cliquez sur Next.

      Tables RDS / Tables PolarDB-X / Tables MaxCompute / Tables PolarDB / Tables OceanBase / **AnalyticDB**-MySQL / Tables de bases de données auto-hébergées

      Élément de configuration de la source de masquage	Obligatoire	Description
      Types of data storage	Oui	Sélectionnez Tables RDS / Tables PolarDB-X / Tables MaxCompute / Tables PolarDB / Tables OceanBase / AnalyticDB-MySQL / Tables de bases de données auto-hébergées.
      Source Service	Oui	Sélectionnez le produit contenant les données à masquer. Les produits pris en charge incluent : RDS, PolarDB-X, OceanBase, MaxCompute, AnalyticDB-MySQL, PolarDB ou Base de données auto-hébergée.
      Source Database/Project	Oui	Sélectionnez le projet contenant la table dont les données doivent être masquées.
      SOURCE table name	Oui	Sélectionnez la table contenant les données à masquer.
      Source Partition	Non	Vous pouvez configurer la Source Partition uniquement lorsque le Source Service est défini sur MaxCompute. Saisissez le nom de la partition pour les données à masquer. Laisser ce champ vide entraîne le masquage de toutes les données sensibles de la table. Les partitions sont des espaces définis lors de la création des tables MaxCompute pour limiter les données par région, permettant ainsi des requêtes rapides et efficaces. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Partition.
      Sample SQL	Non	Lorsque le Source Service est défini sur RDS, PolarDB-X, OceanBase ou base de données auto-hébergée, vous pouvez configurer l'Sample SQL. Saisissez une instruction SQL pour définir la portée des données à masquer. Laisser ce champ vide entraîne le masquage de la table entière.

      Fichiers OSS

      Important

      Seuls les fichiers structurés et anonymisés aux formats TXT, CSV, XLSX et XLS sont pris en charge.

      Élément de configuration de la source d'anonymisation	Obligatoire	Description
      Types of data storage	Oui	Sélectionnez OSS files.
      File source	Oui	Sélectionnez la source du fichier OSS. Les options disponibles sont Uploaded Local File et Bucket OSS.
      Télécharger le fichier	Oui	Lorsque l'option File source est définie sur Uploaded Local File, cliquez sur Select a local file pour télécharger le fichier à anonymiser.
      OSS Bucket where the source file is located	Oui	Lorsque l'option File source est définie sur Bucket OSS, sélectionnez le bucket contenant le fichier source dans la liste déroulante. Vous pouvez également saisir des mots-clés pour rechercher et sélectionner le bucket.
      Nom du fichier source	Oui	Lorsque l'option File source est définie sur Bucket OSS, saisissez le nom du fichier source, y compris son extension. Anonymisation d'un seul fichier : saisissez le nom exact du fichier. Exemple : test.csv. Anonymisation par lots : activez le mode wildcard (cliquez sur le commutateur Open the pass). Le système applique la même règle à tous les fichiers cibles, qui doivent partager le même format et la même structure de colonnes. Utilisez un astérisque () pour spécifier un lot de fichiers à anonymiser. Actuellement, seuls les préfixes de nom de fichier sont pris en charge. Exemple : test.xls correspond à tous les fichiers XLS commençant par test.
      Source file description (optional)	Non	Lorsque l'option File source est définie sur Uploaded Local File, vous pouvez saisir une description pour le fichier source OSS.
      Separator selection	Non	Pour les fichiers CSV et TXT, spécifiez le délimiteur de colonne en fonction de votre fichier source. Les délimiteurs pris en charge incluent les suivants : Point-virgule « ; » (par défaut sous macOS et Linux). Virgule « , » (par défaut sous Windows). Barre verticale « | ».
      Table contains header rows	Non	Sélectionnez cette option selon que votre fichier source inclut ou non une ligne d'en-tête.

   3. Configurez l'algorithme d'anonymisation et cliquez sur Next.

      Les algorithmes d'anonymisation disponibles incluent l'anonymisation par masquage (comme conserver les n premiers et les m derniers caractères), l'anonymisation par mélange (comme le mélange aléatoire) et l'anonymisation par substitution (comme la substitution par mappage de carte d'identité). Choisissez un algorithme en fonction du type de champ (nom, numéro de téléphone, numéro d'identification, etc.).

      • Sélectionnez un modèle d'anonymisation existant au-dessus de la liste des données. La liste des champs sources active automatiquement l'option Desensitization et définit l'option Select Algorithm en fonction du modèle.

        La liste des règles dans le modèle d'anonymisation doit correspondre aux champs sources des données à anonymiser. Sinon, le modèle ne prend pas effet. Pour la configuration des modèles d'anonymisation, reportez-vous à Configurer des modèles et des algorithmes d'anonymisation.

      • Dans la liste des champs sources, localisez le champ à anonymiser, activez l'option Desensitization et définissez l'option Select Algorithm.

      Cliquez sur View and Modify Parameters à côté de l'algorithme d'anonymisation pour afficher et modifier ses règles. Pour la syntaxe de partition, reportez-vous au Tableau de référence de la syntaxe de partition.

      Remarque

      Si vous activez l'option Forcefully Enable Template, vous ne pouvez pas modifier les paramètres de l'algorithme sur cette page. Modifiez plutôt les règles du modèle.

      Tableau de référence de la syntaxe de partition

      Type de partition	Syntaxe de partition	Exemple de partition
      N semaines suivantes	Nom du champ de partition personnalisé=$[yyyymmdd+7*N]	time=$[20190710+7*1] anonymise les données d'une semaine après le 10 juillet 2019.
      N semaines précédentes	Nom du champ de partition personnalisé=$[yyyymmdd-7*N]	time=$[20190710-7*3] anonymise les données de trois semaines avant le 10 juillet 2019.
      N jours suivants	Nom du champ de partition personnalisé=$[yyyymmdd+N]	time=$[20190710+2] anonymise les données des deux jours suivant le 10 juillet 2019.
      N jours précédents	Nom du champ de partition personnalisé=$[yyyymmdd-N]	time=$[20190710-5] anonymise les données de cinq jours avant le 10 juillet 2019.
      N heures suivantes	Nom du champ de partition personnalisé=$[hh24mi:ss+N/24]	time=$[0924mi:ss+2/24] anonymise les données de deux heures après 9 h 00.
      N heures précédentes	Nom du champ de partition personnalisé=$[hh24mi:ss-N/24]	time=$[0924mi:ss-1/24] anonymise les données d'une heure avant 9 h 00.
      N minutes suivantes	Nom du champ de partition personnalisé=$[hh24mi:ss+N/24/60]	time=$[0924mi:ss+2/24/60] anonymise les données de deux minutes après 9 h 00.
      N minutes précédentes	Nom du champ de partition personnalisé=$[hh24mi:ss-N/24/60]	time=$[0924mi:ss-2/24/60] anonymise les données de deux minutes avant 9 h 00.

5. Définissez la destination pour stocker les données anonymisées, cliquez sur Test pour confirmer les autorisations d'écriture, puis cliquez sur Next.

   Important

   Le compte utilisé par DSC pour se connecter à la ressource de données de destination doit disposer d'une autorisation d'écriture.

   Les éléments de configuration incluent Type de stockage des données (choisissez Tables RDS / Tables PolarDB-X / Tables MaxCompute / Tables PolarDB / Tables OceanBase / Tables ADB-MySQL / Tables de base de données auto-gérées ou Fichiers OSS), Destination (par exemple RDS), Nom de la base de données/projet de destination et nom de la table de destination. Si vous ne trouvez pas de base de données ou de table, vérifiez l'autorisation des ressources pour vous assurer que l'anonymisation est activée.

6. Confirmez la logique de traitement.

   Élément de configuration de destination	Obligatoire	Description
   Méthode de déclenchement	Oui	La méthode de déclenchement détermine comment la tâche d'anonymisation s'exécute. Les options incluent les suivantes : Manual Only : démarrez manuellement la tâche d'anonymisation. Scheduled Only : exécutez automatiquement la tâche d'anonymisation à des horaires planifiés (toutes les heures, quotidiennement, mensuellement ou hebdomadairement). Manual + Scheduled : démarrez la tâche manuellement en cliquant sur Start, ou laissez le système l'exécuter automatiquement à des horaires planifiés (toutes les heures, quotidiennement, mensuellement ou hebdomadairement).
   Activer l'anonymisation incrémentielle	Non	Activez l'anonymisation incrémentielle si nécessaire. L'anonymisation incrémentielle traite uniquement les nouvelles données ajoutées depuis la dernière tâche d'anonymisation. Sélectionnez un champ qui s'incrémente au fil du temps comme colonne d'incrément, tel que l'heure de création ou l'ID d'incrémentation automatique (la colonne d'incrémentation automatique intégrée à la base de données). Important Seules les données RDS prennent en charge l'anonymisation incrémentielle.
   Champ de fragmentation	Non	DSC fragmente les données sources par champ lors de l'anonymisation statique pour améliorer l'efficacité grâce au traitement simultané. Sélectionnez les champs de fragmentation selon vos besoins. Plusieurs champs sont pris en charge. Seules les bases de données RDS prennent en charge l'anonymisation incrémentielle. Utilisez la clé primaire ou l'index unique comme champ de fragmentation. Si aucun champ n'est sélectionné dans la zone de sélection des champs de fragmentation, DSC utilise la clé primaire comme champ de fragmentation par défaut pour anonymiser les données sources. Important Si vos données sources n'ont pas de clé primaire, vous devez sélectionner un champ de fragmentation. Sinon, la tâche d'anonymisation échoue. Un nombre excessif de champs de fragmentation peut affecter les performances des requêtes et la précision des données. Choisissez avec soin.
   Résolution des conflits de noms de table	Oui	Comment gérer les conflits de noms de table. Options : Supprimer la table cible et créer une nouvelle table portant le même nom. Ajouter les nouvelles données à la table cible. Nous vous recommandons cette option.
   Résolution des conflits de lignes	Oui	Comment gérer les conflits de lignes dans la table. Options : Conserver les lignes conflictuelles dans la table cible et ignorer les nouvelles données. Nous vous recommandons cette option. Supprimer les lignes conflictuelles de la table cible et insérer les nouvelles données.

7. Cliquez sur Submit.

Exécution et consultation des tâches de masquage

Si la méthode de déclenchement est définie sur Manual Only, vous devez lancer la tâche manuellement. Si elle est configurée sur Scheduled Only, la tâche s'exécute automatiquement aux heures planifiées. Enfin, avec l'option Manual + Scheduled, vous avez la possibilité de démarrer la tâche manuellement ou de laisser le système la lancer automatiquement.

1. Sous l'onglet Static Desensitization dans la section Task Configurations, cliquez sur Start dans la colonne Actions pour exécuter la tâche.

   La liste des tâches affiche l'ID de la tâche, son nom, l'heure de création, le produit de destination, le produit source, le nombre d'exécutions, etc. La colonne Actions contient des boutons pour activer/désactiver la tâche, ainsi que les options Delete, Edit et Run. Ces boutons sont désactivés tant qu'une tâche est en cours d'exécution.

2. Dans l'onglet Static Desensitization , sélectionnez le sous-onglet Status pour consulter la progression et l'état de l'exécution.

   La liste des statuts des tâches comprend les colonnes suivantes : Task ID, Running time, End time, Execution count, Execution method, Source product type, Destination product type et Execution progress. La colonne Actions propose des liens pour Stop task, View subtasks et Download masked file.

Dépannage des tâches de masquage ayant échoué

En cas d'échec d'une tâche de masquage, reportez-vous aux informations ci-dessous pour identifier la cause du problème.

Modification ou suppression des tâches de masquage

Vous ne pouvez ni modifier ni supprimer les tâches de masquage qui sont en attente d'exécution ou en cours d'exécution.

• Modifier une tâche de masquage

  Pour ajuster les paramètres de la tâche, cliquez sur Modify dans la colonne Actions correspondant à la tâche cible.

• Supprimer une tâche de masquage

  Important

  Les tâches de masquage supprimées ne peuvent pas être restaurées. Procédez avec prudence.

  Pour supprimer une tâche dont vous n'avez plus besoin, cliquez sur Delete dans la colonne Actions de la tâche cible, puis cliquez sur OK dans la boîte de dialogue de confirmation.

Présentation de la fonctionnalité

Les tâches de masquage dynamique nécessitent un modèle de masquage existant en tant que règle de masquage pour traiter les données spécifiées. Appelez l'API ExecDatamask, transmettez les données à masquer (Data) et l'ID du modèle de masquage (TemplateId), puis appliquez le Matching mode (Field name ou Sensitive type) du modèle de masquage pour masquer les données dataList contenues dans Data.

Dans la console Data Security Center, accédez à Risk Governance > Data Desensitization, puis à l'onglet Masking Configurations pour obtenir l'ID du modèle de masquage. Les modèles de masquage personnalisés sont pris en charge. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Configure masking templates.

Méthodes de modèle de masquage pour l'API ExecDatamask :

Schéma d'exemple de masquage :

Limites

Lors de l'appel de l'API ExecDatamask pour le masquage dynamique, les données de chaque requête (Data) doivent être inférieures à 2 Mo.

Consulter les journaux d'appels de l'API de masquage dynamique

1. Connectez-vous à la console Data Security Center.

2. Dans le volet de navigation de gauche, sélectionnez Risk Governance > Configuration Risks.

3. Sur la page Data Desensitization, cliquez sur l'onglet Dynamic desensitization.

4. Sur la page Dynamic desensitization, consultez les journaux d'appels de l'API ExecDatamask.

   Remarque

   Si vous appelez l'API plusieurs fois en utilisant le même compte et la même adresse IP, le journal des opérations n'affiche qu'une seule entrée et enregistre le Cumulative number of calls.