:Konfigurasi dan implementasi penyamaran data

Metode penyamaran data

{
    "dataHeaderList": ["nama", "usia"],
    "dataList": [
        ["lily", 18],
        ["lucy", 17]
    ],
    "ruleList": [1002, null]
}

Contoh hasil penyamaran data

DSC mendukung algoritma penyamaran berikut: hashing, redaksi, substitusi, pembulatan, enkripsi, dan pengacakan. Tabel berikut memberikan contoh hasil penyamaran data berdasarkan algoritma yang berbeda.

Ikhtisar Penagihan

Hanya DSC Enterprise Edition yang mendukung fitur penyamaran data. Setelah membeli DSC Enterprise Edition, Anda dapat menggunakan fitur penyamaran data. DSC menggunakan metode penagihan berlangganan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Ikhtisar Penagihan. Jika Anda menggunakan metode penyamaran data statis, Anda mungkin dikenakan biaya tambahan.

Aktivasi DSC

• Jika Anda belum mengaktifkan DSC atau hanya mengaktifkan edisi gratis DSC, Anda dapat membeli DSC Enterprise Edition. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Pembelian DSC.

• Jika Anda mengaktifkan edisi gratis DSC dan ingin menggunakan fitur penyamaran data, Anda harus meningkatkan DSC ke Enterprise Edition. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Peningkatan Instance.

Penyamaran Data Statis

Deskripsi Fitur

Saat membuat tugas penyamaran data statis, Anda dapat memilih template penyamaran yang telah dikonfigurasi. Anda juga dapat mengonfigurasi algoritma penyamaran untuk bidang sensitif yang akan disembunyikan. Untuk informasi lebih lanjut tentang cara mengonfigurasi template penyamaran data, lihat Konfigurasi Template dan Algoritma Penyamaran Data.

Prasyarat

Jika Anda menggunakan metode penyamaran data statis untuk menyamarkan basis data atau objek OSS, Anda harus memberikan izin DSC untuk mengakses aset data yang akan disamarkan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat topik-topik berikut:

• Memberi Otorisasi DSC untuk Mengakses Basis Data

• Memberi Otorisasi DSC untuk Mengakses MaxCompute

• Memberi Otorisasi DSC untuk Mengakses Basis Data Mandiri yang Di-hosting pada Instance ECS

• Memberi Otorisasi DSC untuk Mengakses Data Tidak Terstruktur di OSS dan Layanan Log Sederhana

Membuat Tugas Penyamaran Data

Anda dapat membuat tugas penyamaran data untuk menentukan ruang lingkup dan aturan untuk penyamaran data.

1. Masuk ke konsol DSC.

2. Di panel navigasi sisi kiri, pilih Risk Governance > Configuration Risks.

3. Pada tab Static Desensitization, klik tab Task Configurations. Lalu, klik tab Add Desensitization Task.

4. Ikuti petunjuk di layar untuk mengonfigurasi parameter untuk tugas penyamaran data.

   1. Konfigurasikan parameter di langkah Basic Task Information dari wizard Tambah Tugas Penyamaran dan klik Next.

      Catatan

      Anda dapat menentukan nama tugas kustom.

   2. Konfigurasikan parameter di langkah Konfigurasi Sumber Penyamaran dari wizard Tambah Tugas Penyamaran dan klik Next.

      ApsaraDB RDS tables, PolarDB-X tables, MaxCompute tables, PolarDB tables, ApsaraDB for OceanBase tables, AnalyticDB for MySQL tables, and self-managed database tables

      Parameter	Diperlukan	Deskripsi
      Types of data storage	Ya	Tipe penyimpanan file sumber untuk penyamaran data. Atur parameter ini menjadi ApsaraDB RDS Tables/PolarDB-X Tables/MaxCompute Tables/PolarDB Tables/ApsaraDB for OceanBase Tables/AnalyticDB for MySQL Tables/Self-managed Database Tables.
      Source Service	Ya	Layanan yang menyediakan tabel sumber untuk penyamaran data. Nilai valid: RDS, PolarDB-X, OceanBase, MaxCompute, ADB-MYSQL, PolarDB, dan ECS self-built database.
      Source Database/Project	Ya	Basis data atau proyek yang menyimpan tabel sumber.
      SOURCE table name	Ya	Nama tabel sumber.
      Source Partition	Tidak	Jika Anda mengatur parameter Source Service menjadi MaxCompute, Anda dapat mengonfigurasi parameter Source Partition. Nama partisi yang menyimpan data yang akan disamarkan di tabel sumber. Jika Anda membiarkan parameter ini kosong, DSC akan menyamarkan data sensitif di semua partisi tabel sumber. Anda dapat menentukan partisi saat membuat tabel MaxCompute. Partisi mendefinisikan divisi logis yang berbeda dari sebuah tabel. Saat Anda menanyakan data, Anda dapat menentukan partisi untuk meningkatkan efisiensi query. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Partisi.
      Sample SQL	Tidak	Jika Anda mengatur parameter Source Service menjadi RDS, PolarDB-X, OceanBase, atau ECS self-built database, Anda dapat mengonfigurasi parameter Sample SQL. Pernyataan SQL yang menentukan ruang lingkup data sensitif yang akan disamarkan. Jika Anda membiarkan parameter ini kosong, DSC akan menyamarkan semua data di tabel sumber.

      Objek OSS

      Penting

      Hanya objek TXT, CSV, XLSX, dan XLS yang dapat disamarkan.

      Parameter	Diperlukan	Deskripsi
      Types of data storage	Ya	Tipe penyimpanan file sumber untuk penyamaran data. Atur parameter ini menjadi OSS files.
      File source	Ya	Sumber objek OSS untuk penyamaran data. Nilai valid: Uploaded Local File dan OSS Bucket.
      Upload files	Ya	Jika Anda mengatur parameter File source menjadi Uploaded Local File, klik Select a local file untuk mengunggah objek OSS.
      OSS Bucket where the source file is located	Ya	Jika Anda mengatur parameter File source menjadi OSS Bucket, pilih bucket OSS tempat objek OSS milik dari daftar drop-down. Anda dapat memasukkan kata kunci untuk mencari dan memilih bucket OSS dari daftar drop-down.
      Source file names	Ya	Jika Anda mengatur parameter File source menjadi OSS Bucket, tentukan nama objek OSS sumber. Nama tersebut harus berisi ekstensi file. Jika Anda ingin menyamarkan data dalam objek OSS, tentukan nama objek OSS. Contoh: test.csv. Jika Anda ingin menyamarkan data dalam beberapa objek OSS, aktifkan Open the pass. Sistem menggunakan aturan penyamaran yang sama untuk menyamarkan beberapa objek OSS. Objek-objek tersebut harus memiliki format yang sama dan struktur kolom yang identik. Setelah Anda mengaktifkan Buka jalur, Anda dapat menggunakan tanda bintang (*) sebagai wildcard untuk menentukan beberapa objek OSS dan menyamarkan data di dalamnya sekaligus. Anda hanya dapat menggunakan tanda bintang (*) pada awalan nama objek. Contoh: test*.xls, yang cocok dengan file XLS yang namanya dimulai dengan test.
      Source file description	Tidak	Jika Anda mengatur parameter File source menjadi Uploaded Local File, masukkan deskripsi untuk objek OSS sumber.
      Separator selection	Tidak	Pemisah kolom. Pilih pemisah berdasarkan pemisah dari objek OSS sumber. Parameter ini diperlukan untuk objek CSV dan TXT. Nilai valid: Semicolon ";" (macOS/Linux default) Comma "," (Windows default) Operator '|'.
      Table contains header rows	Tidak	Menentukan apakah objek OSS sumber berisi baris header.

   3. Konfigurasikan parameter di langkah algoritma penyamaran dan klik Next.

      

      • Pilih template penyamaran data dari daftar drop-down. Dalam daftar bidang sumber, saklar di kolom Desensitization secara otomatis diaktifkan dan masking algorithms dikonfigurasi secara otomatis untuk bidang berdasarkan template penyamaran data.

        Pengaturan dalam daftar aturan template penyamaran data harus sesuai dengan bidang sumber yang ingin Anda samarkan. Jika tidak, template penyamaran data tidak akan berlaku. Untuk informasi lebih lanjut tentang cara mengonfigurasi template penyamaran data, lihat Konfigurasi Template dan Algoritma Penyamaran Data.

      • Temukan bidang sumber yang datanya ingin Anda samarkan dalam daftar, aktifkan saklar di kolom Desensitization, lalu pilih masking algorithm berdasarkan kebutuhan bisnis Anda.

      Anda dapat mengklik View and Modify Parameters di kolom Pilih Algoritma untuk melihat dan memodifikasi aturan algoritma yang dipilih. Untuk informasi lebih lanjut tentang format partisi dalam aturan algoritma, lihat Format Partisi.

      Catatan

      Jika Anda mengaktifkan Forcefully Enable Template, Anda tidak dapat mengubah algoritma di halaman ini. Untuk mengubah algoritma, Anda harus memodifikasi aturan template terkait.

      Format Partisi

      Tipe Partisi	Format Partisi	Contoh
      N minggu kemudian	Kunci kolom partisi kustom=$[yyyymmdd+7*N]	waktu=$[20190710+7*1]. Partisi ini menunjukkan bahwa DSC menyamarkan data yang dihasilkan dalam satu minggu setelah 10 Juli 2019.
      N minggu sebelumnya	Kunci kolom partisi kustom=$[yyyymmdd-7*N]	waktu=$[20190710-7*3]. Partisi ini menunjukkan bahwa DSC menyamarkan data yang dihasilkan dalam tiga minggu sebelum 10 Juli 2019.
      N hari kemudian	Kunci kolom partisi kustom=$[yyyymmdd+N]	waktu=$[20190710+2]. Partisi ini menunjukkan bahwa DSC menyamarkan data yang dihasilkan dalam dua hari setelah 10 Juli 2019.
      N hari sebelumnya	Kunci kolom partisi kustom=$[yyyymmdd-N]	waktu=$[20190710-5]. Partisi ini menunjukkan bahwa DSC menyamarkan data yang dihasilkan dalam lima hari sebelum 10 Juli 2019.
      N jam kemudian	Kunci kolom partisi kustom=$[hh24mi:ss+N/24]	waktu=$[0924mi:ss+2/24]. Partisi ini menunjukkan bahwa DSC menyamarkan data yang dihasilkan dalam 2 jam setelah 09:00:00 berdasarkan jam 24 jam.
      N jam sebelumnya	Kunci kolom partisi kustom=$[hh24mi:ss-N/24]	waktu=$[0924mi:ss-1/24]. Partisi ini menunjukkan bahwa DSC menyamarkan data yang dihasilkan dalam 1 jam sebelum 09:00:00 berdasarkan jam 24 jam.
      N menit kemudian	Kunci kolom partisi kustom=$[hh24mi:ss+N/24/60]	waktu=$[0924mi:ss+2/24/60]. Partisi ini menunjukkan bahwa DSC menyamarkan data yang dihasilkan dalam 2 menit setelah 09:00:00 berdasarkan jam 24 jam.
      N menit sebelumnya	Kunci kolom partisi kustom=$[hh24mi:ss-N/24/60]	waktu=$[0924mi:ss-2/24/60]. Partisi ini menunjukkan bahwa DSC menyamarkan data yang dihasilkan dalam 2 menit sebelum 09:00:00 berdasarkan jam 24 jam.

5. Konfigurasikan tujuan tempat Anda ingin menyimpan data yang telah disamarkan dan klik Test di bawah Tes Izin Penulisan. Setelah tes berhasil, klik Next.

   Penting

   Akun yang digunakan untuk terhubung ke aset data harus memiliki izin penulisan pada aset data.

   

6. Konfigurasikan logika pemrosesan.

   Parameter	Diperlukan	Deskripsi
   How the task is triggered	Ya	Metode yang digunakan untuk menjalankan tugas penyamaran data. Nilai valid: Manual Only: Jika Anda memilih opsi ini, Anda harus menjalankan tugas penyamaran data secara manual. Scheduled Only: Jika Anda memilih opsi ini, Anda harus mengonfigurasi pelaksanaan otomatis tugas penyamaran data. Setelah konfigurasi selesai, tugas penyamaran data akan dijalankan secara otomatis pada waktu tertentu setiap jam, harian, mingguan, atau bulanan. Manual + Scheduled: Jika Anda memilih opsi ini, Anda dapat mengklik Start di kolom Tindakan pada tab Konfigurasi Tugas untuk menjalankan tugas penyamaran data secara manual. Anda juga dapat mengonfigurasi pelaksanaan otomatis tugas penyamaran data. Setelah konfigurasi selesai, tugas penyamaran data akan dijalankan secara otomatis pada waktu tertentu setiap jam, harian, mingguan, atau bulanan.
   Turn on incremental desensitization	Tidak	Menentukan apakah akan mengaktifkan penyamaran tambahan. Jika Anda mengaktifkan saklar ini, DSC hanya akan menyamarkan data yang ditambahkan setelah tugas penyamaran data sebelumnya selesai. Anda harus menentukan bidang yang nilainya meningkat seiring waktu sebagai pengenal tambahan. Sebagai contoh, Anda dapat menentukan bidang waktu pembuatan atau bidang ID auto-increment sebagai pengenal tambahan. Penting DSC mendukung penyamaran data tambahan hanya untuk basis data ApsaraDB RDS.
   Shard field	Tidak	Bidang sharding berdasarkan mana DSC membagi data sumber menjadi beberapa shard. DSC secara bersamaan menyamarkan data sumber dalam shard untuk meningkatkan efisiensi penyamaran data. Anda dapat menentukan satu atau lebih bidang sharding berdasarkan kebutuhan bisnis Anda. DSC mendukung penyamaran data tambahan hanya untuk basis data ApsaraDB RDS. Kami merekomendasikan Anda menggunakan kunci utama atau bidang yang dibuat indeks unik sebagai bidang sharding. Jika Anda membiarkan parameter ini kosong, kunci utama digunakan sebagai bidang sharding. DSC membagi data sumber berdasarkan kunci utama dan menyamarkan data sumber. Penting Jika data sumber tidak memiliki kunci utama, Anda harus menentukan bidang sharding. Jika tidak, tugas penyamaran data gagal. Jika Anda menentukan terlalu banyak bidang sharding, kinerja query dan akurasi data mungkin menurun. Lanjutkan dengan hati-hati.
   Table name conflict resolution	Ya	Metode yang digunakan untuk menangani konflik nama tabel. Nilai valid: Hapus tabel target dan buat tabel baru dengan nama yang sama. Tambahkan data ke tabel target. Kami merekomendasikan Anda memilih opsi ini.
   Row Conflict Resolution	Ya	Metode yang digunakan untuk menangani konflik baris. Nilai valid: Simpan baris yang bertentangan di tabel target dan buang data baru. Kami merekomendasikan Anda memilih opsi ini. Hapus baris yang bertentangan di tabel target dan sisipkan data baru.

7. Klik Submit.

Jalankan dan lihat tugas penyamaran data

Jika Anda mengatur parameter Cara tugas dipicu menjadi Manual Only, Anda harus menjalankan tugas penyamaran data secara manual. Jika Anda mengatur parameter Cara tugas dipicu menjadi Scheduled Only, Anda harus mengonfigurasi pelaksanaan otomatis tugas penyamaran data. Setelah konfigurasi selesai, tugas penyamaran data akan dijalankan secara otomatis pada waktu tertentu. Jika Anda mengatur parameter Cara tugas dipicu menjadi Manual + Scheduled, Anda dapat menjalankan tugas penyamaran data secara manual atau mengonfigurasi pengaturan untuk menjalankan tugas penyamaran data secara otomatis.

1. Pada tab Static Desensitization, klik tab Task Configurations. Lalu, temukan tugas penyamaran data yang telah dibuat dan klik Start di kolom Actions untuk menjalankan tugas penyamaran data.

   

2. Pada tab Static Desensitization, klik tab Status untuk melihat kemajuan dan status tugas penyamaran data.

   

Perbaiki kesalahan yang terjadi dalam tugas penyamaran data

Jika tugas penyamaran data gagal, Anda dapat merujuk pada tabel berikut untuk memperbaiki kesalahan.

Modifikasi atau hapus tugas penyamaran data

Anda tidak dapat memodifikasi atau menghapus tugas penyamaran data yang sedang menunggu eksekusi atau sedang berjalan.

• Modifikasi Tugas Penyamaran Data

  Jika Anda ingin memodifikasi pengaturan tugas penyamaran data, temukan tugas tersebut dan klik Modify di kolom Actions.

• Hapus Tugas Penyamaran Data

  Penting

  Setelah tugas penyamaran data dihapus, tugas tersebut tidak dapat dipulihkan. Lanjutkan dengan hati-hati.

  Jika Anda tidak lagi menggunakan tugas penyamaran data, Anda dapat menghapus tugas tersebut. Temukan tugas tersebut dan klik Delete di kolom Actions. Dalam pesan yang muncul, klik OK.

Penyamaran Data Dinamis

Deskripsi Fitur

Tugas masking data dinamis bergantung pada template masking yang telah dikonfigurasi untuk menutupi data yang ditentukan. Anda dapat memanggil operasi ExecDatamask untuk menentukan data (Data) yang ingin Anda mask dan ID dari template masking (TemplateId ). Kemudian, data yang ditentukan di dalam dataList field dari parameter Data akan dimasking berdasarkan matching mode (field dan sensitive type) yang didefinisikan di dalam template masking.

Anda dapat memperoleh ID template di tab Masking Configurations halaman Data Governance > Data Desensitizationdi konsol DSC. Anda juga dapat membuat template penyamaran data kustom. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Konfigurasi Template dan Algoritma Penyamaran Data.

Tabel berikut menjelaskan metode penyamaran dalam template penyamaran yang digunakan saat Anda memanggil operasi ExecDatamask untuk menyamarkan data.

Contoh:

Batasan

Sebelum Anda dapat memanggil operasi ExecDatamask untuk menyamarkan data sensitif secara dinamis, pastikan ukuran data sensitif yang ingin Anda samarkan kurang dari 2 MB.

Lihat catatan panggilan operasi ExecDatamask

1. Masuk ke konsol DSC.

2. Di panel navigasi sisi kiri, pilih Risk Governance > Configuration Risks.

3. Pada halaman Data Desensitization, klik tab Dynamic desensitization.

4. Pada tab Dynamic desensitization, lihat catatan panggilan operasi ExecDatamask.

   Catatan

   Jika Anda menggunakan akun dan alamat IP yang sama untuk memanggil operasi ExecDatamask beberapa kali, hanya satu catatan yang disimpan. Jumlah cumulative number of calls dicatat.

Contoh cara berbagi data yang telah disamarkan berdasarkan metode penyamaran data statis

DSC menyediakan metode penyamaran data statis yang dapat digunakan untuk menyamarkan data sensitif dalam file CSV terstruktur di bucket OSS. Anda dapat menyimpan data yang telah disamarkan di bucket OSS tertentu dalam akun yang sama untuk berbagi data secara aman. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Samarkan Data Sensitif dalam File Tabel OSS.