DataWorks:Exemplo: Mascaramento de dados do EMR

Criar uma tabela EMR

1. Faça login no console do DataWorks. Na região de destino, clique em Data Development and O&M > Data Development no painel de navegação à esquerda. Selecione um workspace na lista suspensa e clique em Go to Data Development.

2. Na página Data Development, clique em Create e escolha Create Node > EMR Hive para criar um nó Hive.

3. Edite o código do nó para criar a tabela onefall_test_dsg.

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS onefall_test_dsg
   (
       username  STRING
       ,gender   STRING
       ,phone    STRING
       ,email    STRING
       ,card_no  STRING
       ,address  STRING
       ,zip_code STRING
   )
   ROW FORMAT DELIMITED
   FIELDS
   TERMINATED
   BY','
   ;

4. Importe dados de teste para a tabela onefall_test_dsg.

   1. Baixe o arquivo de dados de teste data.csv.

   2. Importe os dados de teste.

      • Faça upload do data.csv em um nó no cluster EMR e carregue os dados de teste usando SQL.

        LOAD DATA LOCAL INPATH '/…/data.csv' OVERWRITE INTO TABLE onefall_test_dsg;

      • Faça upload do data.csv no Object Storage Service (OSS) e carregue os dados de teste usando SQL.

        LOAD DATA INPATH 'oss://bucket-name.Endpoint/…/data.csv' OVERWRITE INTO TABLE onefall_test_dsg
        ;

Atualização de metadados do Data Security Guard

O Data Security Guard atualiza metadados com base T+1. Após criar e publicar a tabela onefall_test_dsg, aguarde até o dia seguinte antes de configurar o mascaramento de dados.

Acessar a página de regras de identificação de dados

1. Faça login no console do DataWorks. Na região de destino, clique em Data Governance > Security Center no painel de navegação à esquerda. Na página exibida, clique em Go to Security Center.

2. No painel de navegação à esquerda, clique em Data Security > Sensitive Data Management e, em seguida, clique em Try Now para acessar o Data Security Guard.

   Nota

   • Se sua conta Alibaba Cloud já estiver autorizada, você será direcionado para a página inicial do Data Security Guard.

   • Caso sua conta Alibaba Cloud não esteja autorizada, você será redirecionado para a página de autorização do Data Security Guard. Para usar os recursos do Data Security Guard pela primeira vez, acesse Data Security > Sensitive Data Management, selecione Data Security Guard na caixa de diálogo pop-up e conclua a autorização.

3. No painel de navegação à esquerda, escolha Rule Setting > Sensitive Data Identification para ir à página Data Identification Rules.

Configurar regras de identificação

Este exemplo utiliza a tabela criada na seção de preparação de dados para criar regras de identificação. O objetivo é identificar os campos gender, phone e email na tabela onefall_test_dsg e aplicar mascaramento a esses três campos.

1. Selecione a categoria de dados para os campos sensíveis.

   Na seção Built-in Classification Template à esquerda, selecione a categoria de dados para os tipos de campo sensível. Para mais informações, consulte Configure data detection rules and tasks.

2. Crie tipos de campo sensível e configure regras de identificação.

   No canto superior direito, clique em Sensitive Field Type para abrir a página de configuração de regra de identificação. Para instruções detalhadas de configuração, consulte Configure data detection rules and tasks.

   Nota

   Para facilitar o entendimento, defina os nomes dos tipos de campo sensível como os nomes dos campos da tabela onefall_test_dsg: gender, phone e email.

3. Após concluir a configuração das Data Identification Rules, clique em Batch Publish no canto superior direito e selecione as regras criadas para publicá-las em lote. Após a configuração, a lista de tipos de campo sensível exibirá gender (nível 4), phone (nível 2) e email (nível 2). O método de definição da regra de identificação é Custom, a precisão é de 100% e o status é Published.

Acessar a página de regras de mascaramento de dados

1. Faça login no console do DataWorks e acesse a página do Data Security Guard. Para mais informações, consulte Data Security Guard Overview.

2. Clique em Try Now para ir à Home Page do Data Security Guard.

3. No painel de navegação à esquerda, escolha Rule Setting > Data Masking Management. Na página Data Masking Management, crie tipos de cenário de mascaramento e configure regras de mascaramento.

Criar cenários de mascaramento

• O DataWorks fornece cenários de mascaramento de nível 1 integrados, como Data Development/Data Map Display Masking, Data Analysis Display Masking, MaxCompute Engine-level Masking, Hologres Engine-level Masking para mascaramento dinâmico e Data Integration Static Masking. Esses cenários de nível 1 são fixos e não podem ser criados, editados ou excluídos. Crie cenários personalizados de nível 2 sob eles conforme as necessidades do seu negócio. Para mais informações, consulte Create a data masking scenario.

• Este exemplo utiliza Data Development/Data Map Display Masking e Data Analysis Display Masking.

  • Nome do cenário de nível 2 sob Data Development/Data Map Display Masking: Development display.

  • Nome do cenário de nível 2 sob Data Analysis Display Masking: SQL analysis.

Criar regras de mascaramento

Após criar os cenários de mascaramento, clique em Masking Rule no canto superior direito para criar três regras de mascaramento chamadas gender, phone e email. Para mais informações, consulte Create a data masking rule.

1. Selecione o cenário de mascaramento.

   Na página Data Masking Management, defina Masking Scenario como Data Development/Data Map Display Masking > Default Scenario e clique em +Masking Rule à direita.

2. Crie regras de mascaramento de dados.

   • Na página Create Masking Rule, configure Sensitive Field Type, Masking Rule Name, Masking Scenario, Masking Method e outras configurações. Para mais informações, consulte Entry point for data masking rule configuration.

   • A tabela a seguir lista as configurações das três regras de mascaramento neste exemplo.

     Item de configuração			Conteúdo da configuração
     			gender	email	phone
     Tipo de campo sensível			gender	email	phone
     Nome da regra de mascaramento			gender	email	phone
     Cenário de mascaramento			Development display, SQL analysis	Development display, SQL analysis	Development display, SQL analysis
     Método de mascaramento	Substituição de caracteres	Posição de substituição	Substituir tudo
     		Método de substituição	Substituição aleatória
     	Criptografia HASH	Marca d'água de dados		Desativado
     		Algoritmo de criptografia		MDS
     		Valor de salt		5
     	Mascaramento total	Modo de redação			Recommended Methods > Show only the first three and the last four

     Nota

     Vários métodos de mascaramento estão disponíveis. Este exemplo usa String Replacement, HASH Encryption e Masking Out como exemplos. Para mais informações, consulte Configure masking methods.

Testar o mascaramento de resultado de consulta

1. Faça login no console do DataWorks. Na região de destino, clique em Data Development and O&M > Data Development no painel de navegação à esquerda. Selecione um workspace na lista suspensa e clique em Go to Data Development.

2. Clique no ícone à esquerda para ir à página Ad Hoc Query. Em seguida, clique em e escolha Create > EMR Hive para criar um nó de consulta ad hoc.

3. No nó, consulte a tabela onefall_test_dsg para visualizar o resultado do mascaramento na página Data Development.

   SELECT * FROM onefall_test_dsg;

   O resultado da consulta mostra que a coluna phone está parcialmente mascarada (quatro dígitos centrais substituídos por **), a coluna email está criptografada como uma string hash, e as colunas card_no e address** estão totalmente mascaradas e não visíveis.