DarkShield´s Funktionen und Vorteile


Einige der enthaltenen Besonderheiten und warum es Sie interessieren sollte

DarkShield
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Suchen und Maskieren von Daten in halb- und unstrukturierten Quellen

 

Bei so vielen personenbezogenen Daten (PII) und anderen sensiblen Daten, die in semi-strukturierten und unstrukturierten (oder sogenannten "Dark Data") Dateien versteckt sind, benötigen Sie eine Möglichkeit, diese PII effizient zu finden, zu berichten und zu maskieren, wo immer sie sich befinden. IRI DarkShield tut all dies, damit Sie Ihre Geschäftsregeln und Datenschutzgesetze in Bezug auf diese Daten einhalten können. Berücksichtigen Sie einige der Vorteile der Verwendung von DarkShield:

Genauso wie Sie IRI FieldShield oder IRI Voracity verwenden können, um PII auf Spalten-, Tabellen- oder Schemalagenebene zu finden, zu klassifizieren und zu maskieren - oder IRI CellShield EE in Excel-Blattzellen - können Sie DarkShield verwenden, um PII in einer oder mehreren Dateien, Ordnern, RDB-Schemata und NoSQL-DB-Sammlungen, Netzlaufwerken, SharePoint Online und Buckets in Amazon, Azure und GCP zu suchen und zu maskieren.

Unabhängig davon, ob Sie suchen, maskieren oder beides auf einmal tun, haben Sie die Möglichkeit, Daten chirurgisch zu sichern, oder massenhaft um Arbeitsspezifikationen und Ausführungszeiten zu speichern.

Anstatt für jeden Dateityp, den Sie haben, separate Lern-, Spezifikations- oder Ausführungsschritte zu benötigen, verarbeitet DarkShield proprietäre Formatierungsunterschiede automatisch. Das bedeutet, dass Sie alle von DarkShield unterstützten Dateitypen auf einmal suchen, klassifizieren, extrahieren, maskieren und berichten können - von Protokolldateien bis hin zu E-Mails, von PDFs bis hin zu Bildern - und das alles in derselben Designspezifikation.

DarkShield unterstützt auch mehrere Suchmethoden (siehe unten) und viele der gleichen Datenmaskierungsfunktionen, die FieldShield-Anwendern zur Verfügung stehen.

Sie können alle diese Funktionen auch in einem DarkShield-Job kombinieren. Das heißt, Sie können die PII, wie Sie sie in Datenklassen definiert haben, überall in Ihrem LAN mit mehreren Suchtechniken lokalisieren und gleichzeitig oder später automatisch die von Ihnen zugewiesenen Maskierungsfunktionen anwenden.

Sparen Sie Zeit, indem Sie aus vielen vordefinierten RegEx-Mustern für Ihre Suche auswählen, darunter Kreditkarten, Telefonnummern, E-Mail-Adressen und nationale ID-Formate. Oder definieren Sie Ihr eigenes Muster für jedes benutzerdefinierte Datenformat, das Sie für die Klassifizierung, Suche und Maske benötigen.

Finden Sie PII-Werte, die genau übereinstimmen - und bald ungefähr übereinstimmen (mit "Fuzzy-Search"-Suchalgorithmen) - in einer Look-Up-Datei, die IRI enthält (wie gewöhnliche amerikanische Vor- und Nachnamen) oder die Sie angeben (wie Mitarbeiter, Produkte, Formeln oder Orte).

Für sensible Informationen, die nicht einem Muster entsprechen oder zu viele Mitglieder für eine literale Musterdefinition oder ein schlecht trainiertes NER-Modell haben, sind Set-Lookups eine besonders gute Suchoption.

Die Technologie für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML) in DarkShield unterstützt die Suche nach benannten Entitäten (Named Entity Recognition, NER), sodass Sie Namen, Adressen und andere sensible Informationen im Kontext der Satzgrammatik Ihrer Dokumente finden können. Dies ist besonders wertvoll für das Auffinden und anschließende Schwärzen oder Pseudonymisieren der Namen von Personen. Ihre Namen stimmen nicht immer mit Mustern überein (und vor allem nicht umgekehrt), auch nicht mit Werten in einem Lookup-Set. DarkShield unterstützt OpenNLP, TensorFlow und PyTourch.

Direkte Such-/Maskenunterstützung für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Spalten in allen JDBC-verbundenen RDB- und NoSQL-Sammlungen, Indizes oder Clustern - einschließlich MongoDB, Cassandra und Elasticsearch sowie CosmosDB, DynamoDB, Google BigTable, Solr, Redis, Couchbase und Opensearch. Dies dient der Überprüfung, der Aufhebung von Sicherheitsverletzungen und der Einhaltung von Datenschutzgesetzen.

CSV-, Excel-, JSON-, XML- und DB-Spaltenfilterspezifikationen können verwendet werden, um das zeilenweise Scannen nach Mustern und anderen Datenklassen-Suchabgleichen zu umgehen, wodurch Zeit beim Auffinden und Maskieren großer Datenmengen gespart wird.

Findet und maskiert sensible Daten in den Dateiformaten BMP, DCM (DICOM), GIF, JPG/2, PNG und TIF/F, entweder gezielt oder in Bereichsbegrenzungsrahmen.

DarkShield beinhaltet auch benutzerfreundliche NLP-Modellbauer und Trainer, die Ihre Dokumente für das maschinelle Lernen nutzen. Dies verbessert die Relevanz und damit die Genauigkeit Ihrer NER-Suche (z.B. nach Namen von Personen).

Sparen Sie Zeit und Mühe bei der Definition und Katalogisierung von PII und anderen sensiblen Informationen in Datenklassen oder Klassengruppen mit einfachen grafischen Assistenten. Genauer gesagt, passen Sie eine ausgewählte Maskierungsfunktion jeder Datenklasse (oder Gruppe) an, so dass die Maskierung in der Korrekturphase automatisch auf diese Daten angewendet wird.

Die gleichen Datenklassen, die Sie für DarkShield-Aufträge definieren, können auch für DB-, Flat-File- und Excel PII-Such- und Maskenoperationen in IRI FieldShield und CellShield EE verwendet werden. Sie werden auch in IRI Voracity Datenmanagementaufträgen unterstützt.

Alle diese Aktivitäten - von der Definition der Datenklasse über das Speichern, Wiederverwenden und Anwenden bis hin zum Maskieren, Bereinigen und Integrieren von Daten - laufen in derselben Konsole. Alle IRI-Tools teilen sich eine kostenlose grafische IDE (die IRI Workbench), die auf Eclipse® basiert. Alle diese Produkte und Workbench sind auch in den Lizenzen der IRI Voracity Total Data Management Plattform enthalten.

Spart Zeit und leitet Ihre Daten weiter, indem Sie diese Prozesse in einem Arbeitsgang kombinieren.

Ermöglicht es Ihnen, die gesuchten Daten einfach zu finden, zu berichten und/oder zu verwenden, ohne sie unbedingt zu maskieren. Dies spart Zeit und Speicherplatz für (potenziell mehrere) maskierte Kopien der Daten.

Unterstützt externe und automatisierte (geplante) Durchläufe von kombinierten oder getrennten Datensuch- und Maskierungsaufträgen. Ermöglicht auch eine manuelle oder grafische Änderung dieser Aufträge, da Ihre Auftragsspezifikationen in einem einzigen, selbstdokumentierenden und leicht änderbaren XML-Skript gespeichert werden.

Bietet Ihnen eine Reihe von Optionen, die Sie für jede Datenklasse verwenden können, basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen und der Fähigkeit des Dateiformats, diese zu unterstützen. Sie können auch andere IRI-Abschirmungswerkzeuge verwenden, um die Daten zu maskieren oder offenzulegen, wenn sie aus einer strukturierteren Umgebung stammen oder in eine strukturiertere Umgebung wechseln.

So können Sie beispielsweise eine MongoDB-Spalte mit variablen PII-Werten über Voracity, FieldShield oder NextForm in eine JSON-Datei exportieren, so dass DarkShield diese PII maskieren kann (und Sie können sie erneut importieren). Umgekehrt könnten Sie DarkShield verwenden, um Namen in unstrukturierten Dokumenten zu finden und zu verschlüsseln, diese maskierten Namen dann zu extrahieren und in einer begrenzten Datei zu strukturieren. Sie können diese Datei dann in eine Excel-Tabelle importieren, wo ein autorisierter CellShield-Benutzer die Namen später entschlüsseln kann.

Exportiert und strukturiert Ihre Suchergebnisse und ausgewählten dateibezogenen Metadaten in eine abgegrenzte Datei, die Sie für Audit-, Analyse- und Datenlieferungszwecke verwenden können. Diese Funktion ermöglicht auch die Einhaltung der GDPR-Datenübertragbarkeitsanforderungen, da Sie die Informationen, die Sie über einen Antragsteller haben, in jedem gewünschten Format bereitstellen können.

Wenn Sie Voracity verwenden, kann dies alles, einschließlich Format und Anordnung des Berichts, in einen visuellen, automatisierten Arbeitsablauf integriert werden.

DarkShields dynamischer, exportierbarer HTML5-Bericht integriert seine JSON-Such- und Maskierungsprotokolldaten in aussagekräftige Visualisierungen Ihrer sensiblen Datenklassen, die in Dateien und Datenbanken gefunden wurden, sowie der Daten, die maskiert oder nicht maskiert wurden.

Durch den Import von DarkShield Such- und Korrekturprotokolldaten in ein SIEM-Tool wie Splunk Enterprise Security können Sie Dashboard-Anzeigen und adaptive Frameworks oder Playbook-Ereignisse anpassen, um DarkShield Audit- und Aktivitätsinformationen in die größere SOC-Verwaltungsumgebung einzubinden.

Erstellt DDF-Metadaten für die .TXT-Ergebnisdatei zur Verwendung in IRI Voracity Datenintegration, Bereinigung, Wrangling-Aufgaben, CoSort Transformation und Bereichterstattung, NextForm-Datenmigrations-/Replikationsoperationen oder strukturierten FieldShield-Datenmaskierungsaufträgen.

Erstellt eine Excel-kompatible, CellShield EE-fähige Importdatei, die die Ergebnisse der PII-Suche nach .XLS- und.XLSX-Dateien für die Tabellenkalkulation bzw. lokalisierte Korrekturvorgänge auf Blattebene oder in großen Mengen enthält. Beachten Sie, dass DarkShield und FieldShield auch Daten in Excel maskieren können; lesen Sie diesen Artikel, um alle drei mit Ihrem Anwendungsfall zu vergleichen.