❌ KI-Modelle gezielt schützen ❌ Datenmaskierung ermöglicht Datenschutz-konformen Einsatz von KI ❗
DSGVO-konforme KI: Datenschutz durch Datenmaskierung!
Künstliche Intelligenz benötigt große Datenmengen, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Gleichzeitig müssen Unternehmen sicherstellen, dass personenbezogene Informationen gemäß der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) geschützt werden. Datenmaskierung ermöglicht es, sensible Daten für KI-Anwendungen nutzbar zu machen, ohne die Privatsphäre von Personen zu gefährden.
Zu den wichtigsten Verfahren gehören Pseudonymisierung, Tokenisierung, formaterhaltende Verschlüsselung (FPE) sowie die Generierung synthetischer Daten. Diese Methoden ersetzen oder verändern personenbezogene Informationen, während Datenstrukturen und statistische Eigenschaften weitgehend erhalten bleiben. Dadurch eignen sich die Daten weiterhin für das Training von KI-Modellen, Analysen und Tests.
Ein wirksames Datenschutzkonzept beginnt bereits vor dem Training eines KI-Modells!
Sensible Informationen sollten automatisch erkannt, klassifiziert und entsprechend definierter Richtlinien maskiert werden. So lassen sich Datenschutzanforderungen frühzeitig in den Datenfluss integrieren und Compliance-Risiken reduzieren.
Moderne Datenmaskierungslösungen unterstützen strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Datenquellen. Personenbezogene Informationen können dabei unabhängig vom Speicherort identifiziert und regelbasiert geschützt werden. Unternehmen schaffen so eine sichere Grundlage für KI-Projekte, ohne auf wertvolle Daten verzichten zu müssen.
Die Qualität der KI bleibt dabei weitgehend erhalten. Durch den Einsatz geeigneter Maskierungsverfahren können Modelle mit datenschutzkonformen Daten trainiert werden, ohne dass die Genauigkeit wesentlich leidet. Gleichzeitig profitieren Unternehmen von einer besseren Auditierbarkeit, geringeren Datenschutzrisiken und einer einfacheren Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.
Mit Lösungen wie IRI DarkShield lassen sich personenbezogene Daten automatisiert erkennen, klassifizieren und maskieren. Dadurch können Unternehmen ihre KI-Modelle DSGVO-konform entwickeln und betreiben und Datenschutz von Anfang an als festen Bestandteil ihrer KI-Strategie etablieren.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
Sparen Sie Zeit und Geld bei der Manipulation oder dem Schutz Ihrer Daten mit unserer bewährten Low-Code-Datenmanagement- und Maskierungssoftware. Wir verbinden modernste Technologie mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Verarbeitung von Produktionsdaten auf verschiedenen Plattformen und in unterschiedlichen Branchen.
Mit unserer Software können Sie:
Große Sortier- und ETL-Aufträge beschleunigen
Beschleunigung von Datenbank-Entladungen, -Ladungen, -Reorgs und -Abfragen
Konvertieren und Neuformatieren von alten Datentypen, Dateien und Datenbanken
Erstellung benutzerdefinierter Berichte oder Aufbereitung von Daten für Analysen und KI
Ersetzen von alten ETL-, SQL- und Sortieraufträgen
Suchen, Extrahieren und Restrukturieren unstrukturierter Daten
Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
Filtern, Bereinigen, Anreichern und Standardisieren von Daten
PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
PHI-Re-ID-Risiko bewerten und Quasi-Identifikatoren anonymisieren
Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten
Profitieren Sie von der Leistungsfähigkeit und Flexibilität der preisgekrönten IRI-Lösungen, die von Analysten beraten und durch 40 Partnerbüros weltweit unterstützt werden. Vermeiden Sie die steile Lernkurve und die hohen Kosten von Multi-Tool- und Mega-Anbieter-Lösungen und entdecken Sie die Vorteile schnellerer Design- und Laufzeiten für Ihr Unternehmen.
Die spezifischen Lösungen sind kompatibel mit allen gängigen Betriebssystemen, vom Mainframe (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS und z/VSE + z/Linux) bis hin zu Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).
Seit 1978 weltweit anerkannt im B2B-Sektor: Großunternehmen, nationale und internationale Dienstleister, Privat-, Groß-, Landes- und Bundesbanken, Sozial- und Privatversicherungen sowie deutsche, Landes- und Bundesbehörden!
JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
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❌ Azure Databricks Delta Lake ❌ Schutz sensibler Daten ohne Datenexport oder Formatkonvertierung ❗
Delta Lake bildet die Standard-Speicherschicht von Azure Databricks und ist die Grundlage moderner Lakehouse-Architekturen. Als Open-Source-Technologie erweitert Delta Lake das Parquet-Dateiformat um ein Transaktionsprotokoll, das ACID-konforme Transaktionen, eine zuverlässige Metadatenverwaltung und eine hohe Skalierbarkeit ermöglicht. Durch die vollständige Integration mit Apache Spark und Structured Streaming lassen sich dieselben Daten sowohl für Batch- als auch für Echtzeitverarbeitung nutzen. Funktionen wie Schemaerzwingung, Versionierung ("Time Travel") und leistungsstarke Analysefunktionen sorgen dabei für eine konsistente und performante Datenverarbeitung.
Mit der neuen Integration kann IRI FieldShield sensible Daten – darunter personenbezogene Daten (PII), Gesundheitsdaten (PHI) und Finanzinformationen – direkt in Delta-Lake-Tabellen schützen. Die Verarbeitung erfolgt auf Daten, die in Azure Data Lake Storage gespeichert und über Azure Databricks verwaltet werden. Dabei bleiben Performance, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit auch bei großen Datenmengen erhalten.
Darüber hinaus unterstützt IRI FieldShield den dreistufigen Unity Catalog von Databricks (Katalog, Schema und Tabelle). Dadurch können sensible Daten zentral über gesamte Lakehouse-Umgebungen hinweg identifiziert und abgesichert werden – sowohl in Batch- als auch in Streaming-Workloads. Gleichzeitig bleiben die Governance-, Integritäts- und Konsistenzfunktionen von Delta Lake vollständig erhalten.
Zu den wichtigsten Vorteilen der neuen Integration zählen:
- Native Datenmaskierung für Delta-Lake-Tabellen ohne Datenexport oder Formatkonvertierung
- Schutz sensibler Daten direkt innerhalb der Lakehouse-Umgebung
- Erhaltung von ACID-Transaktionen und Schemaerzwingung während der Datenverarbeitung
- Hochperformante Verarbeitung großer analytischer Datenbestände
- Unterstützung von Batch- und Streaming-Anwendungen in Azure Databricks
- Zentrale Identifizierung und Absicherung sensibler Daten über den Unity Catalog
Mit dieser Erweiterung stärkt IRI den Schutz cloudnativer Datenplattformen und unterstützt Unternehmen dabei, regulatorische Anforderungen wie die DSGVO (GDPR), HIPAA, PCI DSS und CPRA einzuhalten. Gleichzeitig profitieren Datenanalyse-, KI- und Data-Engineering-Projekte von einer sicheren und leistungsfähigen Grundlage für die Verarbeitung sensibler Daten in modernen Lakehouse-Architekturen.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
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Mit unserer Software können Sie:
Große Sortier- und ETL-Aufträge beschleunigen
Beschleunigung von Datenbank-Entladungen, -Ladungen, -Reorgs und -Abfragen
Konvertieren und Neuformatieren von alten Datentypen, Dateien und Datenbanken
Erstellung benutzerdefinierter Berichte oder Aufbereitung von Daten für Analysen und KI
Ersetzen von alten ETL-, SQL- und Sortieraufträgen
Suchen, Extrahieren und Restrukturieren unstrukturierter Daten
Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
Filtern, Bereinigen, Anreichern und Standardisieren von Daten
PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
PHI-Re-ID-Risiko bewerten und Quasi-Identifikatoren anonymisieren
Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten
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❌ Testdaten ohne Risiko ❌ Intelligente Testdaten für moderne Softwarequalität ❗
Ein zentraler Ansatz ist die Datenmaskierung, bei der sensible Informationen aus produktiven Datenbeständen so verändert werden, dass sie nicht mehr rückverfolgbar sind, die Struktur und fachliche Aussagekraft jedoch erhalten bleibt. Dadurch können Entwickler und Tester weiterhin mit realistischen Datensätzen arbeiten, ohne Datenschutzrisiken einzugehen.
Der Artikel ordnet Datenmaskierung in das größere Feld des Test Data Managements (TDM) ein und grenzt sie von anderen Methoden wie synthetischer Datengenerierung und Database Subsetting ab. Während synthetische Daten vollständig neu erzeugt werden, bleibt bei der Maskierung der Bezug zur Originaldatenstruktur bestehen.
Besonders hervorgehoben wird, dass moderne TDM-Ansätze nicht nur einzelne Datenprobleme lösen, sondern in integrierten Plattformen umgesetzt werden sollten. Diese ermöglichen es, Datenprofiling, Maskierung, Transformation und Bereitstellung konsistent zu verbinden und in Entwicklungs- sowie CI/CD-Prozesse einzubinden.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf den Anforderungen aus der Praxis: steigende Datenmengen, komplexe Systemlandschaften und strengere regulatorische Vorgaben machen klassische, manuelle Ansätze zunehmend unzureichend. Automatisierte, wiederverwendbare und regelbasierte Maskierungsverfahren werden daher als entscheidend für skalierbare und sichere Testprozesse beschrieben.
Im Kontext dieser Anforderungen lässt sich IRI Voracity als integrierte Plattform einordnen, die genau diese Lücke zwischen Datenschutz, Datenrealismus und Automatisierung adressiert. IRI Voracity kombiniert Datenprofiling, Transformation, Subsetting und insbesondere datengetriebene Maskierung in einer einheitlichen Umgebung, sodass sensible Produktivdaten für Test- und Entwicklungszwecke sicher nutzbar gemacht werden können. Dadurch können Unternehmen DSGVO-konforme Testdatensätze erzeugen, die strukturell und fachlich realistisch bleiben, gleichzeitig aber keine Rückschlüsse auf echte Personen oder sensible Informationen zulassen. Im Sinne des Artikels unterstützt Voracity damit den Trend weg von isolierten Einzellösungen hin zu automatisierten, wiederverwendbaren TDM-Pipelines, die sich direkt in moderne CI/CD- und Entwicklungsprozesse integrieren lassen.
Insgesamt kommt der Artikel zu dem Schluss, dass Datenmaskierung ein zentraler Baustein moderner Softwarequalität ist, da sie Datenschutz und realitätsnahe Testbedingungen miteinander verbindet und damit eine wichtige Grundlage für zuverlässige Softwareentwicklung schafft.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
Sparen Sie Zeit und Geld bei der Manipulation oder dem Schutz Ihrer Daten mit unserer bewährten Low-Code-Datenmanagement- und Maskierungssoftware. Wir verbinden modernste Technologie mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Verarbeitung von Produktionsdaten auf verschiedenen Plattformen und in unterschiedlichen Branchen.
Mit unserer Software können Sie:
Große Sortier- und ETL-Aufträge beschleunigen
Beschleunigung von Datenbank-Entladungen, -Ladungen, -Reorgs und -Abfragen
Konvertieren und Neuformatieren von alten Datentypen, Dateien und Datenbanken
Erstellung benutzerdefinierter Berichte oder Aufbereitung von Daten für Analysen und KI
Ersetzen von alten ETL-, SQL- und Sortieraufträgen
Suchen, Extrahieren und Restrukturieren unstrukturierter Daten
Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
Filtern, Bereinigen, Anreichern und Standardisieren von Daten
PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
PHI-Re-ID-Risiko bewerten und Quasi-Identifikatoren anonymisieren
Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten
Profitieren Sie von der Leistungsfähigkeit und Flexibilität der preisgekrönten IRI-Lösungen, die von Analysten beraten und durch 40 Partnerbüros weltweit unterstützt werden. Vermeiden Sie die steile Lernkurve und die hohen Kosten von Multi-Tool- und Mega-Anbieter-Lösungen und entdecken Sie die Vorteile schnellerer Design- und Laufzeiten für Ihr Unternehmen.
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❌ Verschlüsselung in Datenbank ❌ Die richtige Wahl für Datenmaskierung in relationalen Datenbanken ❗
Sensible Daten in Datenbanken zuverlässig schützen: Unternehmen speichern heute große Mengen personenbezogener und geschäftskritischer Informationen in relationalen Datenbanken. Namen, Adressen, Kundennummern, Finanzdaten oder Gesundheitsinformationen müssen dabei nicht nur vor unbefugtem Zugriff geschützt werden, sondern auch den Anforderungen von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO entsprechen.
Für die Maskierung sensibler Daten bietet IRI zwei leistungsstarke Lösungen an: IRI FieldShield und IRI DarkShield. Beide Produkte unterstützen die Anonymisierung und Pseudonymisierung sensibler Daten, verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze und eignen sich für verschiedene Anwendungsfälle.
In diesem Beitrag vergleichen wir die beiden Lösungen und zeigen, wann welche Technologie die bessere Wahl ist.
Gemeinsame Basis: Datenschutz und Compliance!
Sowohl FieldShield als auch DarkShield wurden entwickelt, um sensible Daten zu erkennen und zu schützen. Beide Lösungen nutzen dieselben Datenklassen, Maskierungsfunktionen und Datenschutzmethoden innerhalb der IRI Workbench.
Zu den unterstützten Verfahren gehören unter anderem:
- Datenverschlüsselung
- Pseudonymisierung
- Hashing
- Datenredaktion
- Tokenisierung
- Regelbasierte Datenmaskierung
Dadurch können Unternehmen Datenschutzanforderungen aus DSGVO, HIPAA, PCI DSS und anderen Compliance-Richtlinien effektiv umsetzen.
Datenmaskierung für strukturierte Daten: IRI FieldShield wurde speziell für strukturierte Datenquellen entwickelt. Die Lösung arbeitet besonders effizient, wenn die zu schützenden Datenfelder bereits bekannt sind und klar definierte Datenbankstrukturen vorliegen.
Typische Einsatzszenarien sind:
- Produktionsdaten für Entwicklungs- und Testumgebungen anonymisieren
- Kundendaten in Data Warehouses schützen
- Datenmigrationen datenschutzkonform durchführen
- ETL-Prozesse um Maskierungsfunktionen erweitern
Ein großer Vorteil von FieldShield ist die Integration in die leistungsfähige SortCL-Engine von IRI. Dadurch können Daten während der Extraktion, Transformation und Verarbeitung maskiert werden, ohne zusätzliche Verarbeitungsschritte einzuführen.
Unternehmen, die bereits IRI Voracity einsetzen, profitieren außerdem von der engen Verzahnung mit Funktionen für Datenintegration, Datenqualität, Testdatengenerierung und Datenmigration.
Wann ist FieldShield die richtige Wahl? FieldShield eignet sich besonders, wenn:
- die sensiblen Datenfelder bekannt sind,
- relationale Datenbanken im Fokus stehen,
- hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten erforderlich sind,
- Datenmaskierung Teil eines bestehenden ETL- oder Data-Warehouse-Prozesses sein soll.
Wenn sensible Daten nicht eindeutig strukturiert sind: Während IRI FieldShield primär auf bekannte Datenfelder zugreift, verfolgt IRI DarkShield einen erweiterten Ansatz. Die Lösung kombiniert Datensuche (Discovery) und Datenmaskierung in einem einzigen Prozess.
DarkShield kann sensible Informationen nicht nur in Datenbankspalten finden, sondern auch innerhalb von:
- Freitextfeldern
- XML-Dokumenten
- JSON-Dateien
- BLOBs
- eingebetteten Dokumenten und Dateianhängen
Dadurch eignet sich DarkShield besonders für moderne Datenlandschaften, in denen sensible Informationen häufig außerhalb klassischer Tabellenstrukturen gespeichert werden.
Ein typisches Beispiel sind Kundenkommentare, Support-Tickets oder Dokumentenarchive innerhalb einer Datenbank. Hier können personenbezogene Informationen an beliebiger Stelle im Text vorkommen und lassen sich nicht allein über Spaltennamen identifizieren.
Discovery und Maskierung in einem Schritt: Der größte Unterschied zwischen beiden Lösungen liegt in der integrierten Suchfunktion von DarkShield.
Während bei FieldShield bekannt sein muss, welche Felder geschützt werden sollen, durchsucht DarkShield die Inhalte selbst nach sensiblen Informationen. Dabei kommen Datenklassen, reguläre Ausdrücke und Suchregeln zum Einsatz, um personenbezogene Daten automatisch zu erkennen.
Anschließend können die gefundenen Informationen direkt mit denselben Maskierungsfunktionen geschützt werden, die auch in FieldShield verwendet werden. Dieser Ansatz reduziert den manuellen Aufwand erheblich und minimiert das Risiko, versteckte sensible Daten zu übersehen.
Wenn sensible Daten klar identifiziert werden können und hauptsächlich in relationalen Tabellen gespeichert sind, ist FieldShield meist die effizienteste und wirtschaftlichste Lösung.
Wenn hingegen unbekannte sensible Informationen in Freitexten, Dokumenten, XML- oder JSON-Strukturen verborgen sein können, bietet DarkShield deutliche Vorteile. Die integrierte Discovery-Funktion ermöglicht eine umfassendere Analyse und einen besseren Schutz komplexer Datenbestände.
In vielen Unternehmen kommen beide Lösungen sogar gemeinsam zum Einsatz: FieldShield für die strukturierte Datenmaskierung innerhalb etablierter Datenprozesse und DarkShield für die Suche und Absicherung versteckter sensibler Informationen in semi- und unstrukturierten Daten.
Fazit: FieldShield und DarkShield verfolgen unterschiedliche, aber komplementäre Ansätze beim Schutz sensibler Daten.
FieldShield überzeugt durch schnelle und präzise Maskierung strukturierter Daten in relationalen Datenbanken und ETL-Prozessen. DarkShield erweitert diese Fähigkeiten um leistungsstarke Suchfunktionen für semi- und unstrukturierte Inhalte.
Unternehmen, die ihre Datenschutz- und Compliance-Anforderungen umfassend erfüllen möchten, sollten daher nicht nur die Art ihrer Daten, sondern auch die Herkunft und Struktur sensibler Informationen berücksichtigen. Die Wahl der richtigen Lösung trägt entscheidend dazu bei, Datenschutzrisiken zu minimieren und regulatorische Vorgaben effizient umzusetzen.
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Große Sortier- und ETL-Aufträge beschleunigen
Beschleunigung von Datenbank-Entladungen, -Ladungen, -Reorgs und -Abfragen
Konvertieren und Neuformatieren von alten Datentypen, Dateien und Datenbanken
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❌ Alternative zu Informatica ❌ Datenschutzgerechte Datenintegration ohne Cloud-Zwang ❗
Viele Unternehmen stehen derzeit vor der Herausforderung, ihre bestehende Datenintegrationslandschaft zukunftssicher auszurichten. Insbesondere Organisationen, die ihre Daten bewusst in eigenen Rechenzentren oder kontrollierten Umgebungen betreiben möchten, suchen nach Lösungen, die leistungsfähige Datenintegration mit Datenschutz- und Governance-Funktionen verbinden.
Datenintegration ohne Cloud-Abhängigkeit: Während sich zahlreiche Anbieter zunehmend auf cloudbasierte Betriebsmodelle konzentrieren, bestehen in vielen Branchen weiterhin Anforderungen an lokale Datenhaltung und volle Kontrolle über sensible Informationen. Besonders in regulierten Bereichen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen oder öffentlicher Verwaltung spielt die Wahl der Betriebsumgebung eine zentrale Rolle.
Für diese Anforderungen bietet IRI Voracity eine leistungsstarke Datenmanagement-Plattform, die sowohl On-Premises als auch in hybriden Umgebungen eingesetzt werden kann. Unternehmen behalten die Kontrolle über ihre Daten und profitieren gleichzeitig von einer integrierten Lösung für Datenintegration, Datenschutz und Datenmanagement.
Mehr als klassische ETL-Prozesse!
Moderne Datenplattformen beschränken sich längst nicht mehr auf Extraktion, Transformation und Laden von Daten. Unternehmen benötigen zusätzlich Werkzeuge für:
- Datenmaskierung und Pseudonymisierung
- Schutz personenbezogener Informationen (PII)
- Generierung realistischer Testdaten
- Datenprofiling und Data Discovery
- Datenqualitätsmanagement
- Data Governance und Compliance
Genau hier setzt IRI Voracity an. Die Plattform vereint diese Funktionen in einer gemeinsamen Umgebung und reduziert dadurch die Komplexität heterogener Werkzeuglandschaften.
Datenschutz als integraler Bestandteil des Datenmanagements: Datenschutzanforderungen entstehen heute nicht erst am Ende eines Projekts. Entwicklungs-, Test- und Analyseumgebungen benötigen häufig dieselben Schutzmechanismen wie produktive Systeme.
Mit den integrierten Datenschutzfunktionen von IRI Voracity lassen sich sensible Daten bereits während der Datenintegration erkennen, klassifizieren und schützen. Funktionen zur Datenmaskierung, Pseudonymisierung und Anonymisierung unterstützen Unternehmen dabei, Datenschutzanforderungen und Compliance-Vorgaben effizient umzusetzen.
Für die Bereitstellung sicherer Testdaten ergänzt IRI RowGen die Plattform um die Generierung realistischer, synthetischer Datensätze. Dadurch können Entwicklungs- und Testteams mit aussagekräftigen Daten arbeiten, ohne auf produktive personenbezogene Informationen zugreifen zu müssen.
Konsolidierung statt Werkzeugvielfalt: Viele Unternehmen betreiben historisch gewachsene Tool-Landschaften, in denen ETL, Datenqualität, Datenschutz und Testdatenmanagement über mehrere Produkte hinweg verteilt sind. Dies erhöht nicht nur die Komplexität, sondern häufig auch Lizenz- und Betriebskosten.
IRI Voracity verfolgt einen integrierten Plattformansatz, der Datenintegration, Datenqualität, Datenschutz, Testdatenmanagement und Datenmigration in einer gemeinsamen Architektur zusammenführt. Dadurch können Unternehmen Prozesse vereinheitlichen, Wartungsaufwände reduzieren und die Verwaltung unterschiedlicher Einzellösungen minimieren.
Hohe Performance bei großen Datenmengen: Ein weiterer Vorteil von IRI Voracity ist die Nutzung der leistungsfähigen CoSort-Engine. Sie ermöglicht die Verarbeitung großer Datenvolumina mit hoher Geschwindigkeit und unterstützt Unternehmen bei anspruchsvollen ETL-, Migrations- und Transformationsprojekten. Dabei profitieren Anwender von einer skalierbaren Architektur, die sowohl Batch- als auch Echtzeit-Anforderungen unterstützen kann.
Fazit: Bei der Auswahl einer Datenintegrationsplattform geht es heute nicht mehr ausschließlich um ETL-Funktionalität. Themen wie Datenhoheit, Datenschutz, Testdatenmanagement und Governance gewinnen zunehmend an Bedeutung.
IRI Voracity bietet Unternehmen eine integrierte Plattform, die leistungsfähige Datenintegration mit umfassenden Datenschutz- und Datenmanagementfunktionen verbindet. Für Organisationen, die ihre Daten lokal oder in kontrollierten Umgebungen betreiben möchten, stellt Voracity eine attraktive Alternative zu rein cloudorientierten Ansätzen dar und unterstützt den Aufbau einer nachhaltigen, datenschutzkonformen Datenarchitektur.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
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Filtern, Bereinigen, Anreichern und Standardisieren von Daten
PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
PHI-Re-ID-Risiko bewerten und Quasi-Identifikatoren anonymisieren
Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten
Profitieren Sie von der Leistungsfähigkeit und Flexibilität der preisgekrönten IRI-Lösungen, die von Analysten beraten und durch 40 Partnerbüros weltweit unterstützt werden. Vermeiden Sie die steile Lernkurve und die hohen Kosten von Multi-Tool- und Mega-Anbieter-Lösungen und entdecken Sie die Vorteile schnellerer Design- und Laufzeiten für Ihr Unternehmen.
Die spezifischen Lösungen sind kompatibel mit allen gängigen Betriebssystemen, vom Mainframe (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS und z/VSE + z/Linux) bis hin zu Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).
Seit 1978 weltweit anerkannt im B2B-Sektor: Großunternehmen, nationale und internationale Dienstleister, Privat-, Groß-, Landes- und Bundesbanken, Sozial- und Privatversicherungen sowie deutsche, Landes- und Bundesbehörden!
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❌ CMMC 2.0 Compliance erfüllen ❌ Datenerkennung und Datenmaskierung von sensiblen Informationen ❗
1. wo sensible Daten gespeichert sind,
2. wer darauf zugreifen darf,
3. wie diese Daten während ihres gesamten Lebenszyklus geschützt werden.
Viele Anforderungen setzen implizit voraus, dass Organisationen sensible Informationen automatisch erkennen und kontrollieren können. Manuelle Verfahren stoßen insbesondere in hybriden Cloud-, Multi-Cloud- und Legacy-Umgebungen schnell an ihre Grenzen.
Der Artikel beschreibt mehrere Werkzeuge aus dem IRI-Portfolio:
1. IRI DarkShield® für die automatische Erkennung, Klassifizierung und Maskierung sensibler Daten
2. IRI FieldShield® für regelbasierte Datenmaskierung strukturierter Daten
3. IRI CellShield® für die Maskierung in Tabellenkalkulationen
4. IRI Voracity® als integrierte Plattform für Datenmanagement, ETL, Datenqualität und Datenschutz
Diese Werkzeuge unterstützen die kontinuierliche Datenerkennung, die regelgesteuerte Maskierung und die Nachweisführung gegenüber Auditoren.
1. Identifikation von Datenbeständen: Erkennen, wo sich FCI und CUI befinden.
IRI-Unterstützung:
1. Scan von Dateisystemen
2. Datenbanken
3. Dokumentenablagen
4. Cloud-Speichern
Dabei werden strukturierte und unstrukturierte Daten wie PDFs, Office-Dokumente, Bilder und Protokolldateien analysiert. Eine präzise Definition des CUI-Geltungsbereichs für die Zertifizierung.
2. Zugriffskontrolle und Least Privilege: Zugriff auf sensible Daten auf das notwendige Minimum beschränken.
IRI-Unterstützung:
1. irreversible Maskierung
2. Pseudonymisierung
3. synthetische Datengenerierung
4. rollenbasierte Datenfreigabe
Dadurch werden produktive CUI-Daten in Test- oder Analyseumgebungen durch geschützte Werte ersetzt.
3. Datenschutz und Mediensanitisierung: Verhinderung unbefugter Offenlegung.
IRI-Unterstützung:
1. statische Datenmaskierung
2. dynamische Datenmaskierung
3. Schutz von Daten „at rest“, „in transit“ und „in use“
4. Testdatenmanagement
Dadurch gelangen produktive CUI-Daten nicht in Entwicklungs- oder Testumgebungen.
4. Risikomanagement: Auswirkungen möglicher Sicherheitsverletzungen reduzieren.
IRI-Unterstützung:
1. Berichte zur Datenerkennung
2. Risikoanalysen
3. Priorisierung von Schutzmaßnahmen
Maskierte Daten besitzen für Angreifer nur noch geringen oder keinen Wert.
5. Auditierbarkeit und kontinuierliche Überwachung: Nachweisbare Compliance.
IRI-Unterstützung:
1. Protokolle
2. Berichte
3. wiederholbare Jobs
4. dokumentierte Richtlinien
Dadurch können Auditoren nachvollziehen, wann Daten gefunden, klassifiziert und geschützt wurden. In der Verteidigungsindustrie werden Datenmaskierungs- und Discovery-Lösungen typischerweise eingesetzt für:
Identifikation von CUI vor Audits
Schutz von Entwicklungs- und Testumgebungen
Schwärzung und Maskierung gemeinsam genutzter Dokumente
Analyse- und KI-Projekte mit datenschutzkonformen Daten
Nachweis von Sicherheitsmaßnahmen entlang der Lieferkette und bei Subunternehmern.
Fazit: CMMC schreibt Datenmaskierung nicht ausdrücklich vor. Viele Anforderungen aus NIST SP 800-171 lassen sich jedoch wesentlich einfacher und nachvollziehbarer erfüllen, wenn sensible Daten automatisch erkannt, klassifiziert und maskiert werden. Die Autoren argumentieren daher, dass ein datenorientierter Sicherheitsansatz mit Discovery- und Maskierungswerkzeugen die Zertifizierung vereinfacht und gleichzeitig das tatsächliche Sicherheitsniveau erhöht.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
Sparen Sie Zeit und Geld bei der Manipulation oder dem Schutz Ihrer Daten mit unserer bewährten Low-Code-Datenmanagement- und Maskierungssoftware. Wir verbinden modernste Technologie mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Verarbeitung von Produktionsdaten auf verschiedenen Plattformen und in unterschiedlichen Branchen.
Mit unserer Software können Sie:
Große Sortier- und ETL-Aufträge beschleunigen
Beschleunigung von Datenbank-Entladungen, -Ladungen, -Reorgs und -Abfragen
Konvertieren und Neuformatieren von alten Datentypen, Dateien und Datenbanken
Erstellung benutzerdefinierter Berichte oder Aufbereitung von Daten für Analysen und KI
Ersetzen von alten ETL-, SQL- und Sortieraufträgen
Suchen, Extrahieren und Restrukturieren unstrukturierter Daten
Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
Filtern, Bereinigen, Anreichern und Standardisieren von Daten
PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
PHI-Re-ID-Risiko bewerten und Quasi-Identifikatoren anonymisieren
Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten
Profitieren Sie von der Leistungsfähigkeit und Flexibilität der preisgekrönten IRI-Lösungen, die von Analysten beraten und durch 40 Partnerbüros weltweit unterstützt werden. Vermeiden Sie die steile Lernkurve und die hohen Kosten von Multi-Tool- und Mega-Anbieter-Lösungen und entdecken Sie die Vorteile schnellerer Design- und Laufzeiten für Ihr Unternehmen.
Die spezifischen Lösungen sind kompatibel mit allen gängigen Betriebssystemen, vom Mainframe (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS und z/VSE + z/Linux) bis hin zu Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).
Seit 1978 weltweit anerkannt im B2B-Sektor: Großunternehmen, nationale und internationale Dienstleister, Privat-, Groß-, Landes- und Bundesbanken, Sozial- und Privatversicherungen sowie deutsche, Landes- und Bundesbehörden!
JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
https://www.jet-software.com
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E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
❌ NoSQL Datenmaskierungssoftware ❌ Sensible PII-Daten zuverlässig finden und richtig schützen ❗
Besonders problematisch ist, dass sensible Informationen oft verborgen in Logdaten, JSON-Dokumenten, Event Streams oder Key-Value-Strukturen liegen. Unternehmen verlieren dadurch schnell den Überblick darüber, wo personenbezogene Daten gespeichert sind und wer darauf Zugriff hat.
IRI DarkShield ermöglicht eine einheitliche, plattformübergreifende Anonymisierung personenbezogener Daten (PII) über strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten hinweg. Zusätzlich zu Cassandra, Elasticsearch und MongoDB werden nun auch Splunk, Redis sowie Azure Cosmos DB unterstützt.
Typische Risiken dabei sind:
-
fehlende Transparenz über sensible Datenbestände
-
uneinheitliche Sicherheits- und Maskierungsverfahren
-
unterschiedliche Datenschutzmechanismen je Plattform
-
Schwierigkeiten bei DSGVO-, HIPAA- oder PCI-DSS-Compliance
-
ungeschützte Daten in Entwicklungs-, Analyse- oder Testumgebungen
Die größte Herausforderung besteht darin, dass klassische Data-Masking-Ansätze für relationale Datenbanken oft nicht ausreichen. NoSQL-Plattformen arbeiten mit dynamischen, semi-strukturierten und unstrukturierten Datenformaten, die eine flexible und zentrale Datenschutzstrategie erfordern. Unternehmen benötigen deshalb Lösungen, die sensible Daten automatisiert erkennen und plattformübergreifend schützen können — unabhängig davon, ob sich die Daten in Splunk, Redis oder Azure Cosmos DB befinden.
Wichtige Anforderungen sind dabei:
-
automatische Erkennung von PII, PHI und anderen sensiblen Daten
-
konsistente Datenschutzrichtlinien über alle Datenquellen hinweg
-
statisches und dynamisches Data Masking
-
Pseudonymisierung und Tokenisierung
-
Verschlüsselung und regelbasierte Redaktion
-
Unterstützung strukturierter, semi-strukturierter und unstrukturierter Daten
Mit IRI DarkShield lassen sich sensible Daten auch in komplexen NoSQL-Umgebungen zuverlässig finden, klassifizieren und maskieren. Dadurch können Unternehmen Datenschutzrichtlinien zentral umsetzen und gleichzeitig die Nutzbarkeit der Daten für Analysen, Entwicklung und Tests erhalten.
Denn moderne Datensicherheit endet nicht bei relationalen Datenbanken. Gerade in verteilten NoSQL-Umgebungen wird eine konsistente PII-Protection zunehmend zu einem entscheidenden Faktor für Compliance, Sicherheit und Vertrauen.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
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Große Sortier- und ETL-Aufträge beschleunigen
Beschleunigung von Datenbank-Entladungen, -Ladungen, -Reorgs und -Abfragen
Konvertieren und Neuformatieren von alten Datentypen, Dateien und Datenbanken
Erstellung benutzerdefinierter Berichte oder Aufbereitung von Daten für Analysen und KI
Ersetzen von alten ETL-, SQL- und Sortieraufträgen
Suchen, Extrahieren und Restrukturieren unstrukturierter Daten
Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
Filtern, Bereinigen, Anreichern und Standardisieren von Daten
PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
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Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten
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❌ Synthetische Testdaten nutzen ❌ Keine produktiven Echtdaten mehr in Testumgebungen ❗
Anstatt produktive Echtdaten zu kopieren, nutzt IRI RowGen Metadaten, Datenmodelle, Regeln und definierte Beziehungen als Grundlage für die Generierung synthetischer Datensätze. Datentypen, Wertebereiche, Verteilungen, Formate, Primär- und Fremdschlüssel sowie fachliche Abhängigkeiten bleiben erhalten, ohne dass reale personenbezogene Informationen übernommen werden. Dadurch entstehen konsistente, realitätsnahe Testdaten mit referenzieller Integrität, die sich exakt an technische und fachliche Anforderungen anpassen lassen – sicher, skalierbar und vollständig datenschutzkonform.
Fazit: Die synthetisch erzeugten Daten bilden reale Datenstrukturen und Zusammenhänge präzise nach und bewahren dabei auch komplexe relationale Abhängigkeiten. So bleiben Tests aussagekräftig und Anwendungen verhalten sich unter realistischen Bedingungen konsistent.
In Kombination mit der hauseigenen Datenplattorm IRI Voracity lassen sich strukturierte und unstrukturierte Daten effizient finden, schützen, transformieren und verwalten – ideal für moderne Data-Governance- und Datenschutzanforderungen.
✔ Realistische synthetische Testdaten
✔ Wahrung referenzieller Integrität
✔ DSGVO- und PII-konforme Datenbereitstellung
✔ Schnellere Tests und sichere Entwicklungsprozesse
✔ Flexible Integration in bestehende Datenlandschaften
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
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Suchen, Extrahieren und Restrukturieren unstrukturierter Daten
Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
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Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
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Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten
Profitieren Sie von der Leistungsfähigkeit und Flexibilität der preisgekrönten IRI-Lösungen, die von Analysten beraten und durch 40 Partnerbüros weltweit unterstützt werden. Vermeiden Sie die steile Lernkurve und die hohen Kosten von Multi-Tool- und Mega-Anbieter-Lösungen und entdecken Sie die Vorteile schnellerer Design- und Laufzeiten für Ihr Unternehmen.
Die spezifischen Lösungen sind kompatibel mit allen gängigen Betriebssystemen, vom Mainframe (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS und z/VSE + z/Linux) bis hin zu Open Systems (UNIX & Derivate, Linux + Windows).
Seit 1978 weltweit anerkannt im B2B-Sektor: Großunternehmen, nationale und internationale Dienstleister, Privat-, Groß-, Landes- und Bundesbanken, Sozial- und Privatversicherungen sowie deutsche, Landes- und Bundesbehörden!
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❌ Dark Data schützen ❌ Dunkle Daten sichtbar machen und gezielt sensible Daten überall schützen ❗
Unternehmen stehen heute vor einer gewaltigen Herausforderung: Sie speichern mehr Daten als je zuvor – verteilt über Dateiserver, Cloud-Plattformen, Datenbanken, Collaboration-Tools und Archive. Ein großer Teil dieser Informationen bleibt jedoch unklassifiziert, ungenutzt und damit weitgehend unsichtbar. Diese sogenannten „Dark Data“ stellen eines der größten Sicherheits- und Compliance-Risiken moderner IT-Landschaften dar.
Besonders kritisch wird dies in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen oder der öffentlichen Verwaltung. Dort befinden sich in unstrukturierten Dokumenten, PDFs, Bildern oder Protokolldateien häufig hochsensible personenbezogene Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI). Ohne Transparenz darüber, wo diese Daten liegen und wie sie verarbeitet werden, lassen sich weder Datenschutzvorgaben noch Zero-Trust-Strategien zuverlässig umsetzen.
Von Data Discovery zur aktiven Datensicherheit:
Die im Markt zunehmend etablierte Kombination aus Data Discovery und Datenklassifizierung bildet die Grundlage moderner Datensicherheit. Unternehmen müssen zunächst erkennen:
welche sensiblen Daten existieren,
wo diese gespeichert sind,
wer Zugriff darauf besitzt,
und welche Risiken daraus entstehen.
Doch Transparenz allein genügt nicht. Erst durch gezielte Schutzmaßnahmen wie Maskierung, Pseudonymisierung oder Schwärzung lassen sich sensible Informationen tatsächlich absichern – insbesondere in hybriden Datenlandschaften mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Quellen.
Genau an dieser Stelle positioniert sich IRI DarkShield als umfassende Lösung für moderne Datenklassifizierung und Datenschutz.
Schutz sensibler Daten über alle Datenquellen hinweg!
Mit der Veröffentlichung von DarkShield Version 6 erweitert IRI seine Plattform für Datenschutz und Datenmaskierung deutlich. Die Lösung wurde speziell entwickelt, um personenbezogene Daten (PII) in unterschiedlichsten Datenformaten zu erkennen, zu klassifizieren und datenschutzkonform zu schützen – sowohl on-premise als auch in Cloud-Umgebungen.
Bereits seit 2017 gehört DarkShield zu den Pionieren im Bereich der Maskierung unstrukturierter Daten. Die Software adressierte frühzeitig sensible Informationen in:
Rohtextdateien
PDF- und Microsoft-Office-Dokumenten
Parquet-Dateien
Bilddateien
sowie semi-strukturierten Datenformaten
Damit war DarkShield eines der ersten Werkzeuge weltweit, das PII gezielt auch außerhalb klassischer relationaler Datenbanken schützen konnte.
Einheitliche Datenmaskierung für strukturierte und unstrukturierte Daten:
Ein zentrales Alleinstellungsmerkmal von DarkShield ist die Fähigkeit, strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten mit denselben deterministischen Maskierungsregeln zu schützen. Dadurch bleibt die referenzielle Integrität selbst über unterschiedliche Systeme und Unternehmensbereiche hinweg erhalten.
Gerade für Branchen mit hohen regulatorischen Anforderungen – etwa Gesundheitswesen, BFSI oder öffentliche Verwaltung – ist dies entscheidend. Sensible Daten können konsistent geschützt werden, ohne Analysen, Tests oder Geschäftsprozesse zu beeinträchtigen.
Neue Funktionen in DarkShield V6:
Die neue Version bringt zahlreiche Erweiterungen mit, die insbesondere Data Discovery- und Klassifizierungsprozesse deutlich verbessern:
KI-gestützte Erkennung und Schwärzung sensibler Informationen in Dokumenten
KI-basierte Schema-Klassifikation für relationale Datenbanken
Unterstützung für CosmosDB, Redis und Splunk
REST-API mit Single-Endpoint für bessere Skalierbarkeit
kombinierte Pseudonymisierung und PII-Fabrikation
formatwahrendes Scrambling
spezialisierte Wizards für HL7-, X12- und FHIR-Daten
erweiterte PHI-Erkennung in DICOM-Bilddaten
verbessertes Constraint-Handling und höhere Performance bei Datenbank-Maskierungen
Besonders im Gesundheitswesen sind die neuen Funktionen relevant: DarkShield V6 unterstützt gezielt die De-Identifizierung sensibler PHI-Daten in medizinischen Standards wie HL7, FHIR oder DICOM.
KI-gestützte Klassifizierung als Antwort auf Dark Data
Moderne Unternehmen benötigen heute automatisierte Verfahren zur Identifikation sensibler Informationen. Manuelle Klassifizierungsprozesse sind angesichts wachsender Datenmengen kaum noch praktikabel.
DarkShield V6 setzt deshalb verstärkt auf KI-gestützte Erkennungsmethoden und automatisierte Klassifikation. Dadurch können Unternehmen:
sensible Daten schneller identifizieren,
Risiken frühzeitig erkennen,
Compliance-Anforderungen effizient erfüllen,
und Data-Loss-Prevention-Strategien deutlich verbessern.
Gerade im Kontext generativer KI und DevOps gewinnt dieser Ansatz massiv an Bedeutung. Trainingsdaten, Logs oder Testumgebungen enthalten häufig unerkannte personenbezogene Informationen, die ohne geeignete Schutzmechanismen erhebliche Risiken verursachen können.
Teil der umfassenden IRI-Voracity-Plattform
DarkShield ist Bestandteil der IRI Voracity Plattform und arbeitet eng mit weiteren Datenschutzlösungen zusammen:
IRI FieldShield für strukturierte Datenmaskierung,
IRI CellShield EE für Excel-Datenschutz,
sowie IRI RowGen zur Generierung synthetischer Testdaten.
Alle Komponenten nutzen gemeinsame Datenklassendefinitionen, Maskierungsregeln und Verwaltungsfunktionen innerhalb der Eclipse-basierten IRI Workbench. Dadurch entsteht eine zentrale Plattform für sichere, konsistente und effiziente Datenverarbeitung.
Fazit: Die zunehmende Verbreitung von Dark Data zeigt deutlich: Datensicherheit beginnt nicht erst bei Firewalls oder Zugriffskontrollen, sondern bei der Transparenz über vorhandene Datenbestände. Unternehmen benötigen Lösungen, die sensible Informationen automatisiert erkennen, klassifizieren und schützen können – unabhängig davon, in welchem Format oder System sich diese Daten befinden.
Mit DarkShield V6 liefert IRI eine leistungsstarke Antwort auf genau diese Herausforderung. Die Kombination aus Data Discovery, KI-gestützter Klassifizierung und konsistenter Datenmaskierung macht die Lösung zu einem wichtigen Baustein moderner Datenschutz- und Compliance-Strategien.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.
Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
Sparen Sie Zeit und Geld bei der Manipulation oder dem Schutz Ihrer Daten mit unserer bewährten Low-Code-Datenmanagement- und Maskierungssoftware. Wir verbinden modernste Technologie mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Verarbeitung von Produktionsdaten auf verschiedenen Plattformen und in unterschiedlichen Branchen.
Mit unserer Software können Sie:
Große Sortier- und ETL-Aufträge beschleunigen
Beschleunigung von Datenbank-Entladungen, -Ladungen, -Reorgs und -Abfragen
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PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
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JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
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❌ COBOL Migration ❌ Modernisierung von COBOL mit CoSort schnell, sicher und ohne Umwege ❗
Bestehende COBOL-Copybooks werden dabei direkt zur Metadatengewinnung genutzt, wodurch Datenstrukturen konsistent übernommen und Integrität zuverlässig gewahrt bleiben. Auch anspruchsvolle Legacy-Formate wie ISAM-Dateien oder variable Record-Strukturen können performant verarbeitet und in gängige Zielformate wie CSV, XML oder Datenbanken überführt werden.
Ein besonderer Vorteil liegt in der zentralen Steuerung über SortCL
In einem einzigen Job lassen sich mehrere Verarbeitungsschritte kombinieren:
1. Datenkonvertierung und -transformation
2. Integration mit anderen Datenquellen
3. Maskierung sensibler Informationen
4. Reporting und Ausgabe in mehrere Zielsysteme
So reduziert IRI den Aufwand für die Modernisierung von COBOL-Anwendungen erheblich und schafft eine leistungsfähige Grundlage für die Weiterverarbeitung in modernen Datenplattformen.
Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.
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Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.
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