Autor: Firma JET-Software

❌ Synthetische Testdaten nutzen ❌ Keine produktiven Echtdaten mehr in Testumgebungen ❗

❌ Synthetische Testdaten nutzen ❌ Keine produktiven Echtdaten mehr in Testumgebungen ❗

Mit IRI RowGen erstellen Unternehmen hochwertige, realistische und datenschutzkonforme Testdaten für Entwicklung, Qualitätssicherung, Migrationen oder KI-Projekte – schnell, flexibel und ohne Risiko für sensible Informationen.

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.

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.

Über JET-Software

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!

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

JET-Software
Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
Telefon: +49 (6073) 711-403
Telefax: +49 (6073) 711-405
https://www.jet-software.com

Ansprechpartner:
Amadeus Thomas
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E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
Für die oben stehende Story ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

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❌ Dark Data schützen ❌ Dunkle Daten sichtbar machen und gezielt sensible Daten überall schützen ❗

❌ Dark Data schützen ❌ Dunkle Daten sichtbar machen und gezielt sensible Daten überall schützen ❗

Keine Datensicherheit ohne Datenklassifizierung – und keine wirksame Klassifizierung ohne moderne Schutzwerkzeuge

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.

Über JET-Software

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!

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Für die oben stehende Story ist allein der jeweils angegebene Herausgeber (siehe Firmenkontakt oben) verantwortlich. Dieser ist in der Regel auch Urheber des Pressetextes, sowie der angehängten Bild-, Ton-, Video-, Medien- und Informationsmaterialien. Die United News Network GmbH übernimmt keine Haftung für die Korrektheit oder Vollständigkeit der dargestellten Meldung. Auch bei Übertragungsfehlern oder anderen Störungen haftet sie nur im Fall von Vorsatz oder grober Fahrlässigkeit. Die Nutzung von hier archivierten Informationen zur Eigeninformation und redaktionellen Weiterverarbeitung ist in der Regel kostenfrei. Bitte klären Sie vor einer Weiterverwendung urheberrechtliche Fragen mit dem angegebenen Herausgeber. Eine systematische Speicherung dieser Daten sowie die Verwendung auch von Teilen dieses Datenbankwerks sind nur mit schriftlicher Genehmigung durch die United News Network GmbH gestattet.

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❌ COBOL Migration ❌ Modernisierung von COBOL mit CoSort schnell, sicher und ohne Umwege ❗

❌ COBOL Migration ❌ Modernisierung von COBOL mit CoSort schnell, sicher und ohne Umwege ❗

Modernisierung und Migration von COBOL-Daten: Mit IRI CoSort lassen sich COBOL-Daten effizient und sicher in moderne Zielumgebungen überführen. Die Lösung unterstützt die Konvertierung komplexer COBOL-Datentypen und proprietärer Dateiformate und ermöglicht eine nahtlose Migration zwischen Mainframe- und Open-System-Plattformen – inklusive automatischer Anpassung von Zeichensätzen (EBCDIC/ASCII) und Byte-Reihenfolgen (Endian).

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.

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❌ Informatica Alternative ❌ Die günstigere und on-premise Lösung mit Funktionen für Data Masking❗

❌ Informatica Alternative ❌ Die günstigere und on-premise Lösung mit Funktionen für Data Masking❗

Kein Cloud-Zwang, volle Datenkontrolle: Ein zentrales Thema für viele Nutzer von Informatica PowerCenter ist die strategische Ausrichtung in Richtung Cloud. Unternehmen mit gewachsenen On-Premises-Architekturen sehen sich zunehmend mit einer Transformation hin zu Informatica Cloud Data Integration (CDI) konfrontiert.

Gerade in regulierten Branchen ist Cloud nicht immer die bevorzugte Zielarchitektur. Wenn Daten lokal bleiben müssen und bestehende Prozesse auf kontrollierte On-Premises-Umgebungen ausgelegt sind, wird eine cloudzentrierte Produktstrategie schnell zur Herausforderung. Unternehmen suchen dann nicht nur einen Ersatz für bestehende ETL-Prozesse, sondern eine Alternative, die ihren Betriebsansatz weiterhin unterstützt.

Hier wird IRI Voracity mehr als nur ein PowerCenter-Ersatz betrachtet. Neben Datenintegration vereint Voracity auch Datenmaskierung, PII-Schutz, Testdatengenerierung, Data Discovery, Datenqualität und Governance in einer Plattform. Funktionen, die in klassischen ETL-Umgebungen oft zusätzliche Produkte, Module oder Lizenzkosten verursachen, sind hier integriert. Dadurch geht es nicht nur um den Ersatz von ETL, sondern auch um die Konsolidierung von Werkzeugen, geringere Komplexität und niedrigere Betriebskosten.

Besonders relevant wird das dort, wo Datenschutz und Testdaten Teil des operativen Datenmanagements sind. Statt ETL, Maskierung und Testdaten getrennt zu behandeln, lassen sich diese Anforderungen in einer Umgebung verbinden. Das kann Compliance vereinfachen, Entwicklungsprozesse beschleunigen und zusätzlichen Integrationsaufwand vermeiden.

Damit verschiebt sich der Vergleich weg von „ETL gegen ETL“ hin zu einer strategischen Frage: Wie lässt sich eine zukunftsfähige Datenarchitektur aufbauen, ohne in die Cloud wechseln zu müssen und ohne zusätzliche Spezialtools einzukaufen? Genau hier adressiert Voracity eine Lücke — als leistungsfähige On-Premises-Alternative, die nicht nur PowerCenter ersetzen, sondern den Funktionsumfang gleichzeitig erweitern kann.

Zusammengefasst: Wenn eine bestehende Informatica-Strategie zunehmend in Richtung Cloud führt, obwohl ein Unternehmen bewusst On-Premises bleiben will, bietet IRI Voracity einen strategischen Lösungsansatz. Nicht nur als ETL-Ersatz, sondern als Plattform, die Datenintegration, Performance, Datenmaskierung und Testdatengenerierung in einer Lösung zusammenführt — ohne zusätzliche Produkte oder separate Lizenzmodelle.

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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❌ Schutz von Unterschriften ❌ KI-gestützte Signaturerkennung und automatische Anonymisierung ❗

❌ Schutz von Unterschriften ❌ KI-gestützte Signaturerkennung und automatische Anonymisierung ❗

KI-basierte Signaturerkennung: In einer zunehmend datengetriebenen Welt gewinnt der Schutz personenbezogener Daten (PII) immer mehr an Bedeutung – nicht nur zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben, sondern auch für Vertrauen und Glaubwürdigkeit. Besonders anspruchsvoll wird es bei unstrukturierten Daten wie PDFs, Word-Dokumenten oder gescannten Unterlagen – vor allem dann, wenn handschriftliche Unterschriften ins Spiel kommen.

Genau hier setzt der Hersteller IRI an: Mit ihrer Technologie wird die automatische Erkennung und Maskierung handschriftlicher Signaturen möglich – direkt integriert in die Datenschutzlösung IRI DarkShield.

Von der Datenmenge zur Datensicherheit: Signaturen automatisch identifizieren und schützen

Mit Version 1.6.5 nutzt IRI DarkShield ein fortschrittliches KI-Modell von DeepLobe, das handschriftliche Signaturen selbst in komplexen, bildbasierten Dokumenten zuverlässig erkennt. Ob unterschriebene Verträge, Formulare oder gescannte Anträge – die Lösung erkennt und anonymisiert Signaturen automatisch, ganz ohne manuelle Eingriffe.

Über die IRI Workbench lässt sich der Prozess komfortabel steuern:

1. Auswahl einer passenden Data Class

2. Konfiguration eines Signature Matchers (inkl. Listener-URL, API-Key und Confidence-Schwelle)

3. Integration in DarkShield-Jobs zur automatisierten Verarbeitung

So bleibt der gesamte Ablauf effizient, steuerbar und vollständig DSGVO-konform.

Die Entwicklung geht noch weiter: IRI und DeepLobe arbeiten bereits an einer erweiterten Lösung zur Erkennung von PII in handschriftlichen Texten. Künftig könnten damit auch sensible Inhalte in Notizen, Arztbriefen oder ausgefüllten Formularen automatisch erkannt und geschützt werden.

Gerade in sensiblen Bereichen eröffnet das neue Möglichkeiten:

Gesundheitswesen (z. B. Patientenunterlagen, ärztliche Notizen)

Öffentliche Verwaltung (z. B. Formulare, Anträge)

Finanz- und Versicherungssektor (z. B. unterschriebene Dokumente)

Fazit: Mit der Integration KI-gestützter Signaturerkennung erweitert IRI die Möglichkeiten der automatisierten PII-Erkennung in unstrukturierten Daten erheblich. Unternehmen profitieren nicht nur von effizienter Datenmaskierung, sondern auch von einem technologischen Vorsprung in Sachen Datenschutz und Compliance.

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Konvertieren und Neuformatieren von alten Datentypen, Dateien und Datenbanken
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PHI-Re-ID-Risiko bewerten und Quasi-Identifikatoren anonymisieren
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❌ Synthetische Testdaten mit System ❌ Volle TDM-Kontrolle durch sichere und künstliche Generierung ❗

Beim Testen mit echten Produktionsdaten entstehen nicht nur Compliance-Risiken, sondern auch operative Einschränkungen in Entwicklung und Betrieb. Mit IRI RowGen lassen sich diese Risiken vollständig vermeiden: Die Lösung generiert synthetische Testdaten, die strukturell, statistisch und semantisch eng an reale Produktionsdaten angelehnt sind – bei vollständiger Wahrung des Datenschutzes.

IRI RowGen arbeitet schema- und regelbasiert. Datenstrukturen (z. B. relationale Schemata, Schlüsselbeziehungen und Constraints) werden gezielt nachgebildet, sodass referenzielle Integrität auch über komplexe Tabellenhierarchien hinweg erhalten bleibt. Gleichzeitig können Feldinhalte mithilfe deterministischer Regeln, Zufallsverteilungen, Lookup-Tabellen oder Mustervorgaben realitätsnah erzeugt werden. Dadurch lassen sich sowohl typische Datenverteilungen als auch Edge Cases gezielt simulieren.

Für den Einsatz in Entwicklungs-, QA- und DataOps-Umgebungen bedeutet das: Testdaten sind nicht nur formal gültig, sondern verhalten sich auch fachlich plausibel. Join-Bedingungen, Abhängigkeiten und Geschäftslogik bleiben erhalten, was insbesondere für Integrationstests, ETL-/ELT-Prozesse und datengetriebene Anwendungen entscheidend ist.

Ein wesentlicher technischer Vorteil liegt in der kontrollierten Erzeugung sensibler Datenattribute. Anstelle von Maskierung im Nachgang werden Daten vollständig synthetisch generiert oder durch regelbasierte Transformationen anonymisiert. So entstehen keine Rückschlüsse auf reale Personen oder Datensätze, wodurch regulatorische Anforderungen wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 zuverlässig eingehalten werden können.

Auch in Bezug auf Skalierbarkeit und Performance ist RowGen für produktionsnahe Szenarien ausgelegt: Die Engine kann große Datenvolumina effizient generieren – von Millionen bis hin zu Milliarden Datensätzen. Dadurch lassen sich realistische Last- und Performancetests durchführen, etwa zur Validierung von Datenbanken, APIs oder verteilten Verarbeitungssystemen.

Darüber hinaus unterstützt RowGen eine Vielzahl strukturierter und semistrukturierter Formate sowie flexible Zielstrukturen – von klassischen relationalen Tabellen über Flat Files bis hin zu projektspezifischen Datenlayouts („Golden Schema Copies“). Die Integration in bestehende Datenpipelines, z. B. im Zusammenspiel mit ETL-Workflows oder CI/CD-Prozessen, ermöglicht eine automatisierte und reproduzierbare Testdatengenerierung.

Im Ergebnis stellt IRI RowGen eine technisch fundierte Lösung für die Generierung synthetischer Testdaten bereit: reproduzierbar, regelbasiert steuerbar und skalierbar – bei gleichzeitigem Schutz sensibler Informationen und hoher fachlicher Aussagekraft der Testdaten.

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.

Über JET-Software

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!

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❌ Legacy-Modernisierung ❌ Sortierprozesse modernisieren und beschleunigen, ohne Risiko für bestehende Systeme ❗

❌ Legacy-Modernisierung ❌ Sortierprozesse modernisieren und beschleunigen, ohne Risiko für bestehende Systeme ❗

Arbeiten Sie bei der Verarbeitung großer Datenmengen noch mit COBOL-, JCL- oder betriebssystembasierten Sortier-Tools?

Diese klassischen Lösungen stammen aus einer Zeit, in der Daten überschaubar und Systeme weitgehend isoliert waren. Entsprechend komplex ist häufig ihre Konfiguration – und ihr Funktionsumfang bleibt begrenzt.

Über einfaches Sortieren, Zusammenführen und einige wenige Transformationen hinaus stoßen sie schnell an ihre Grenzen. Insbesondere in modernen, verteilten Datenlandschaften können sie mit der Dynamik und Vielfalt heutiger Daten kaum Schritt halten. Kurz gesagt erfüllen sie ihren Zweck – entwickeln sich jedoch nicht mit Ihren Anforderungen weiter.

Die Konsequenz: Teams greifen zu Workarounds. Sie kombinieren mehrere Tools, fügen zusätzliche Prozessschritte hinzu und verschieben Daten, um einen einzelnen Workflow umzusetzen. Das erhöht Laufzeiten, Kosten und die Gesamtkomplexität.

Dabei geht es nicht nur darum, eine schnellere Sortierlösung zu finden. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, bestehende Prozesse zu modernisieren, ohne Bewährtes zu gefährden.

Das bedeutet konkret:

    Bestehende Logiken und Ergebnisse beibehalten
    Aufwändige und riskante Neuentwicklungen vermeiden
    Daten aus Mainframe- und Open-System-Umgebungen gleichermaßen unterstützen
    Sortierprozesse nahtlos in ETL-, Reporting-, Migrations- sowie Datenaufbereitungs- und Maskierungsprozesse integrieren

Hier setzt ein moderner Ansatz an: Statt alles neu zu entwickeln, werden bestehende Abläufe übernommen, erweitert und in eine flexible, skalierbare Umgebung überführt.

Das bedeutet auch, Verarbeitungsprozesse in Open-Systeme auszulagern – ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen – und gleichzeitig zusätzliche Funktionalitäten zu erschließen.

So gelingt Modernisierung ohne Bruch: Nicht durch vollständigen Ersatz, sondern durch die gezielte Weiterentwicklung bewährter Prozesse. Und genau das ermöglicht IRI CoSort! Erfahren Sie hier, wie sich Legacy-Sortierjobs sicher transformieren und effizient modernisieren lassen.

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Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
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❌ Legacy-Migration meistern ❌ So gelingt moderne Datenmigration ohne Kompromisse ❗

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Legacy-Migration neu gedacht:
Vom Risiko zur strategischen Stärke!

Veraltete oder mehrbytebasierte Datentypen stellen häufig ein erhebliches Hindernis in Legacy-Datenmigrationsprojekten dar. Viele allgemeine Datenkonvertierungstools stoßen an ihre Grenzen, wenn spezifische, einbytebasierte Zeichentypen verarbeitet werden müssen, die tief in Kernsystemen verankert sind.

Kann eine Migrationslösung komplexe Zeichensätze wie LATIN2, Kyrillisch oder Arabisch nicht nativ unterscheiden und korrekt konvertieren – oder beispielsweise ASCII-Daten in EBCDIC-Reihenfolgen nicht verarbeiten –, entstehen schnell „unsupported“-Fehler und intransparente Systemzustände. In der Praxis führt dies oft dazu, dass für jeden Datentyp individuelle Skripte entwickelt und gepflegt werden müssen.

Seit 1986 Erfahrung mit der Datenmigration: Abhilfe schafft ein bewährtes Datenmigrationstool, das eine breite Palette an Datentypen und Legacy-Dateiformaten zuverlässig erkennt und konvertiert. Besonders leistungsfähig sind Lösungen, die zusätzlich eine skalierbare Transformations-Engine bieten und Daten bereits innerhalb der Migrationspipeline transformieren, bereinigen und maskieren können.

IRI NextForm unterstützt nativ eine große Bandbreite an Zeichensätzen (von ISO 8859-1 bis 8859-10 und darüber hinaus) – ganz ohne individuellen Konvertierungscode. Dadurch wird die technische Schuld reduziert, die durch die Pflege unterschiedlicher Zeichensatzlogiken entsteht – unabhängig von der Komplexität der Daten.

Durch die integrierte IRI CoSort-Engine lassen sich zudem umfangreiche Funktionen zur Datenverarbeitung, zum Schutz und zur Auswertung direkt in Modernisierungsprozesse integrieren. Das ermöglicht es, Daten bereits während der Konvertierung zu nutzen und zu steuern – mit nur einem Jobskript und einem performanten I/O-Durchlauf.

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❌ Risiken bei LLMs minimieren ? KI bietet enormes Potenzial, erfordert aber konsequente Datenmaskierung ❗

❌ Risiken bei LLMs minimieren ? KI bietet enormes Potenzial, erfordert aber konsequente Datenmaskierung ❗

So reduzieren Unternehmen PII-Risiken bei LLMs: Große Sprachmodelle (LLMs) eröffnen neue Möglichkeiten in der Datenanalyse und Automatisierung – bringen aber auch erhebliche Datenschutzrisiken mit sich. Besonders kritisch ist der Umgang mit personenbezogenen Daten (PII), die unbeabsichtigt in Trainingsdaten, Prompts oder Modellantworten auftauchen können.

Beim Einsatz von LLMs entstehen vor allem drei Gefahren:
1. Datenlecks: Modelle können sensible Informationen reproduzieren
2. Unsichere Eingaben: Prompts enthalten oft ungeschützte PII
3. Regulatorische Anforderungen: Vorschriften wie die DSGVO erfordern strikte Kontrollen

Ein wirksames Sicherheitskonzept muss daher mehrere Ebenen umfassen:

  • Vor dem Training: Sensible Daten erkennen und maskieren
  • Während der Nutzung: Eingaben bereinigen (Input-Sanitization)
  • Nach der Verarbeitung: Ausgaben prüfen und filtern
  • Dokumentation: Audit-Logs für Compliance bereitstellen

Moderne Lösungen wie IRI DarkShield setzen auf intelligente Verfahren, um Daten zu schützen, ohne deren Nutzbarkeit zu verlieren:
1. Kontextbasierte Erkennung sensibler Inhalte
2. Konsistente Pseudonymisierung oder Tokenisierung
3. Schutz strukturierter und unstrukturierter Daten
4. Echtzeitverarbeitung für Streaming- und KI-Anwendungen

Fazit: Der sichere Einsatz von LLMs erfordert mehr als klassische Sicherheitsmaßnahmen. Entscheidend ist ein durchgängiger Ansatz, der sensible Daten erkennt, schützt und gleichzeitig deren analytischen Wert erhält. So lassen sich Innovation und Datenschutz erfolgreich verbinden.

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❌ CMMC 2.0 sicher umsetzen ❌ Wie moderne Datenmaskierung den Schutz von CUI unterstützt ❗

❌ CMMC 2.0 sicher umsetzen ❌ Wie moderne Datenmaskierung den Schutz von CUI unterstützt ❗

Warum Datenerkennung und Datenmaskierung für CMMC wichtig sind

Viele CMMC-Kontrollen setzen voraus, dass Unternehmen:

  • FCI und CUI zuverlässig identifizieren können – auch in strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten,
  • sensible Daten in Test-, Analyse- oder Entwicklungsumgebungen minimieren,
  • das Prinzip Least Privilege durchsetzen,
  • nachvollziehbare und auditierbare Schutzmaßnahmen bereitstellen.

Manuelle Prozesse oder isolierte Tools sind dafür meist nicht ausreichend – besonders in hybriden, Cloud- oder Legacy-Umgebungen, wie sie in der Verteidigungsindustrie häufig vorkommen.

Überblick über IRI-Funktionen für Datenerkennung und Maskierung

IRI bietet einen integrierten Ansatz zum Schutz sensibler Daten:

IRI DarkShield

  • automatische Suche, Klassifizierung und Maskierung sensibler Daten
  • unterstützt CUI, PII, PHI, PCI und geistiges Eigentum
  • arbeitet mit Dateien, Dokumenten, Bildern, Datenbanken und Big-Data-Plattformen

IRI FieldShield / CellShield

  • leistungsstarke, regelbasierte Maskierung für strukturierte Daten
  • sowohl für Daten „at rest“ als auch „in motion“

IRI Voracity

  • einheitliche Plattform für Datenmanagement
  • kombiniert Datenerkennung, ETL, Datenqualität und Maskierung
  • unterstützt kontrollierte Analysen und KI-Anwendungen

Diese Tools ermöglichen:

  • kontinuierliche Datenerkennung,
  • richtlinienbasierte Maskierung,
  • und überprüfbare Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien.

Verbindung zwischen CMMC-Kontrollen und IRI-Funktionen

1. Identifikation von Assets und Daten, Ziel von CMMC: Verstehen, wo sich FCI und CUI befinden.

DarkShield durchsucht Dateisysteme, Datenbanken, Dokumente oder Objektspeicher mithilfe von:

  • Pattern-Matching
  • Wörterbüchern
  • NLP-Methoden
  • Kontextregeln

Damit können sensible Daten auch in PDFs, Office-Dokumenten, Bildern oder Logs erkannt werden.

2. Zugriffskontrolle und Least Privilege, Ziel von CMMC: Zugriff auf sensible Daten beschränken.

IRI-Ansatz:

  • irreversible Maskierung
  • Pseudonymisierung
  • synthetische Daten
  • rollenbasierte Maskierungsregeln

Dadurch sehen Nutzer nur die Daten, die sie tatsächlich benötigen.

Ergebnis: geringeres Risiko durch Insider-Bedrohungen oder übermäßige Datenfreigaben.

3. Datenschutz und Bereinigung von Datenträgern, Ziel von CMMC: Unbefugte Offenlegung von CUI verhindern.

IRI-Ansatz:

  • statische oder dynamische Maskierung
  • Schutz von Daten im Speicher, während der Übertragung und bei Nutzung
  • Maskierung von Testdaten

Damit wird verhindert, dass Produktionsdaten in Entwicklungs- oder Testumgebungen gelangen.

4. Risikomanagement, Ziel von CMMC: Auswirkungen eines Sicherheitsvorfalls begrenzen.

IRI-Ansatz:

  • maskierte oder geschwärzte Daten sind für Angreifer wertlos
  • Discovery-Reports helfen, Risiken zu quantifizieren und Prioritäten festzulegen.

5. Auditfähigkeit und kontinuierliche Überwachung, Ziel von CMMC: Nachweisbare Compliance.

IRI-Funktionen:

  • detaillierte Logs
  • Berichte über Datenerkennung und Maskierung
  • wiederholbare Jobs und Policies

Damit lassen sich Audit-Nachweise für CMMC-Assessments bereitstellen.

Typische Einsatzszenarien in der Verteidigungsindustrie

Organisationen nutzen Datenerkennung und Maskierung beispielsweise für:

  • CUI-Discovery vor einem CMMC-Audit
  • Datenminimierung in Dev/Test-Umgebungen
  • Maskierung sensibler Dokumente beim Austausch mit Partnern oder Behörden
  • Analytics und KI mit maskierten, aber nutzbaren Daten
  • Compliance-Nachweise in Lieferketten mit Subunternehmern.

Fazit

CMMC-Compliance bedeutet letztlich, Risiken für sensible Verteidigungsinformationen zu reduzieren.

Lösungen für Datenerkennung und Datenmaskierung ermöglichen es Unternehmen, diese Anforderungen:

  • präzise,
  • skalierbar
  • und auditierbar

umzusetzen.

Ein datenorientierter Sicherheitsansatz beschleunigt nicht nur die Zertifizierung, sondern stärkt auch langfristig die Sicherheitsarchitektur von Organisationen.

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