Autor: Firma JET-Software
❌ Test Data in PDF + Bilder ❌ Generierung oder Erstellung sicherer Testdaten für unstrukturierte Datenquellen ❗

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Generierung von Testdaten in PDF- und Bilddateien: IRI DarkShield war schon immer in der Lage, persönlich identifizierbare Informationen (PII) und andere sensible Daten in unstrukturierten Quellen wie PDF-Dokumenten und Bilddateien zu durchsuchen und zu maskieren. Jetzt kann DarkShield auch mit IRI RowGen arbeiten, um Testdaten in diesen Formaten zu generieren und einzufügen – vor Ort oder in der Cloud.

Diese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern und Testern von Anwendungen, die diese Datenquellen verarbeiten oder anderweitig verwalten, mit realistischen, aber sicheren/künstlichen Mustern in DevOps etc. zu arbeiten. Sie ermöglicht keine betrügerische Erstellung von Dokumenten oder Bildern aufgrund von wesentlichen Unterschieden im Hintergrund (Aussehen) und in der Art (Randomisierung) der Testwerte gemäß den gezeigten Beispielen.

In diesem Artikel wird die neue Funktionalität in der DarkShield-Files-API erläutert, die diese Fähigkeit ermöglicht und es werden einige Beispiele für die Erstellung von Testdaten in PDFs und Bildern gegeben!

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

Über die JET-Software GmbH

JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.

Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

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Edmund-Lang-Straße 16
64832 Babenhausen
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Amadeus Thomas
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❌ PII in Dark Data ❌ Auffinden von Namen/Substantiven in unstrukturierten Texten oder Dokumeten für gezielte Datenmaskierung❗

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Verwendung von Tensorflow- und PyTorch-NER-Modellen: Die Erkennung von benannten Entitäten (Named Entity Recognition, NER) ist eine Art des maschinellen Lernens (ML), um benannte Entitäten im grammatikalischen Kontext von unstrukturiertem Text (Dokumenten) zu erkennen. NER wird benötigt, um Dinge wie Personennamen und Straßenadressen zu finden, da diese weder Mustern entsprechen, noch wahrscheinlich eine Übereinstimmung mit Werten in einer definierten Liste (Lookup Set) haben.

Da es sich bei vielen Entitäten wie Personennamen oder Adressen um persönlich identifizierbare Informationen (PII) handelt, verwendet IRI DarkShield NER, um solche Daten zu finden und zu maskieren. Während die Kenntnis des Namens einer Person allein vielleicht kein allzu großes Risiko darstellt, erhöht sich in Kombination mit anderen sensiblen Daten das Risiko, dass diese Person zum Ziel von Cyberkriminellen wird, wenn der Datensatz angegriffen wird.

IRI DarkShield unterstützt bereits seit Jahren den Import und das weitere Training von OpenNLP-Modellen zum Auffinden und Maskieren von benannten Entitäten. Neu in der DarkShield RPC API 2022 ist jedoch die Unterstützung für moderne Tensorflow und PyTorch NER Modelle. Dies ist eine bedeutende Verbesserung gegenüber dem ersten Satz schneller, aber weniger NER-Modelle auf Basis von OpenNLP.

NER-Modelle, einschließlich solcher aus Quellen wie dem Hugging Face Model Hub. Allein von diesem Hub sind NER-Modelle in über 100 Sprachen verfügbar. Viele dieser Modelle nutzen die Vorteile der relativ neuen Transformer-Architektur für maschinelles Lernen, um die Trainingszeiten zu verkürzen und die Genauigkeit zu verbessern.

Um den Transformers Search Matcher mit der DarkShield-API zu verwenden, empfehlen wir ein System mit einem Grafikprozessor, um die Inferenz der meisten Modelle zu beschleunigen (in der Regel um mindestens das 20-fache). Die DarkShield-API lädt beim Start des Servers automatisch die für den Transformers-Matcher erforderlichen Abhängigkeiten herunter.

Modelle werden entweder als lokales Verzeichnis oder aus dem Hugging Face Model Hub angegeben. Bei direkter Angabe aus dem Hugging Face Model Hub sollte das Python-Skript model_util.py aus dem Ordner plankton/utils vorher ausgeführt werden, um das Modell herunterzuladen. Diesem Skript können die Argumente des Modells und des Tokenizer-Namens (oft derselbe wie der Modellname) übergeben werden.

Wir werden die Erkennung von benannten Entitäten in englischen, türkischen und japanischen Texten anhand von drei verschiedenen NER-Modellen demonstrieren, die alle im Hugging Face Model Hub verfügbar sind. Hier finden Sie den detaillierten technischen Blog-Artikel!

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❌ Legacy Datenmigration ❌ Dateiformate ändern wie z.B. ISAM zu JSON, Datentypen EBCDIC zu ASCII, Datenbanken DB2 zu MongoDB, Big-Endian zu Little ❗

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Herausforderungen: Mainframe-Downsizing, Portierung von Daten zwischen Anwendungen, Aktualisierung oder Plattformwechsel? Müssen Sie die Änderungen an den Daten auffinden, klassifizieren, neu zuordnen und/oder verfolgen? Dies alles sind Schlüssel zur Erschließung des Wertes von Geschäftsanwendungsdaten in operativen Datenbanken, COBOL-Dateien und mehr.

Die IRI Voracity-Plattform oder die IRI Datenmanagement-Suite und insbesondere deren Produkt-Komponent NextForm erfüllen eine Vielzahl von Datenmigrations- und Replikationsanforderungen schneller und kostengünstiger als herkömmliche Anbieter- und Speziallösungen.

Entsperren Sie den Geschäftswert von Anwendungsdaten: NextForm befreit Ihre Daten, Programme und Datenbanken von Legacy-Formaten und Vendor Lock-Ins. Mehr Datenvielfalt bedeutet höhere Benutzerfreundlichkeit.

Verwenden Sie Ihre Daten für einen neuen Zweck: NextForm modernisiert Dateiformate, damit diese in neuen Anwendungen verwendet werden können. Es repliziert auch DB-Daten, ordnet Datentypen neu zu und zeichnet Layouts auf und erstellt föderierte Sichten, um Einblicke zu beschleunigen.

Höhere Leistung und niedrigere Kosten: NextForm bietet auch die Möglichkeit, Daten während des Verschiebens zu löschen, wodurch I/O beschleunigt und Speicher reduziert wird. Reduzieren Sie Design und Laufzeit um 75% und nutzen Sie die Point-and-Click-Feldzuordnung, mit der Sie Daten mühelos kontrollieren können.

Informieren Sie sich über die migrationsspezifischen Lösungen von IRI und in unserem Abschnitt über den Datenbankbetrieb über die vielen anderen Lösungen zur Datenbankoptimierung und -schutz. Kontaktieren Sie uns gerne für Hilfe bei Ihren komplexeren Konvertierungsprojekten!

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❌ PII in Datenbank ❌ Sensible Datenbank-Daten kostengünstig und zuverlässig finden sowie schützen ❗

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Preisgekrönte datenzentrierte Sicherheit: Renommierte Startpunkt-Sicherheits Softwareprodukte der IRI Datenschutz Suite oder der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform werden personenbezogene Daten (PII) und andere "gefährdete Daten" in mehreren Quellen finden, klassifizieren und schützen. Jedes einzelne hilft Ihnen, die CCPA, CIPSEA, FERPA, HIPAA/HITECH, PCI DSS und SOC2 in den USA sowie internationale Datenschutzgesetze wie GDPR, KVKK, LOPD, PDPA, PIPEDA und POPI einzuhalten (und nachzuweisen).

Die meisten Kunden von IRI Sicherheitsprodukten erstellen Profile und schützen PII in RDBs, Flat-Files und Excel Sheets vor Ort oder in der Cloud. Jüngste Engagements umfassen auch
NoSQL-DBs, Dokumente, Bilder sowie EDI- und Protokolldateien. Streaming und Hadoop-Datenquellen sowie Gesichter werden ebenfalls unterstützt:

  1. Strukturierte Datenmaskierung: FieldShield klassifiziert, findet, de-identifiziert, bewertet das Risiko und prüft PII in Datenbanken, Flat-Files, JSON, etc.
  2. Unstrukturierte Datenmaskierung: DarkShield klassifiziert, findet und löscht PII in Text, PDF, Parquet, C/BLOBs, MS-Dokumenten, Protokollen, NoSQL-DBs, Bildern und Gesichtern.
  3. Excel® Datenmaskierung: CellShield findet, berichtet, maskiert und überprüft Änderungen an PII in Excel-Spalten und Werte LAN-weit oder in Office 365.
  4. Datenmaskierung als Service: IRI DMaaS-Ingenieure in den USA und im Ausland übernehmen für Sie die Klassifizierung, Auffindung und Deidentifizierung von PII.

Die in Voracity integrierten und kompatiblen IRI-Werkzeuge, einschließlich IRI RowGen, können auch Testdaten von Grund auf neu synthetisieren und referenziell korrekte (und optional maskierte) Datenbank-Teilmengen erzeugen.

IRI und seine autorisierten Partner auf der ganzen Welt können Ihnen helfen, zweckmäßige Lösungen für die Einhaltung von Vorschriften und die Vermeidung von Sicherheitsverletzungen zu implementieren, indem sie diese Technologien nutzen, wenn Sie Hilfe benötigen.

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❌ Jenkins für DevOps ❌ Testdatenmanagement für Datenmaskierung, synthetische Testdaten oder für Datenbank-Subsetting in einer Jenkins-Pipeline ❗

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Testen mit DB-Subsets in einer Jenkins CI/CD Pipeline: Dieser Jenkins-Beitrag ist der vierte in einer Reihe von Artikeln über die Verwendung der IRI-Software für das Testdatenmanagement – die Daten maskiert, synthetisiert oder subsummiert – um sichere, referenziell korrekte Testdaten für DevOps in CI/CD-Umgebungen zu liefern. In früheren Artikeln wurden Beispiele für die Erstellung von Testdaten mit IRI-Software und die Verwendung dieser Daten in GitLab, AWS CodePipeline und Azure DevOps gezeigt.

In diesem Artikel erklären wir, wie man Jenkins in einer Google Cloud Platform (GCP) Virtual Machine (VM) hostet und einen IRI-Datenbank-Subsetting-Auftrag ausführt, um diese Daten in eine Jenkins-Pipeline einzuspeisen. Subsetting erzeugt eine kleinere, aber referenziell korrekte Kopie eines größeren Datenbankschemas.

Das Subsetting ist in Software- oder Datenbanktestszenarien nützlich, die nicht die (Größen-)Ressourcen oder das (Datenschutz-)Risiko der Verwendung einer Kopie einer Produktionsinstanz rechtfertigen. In Verbindung mit der Datenbereinigung und -maskierung werden die Teilmengen zudem bereinigt und können sicher verwendet werden.

Hier finden Sie alle technischen Details, Erklärungen und unsere Test-Beispiele.

Zusammenfassung: In diesem Artikel haben wir gezeigt, wie man eine GCP-VM-Instanz einrichtet und Jenkins darauf installiert. Anschließend wurde eine Jenkins-CI/CD-Pipeline erstellt und so eingestellt, dass sie auf Webhooks von unserem Ziel-GitHub-Repository hört.

Anschließend haben wir den Jenkins-Editor besprochen und wie er die Konfiguration von Jenkins-Dateien in IRI Workbench vereinfachen kann. Abschließend wurde anhand von Beispielen gezeigt, wie eine Jenkins-Datei geschrieben wird, um einen IRI-Subsetting-Job mit der SortCL-Engine auszuführen, die sich auf demselben – oder einem anderen – Knoten befindet.

Wie bereits erwähnt, ist das Subsetting für Test- und Entwicklungszwecke nützlich. So kann es beispielsweise vorkommen, dass Entwickler mit Produktionsdaten in einer Testumgebung arbeiten möchten, aber entweder nicht die notwendigen Ressourcen für ein Duplikat ihrer gesamten Produktionsdatenbank bereitstellen wollen oder können.

Es kann daher nützlich sein, eine kleinere Kopie der Datenbank zu haben, bei der die referentielle Integrität noch intakt ist. Durch die Einbeziehung von Maskierungsmethoden in den Prozess der Untergruppenbildung erhalten wir außerdem realistische Daten, deren PII bereinigt sind.

In Anbetracht der Tatsache, dass eine Anwendung während der Testphasen eines DevOps-Prozesses möglicherweise Testdaten benötigt, ist es nur sinnvoll, das Subsetting in die Abläufe der CI/CD-Pipeline zu integrieren. Auf diese Weise schaffen wir einen umfassenden Prozess, bei dem wir unsere Testdaten/Datenbanken zusammen mit unserem Anwendungscode erstellen und bereitstellen können, um aussagekräftige Testdaten zu liefern, die in den Testphasen der Pipeline verwendet werden.

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❌ Pseudonymisierung & Verschlüsselung ❌ Sensible Daten in halbstrukturierten oder unstrukturierten Datenquellen maskieren UND wiederherstellen ❗

❌ Pseudonymisierung & Verschlüsselung ❌ Sensible Daten in halbstrukturierten oder unstrukturierten Datenquellen maskieren UND wiederherstellen ❗

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Maskierte Werte wiederherstellen: Die Datenmaskierungssoftware IRI DarkShield konzentriert sich auf das Auffinden und Maskieren sensibler Daten in einer Vielzahl von Quellen, einschließlich unstrukturierter und halbstrukturierter Dateien, Dokumente und Datenbanken. In einigen Fällen kann es jedoch notwendig sein, maskierte Werte wieder auf ihre ursprünglichen Werte zurückzusetzen.

Glücklicherweise ist es in DarkShield (für Dark Data) möglich, einen Maskierungsprozess rückgängig zu machen, genauso wie in IRI FieldShield (für strukturierte und semistrukturierte Quellen) und IRI CellShield (gezielt in Excel-Dateien), allerdings nur mit bestimmten Verschlüsselungsalgorithmen und Suchmethoden. In DarkShield setzt die Umkehrbarkeit voraus, dass Sie die maskierten Daten finden können, indem Sie entweder den Inhalt oder die Position (Struktur) innerhalb eines bestimmten Dateiformats wiederfinden. In diesem Artikel werden wir Beispiele für die DarkShield-API für Dateien verwenden. Die Beschreibung dieser API und die Erläuterung der DarkShield-Suchabgleiche in diesem Artikel bieten Ihnen hilfreiches Hintergrundmaterial.

Wenn Sie einen DarkShield-Suchkontext (Matcher) auf den Inhalt von Daten anwenden, ist jeder Verschlüsselungsvorgang unumkehrbar. Das liegt daran, dass der Inhalt des Textes oder der Datei nun verändert wurde und die verschlüsselten Elemente nicht mehr mit denselben Suchabgleichern gefunden werden können. Andererseits können Suchabgleiche, die auf die spezifische Struktur einer Datei abgestimmt sind, erneut referenziert werden, selbst wenn der Text an dieser spezifischen Strukturstelle aufgrund der Maskierung verändert wurde. Allerdings sind auch in diesem Fall nicht alle Arten der Maskierung umkehrbar.

Zu den Arten der reversiblen Maskierung gehören Pseudonymisierung und Verschlüsselung. Bei der Verschlüsselung muss der Entschlüsselungsalgorithmus verwendet werden, der dem ursprünglich verwendeten Verschlüsselungsalgorithmus entspricht, und zwar mit genau derselben Passphrase (Schlüssel), falls eine solche angegeben wurde.

Die Pseudonymisierung ist umkehrbar, wenn eine zweispaltige Nachschlage- oder "Set"-Datei verwendet wird, um Original- und Ersatzwerte zu speichern. Eine Set-Datei ist eine Liste von Einträgen, wobei jede Spalte durch einen Tabulator getrennt ist. Die erste Spalte ist die Liste der abzugleichenden Werte, und die zweite Spalte ordnet jeden Originalwert einem konsistenten Ersatz oder Pseudonym zu. Um die Pseudonymisierung rückgängig zu machen, kann eine ähnliche Set-Datei verwendet werden, wobei die erste Spalte mit der zweiten Spalte vertauscht und die Datei nach der ersten Spalte sortiert wird. Mehrspaltige Set-Dateien müssen nach der ersten Spalte sortiert sein, um als Nachschlagetabelle verwendet werden zu können.

Ein Beispiel für Suchabgleiche, die auf die Struktur einer Datei abgestimmt sind, wird unten gezeigt. Diese werden in einem Dateisuchkontext angegeben, der ein Suchkontext für die Verwendung mit Dateien ist.

Die technischen Details und verschiedene Beispiele finden Sie hier im Blog-Artikel von IRI.

Um eine verschlüsselte Datei mit DarkShield zu entschlüsseln, gibt es mehrere Voraussetzungen:

  1. Der ursprünglich verwendete Suchabgleich muss auf die Struktur der Datei und nicht auf den Inhalt der Datei abgestimmt sein
  2. Der ursprüngliche Verschlüsselungsalgorithmus und die Verschlüsselungspassphrase (falls verwendet) müssen bekannt sein
  3. Es sollte ein Maskierungskontext eingerichtet werden, um den Entschlüsselungsalgorithmus zu verwenden, der dem ursprünglichen Verschlüsselungsalgorithmus mit der ursprünglichen Passphrase (falls verwendet) entspricht. Der Maskierungskontext sollte eine Regelabgleichung einrichten, um den Entschlüsselungsalgorithmus mit mindestens einem strukturierten Typ von Suchabgleichung abzugleichen, der bei der ursprünglichen Maskierung der Datei verwendet wurde

Die maskierte Datei wird an denselben Endpunkt gesendet, der für die Maskierung der Originaldatei verwendet wurde. Obwohl die Endpunkte auf die Wortmaske verweisen, da dies ihr typischer Verwendungszweck ist, können sie dazu verwendet werden, jede beliebige Funktion auf die abgeglichenen Daten anzuwenden. In diesem Fall wird die verschlüsselte Datei anstelle der Originaldatei gesendet, und die angewandte Funktion entschlüsselt (anstatt zu verschlüsseln) die übereinstimmenden Werte.

Zusammenfassung: Die Möglichkeit, die Maskierung rückgängig zu machen, hängt von der Art der verwendeten Maskierungsfunktion ab. Einige Formen der Maskierung, wie z. B. die Schwärzung von Zeichen, die Löschung und das Schwärzen von Bildabschnitten, können nicht rückgängig gemacht werden. Für DarkShield ist die Fähigkeit, nach Werten zu suchen, die auf dieselbe Weise maskiert wurden, wie sie ursprünglich gefunden wurden, notwendig, um die Maskierung rückgängig zu machen.

Pseudonymisierung und Verschlüsselung sind die beiden gebräuchlichsten umkehrbaren Arten der Maskierung. Die Vorteile und Grenzen jeder Methode wurden erörtert. Die in diesem Artikel verwendeten Demos für Pseudonymisierung/Wiederherstellung und Verschlüsselung/Entschlüsselung sind auf GitHub verfügbar.

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❌ Legacy Sort ❌ Seit 1980 schnellere und flexiblere Alternative für Mainframe Sortierparameter für z/OS (MVS) und z/VSE (VSE)❗

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Herausforderungen: Viele Betriebssysteme und Programmiersprachen enthalten Sortierfunktionen. Verlassen Sie sich auf den Sort, der mit Ihrer Plattform oder Anwendung geliefert wird? Wenn ja, sind Sie mit seiner Leistung und Flexibilität zufrieden? Haben Sie sich gefragt, ob ein mächtigerer Sort in Ihrer aktuellen Umgebung einfach integriert werden kann via "Plug and Play"?

Oder vielleicht verlassen Sie sich auf Mainframe-JCL-Schritte, die ICEMAN- oder ICETOOL-Berichtsoperationen kopieren, sortieren, zusammenführen, auswählen, summieren oder aufführen, die unter Unix, Linux oder Windows funktionieren müssen. Sortierparameter für (z/OS) MVS und VSE sind kryptisch und funktional begrenzt. Sie sind auch nicht kompatibel mit offenen Systemen und nicht erweiterbar.

In beiden Fällen besteht die Herausforderung darin, den nächstgelegenen Ersatz oder die nahtloseste verfügbare Migration zu finden. Sie benötigen außerdem schnellstmögliche Laufzeiten, genau die gleichen Ausgabe-Ergebnisse, einen zuverlässigen Anbieter, der sich dem Erfolg Ihrer Übergangs- und Produktionsprozesse verschrieben hat, und eine Zielplattform, die die damit verbundenen Datentransformations-, Berichts-, Konvertierungs- und Sicherheitsoptionen gleichzeitig modernisiert und bereitstellt.

Lösungen: IRI hat kontinuierlich Sortier– und Sortiertmigrationstechnologien für Plattformen mit offenen Systemen entwickelt, geliefert und verbessert. Über 40 Jahre innovative Leistungs- und Funktionsentwicklung auf "offenen Systemen" bedeuten eine schnellere Produktion der gleichen Ergebnisse und neue Metadaten für gleichzeitige Datentransformation, Migration, Schutz und Reporting.

IRI CoSort enthält kostenlose, automatisierte Sortierjobkonverter für z/OS MVS und VSE Sortierparms. Diese Dienstprogramme aktualisieren erfolgreich viele Sortierfunktionen von Drittanbietern und übersetzen JCL-Parms in funktional gleichwertige CoSort Sort Sort Control Language (SortCL)-Programme.

Eine weitere interessante Option ist die Proxy-Kopplungstechnologie von Proxmial Systems Corporation (PSC), bei der CoSort (in diesem Fall PSCsort genannt) Aufträge nahtlos von DF-SORT-Parms in z/OS ausgeführt werden, aber automatisch im z/Linux IFL arbeiten.

Neben beiden Entladeverfahren bietet CoSort eine umfassende Funktionalität zur Datentransformation, Berichterstattung, Schutz und Prototyping. Berücksichtigen Sie alle anderen Funktionen, die SortCL ohne zusätzliche Kosten ausführt.

Weltweite Referenzen: Seit über 40 Jahren nutzen unsere Kunden wie die NASA, American Airlines, Walt Disney, Comcast, Universal Music, Reuters, das Kraftfahrtbundesamt, das Bundeskriminalamt, die Bundesagentur für Arbeit, Rolex, Commerzbank, Lufthansa, Mercedes Benz, Osram,.. aktiv unsere Software für Big Data Wrangling und Schutz! Sie finden viele unserer weltweiten Referenzen hier und eine Auswahl deutscher Referenzen hier.

Partnerschaft mit IRI: Seit 1993 besteht unsere Kooperation mit IRI (Innovative Routines International Inc.) aus Florida, USA. Damit haben wir unser Portfolio um die Produkte CoSort, Voracity, DarkShield, FieldShield, RowGen, NextForm, FACT und CellShield erweitert. Nur die JET-Software GmbH besitzt die deutschen Vertriebsrechte für diese Produkte. Weitere Details zu unserem Partner IRI Inc. hier.

Über die JET-Software GmbH

JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.

Wir unterstützen weltweit über 20.000 Installationen. Zu unseren langjährigen Referenzen zählen deutsche Bundes- und Landesbehörden, Sozial- und Privatversicherungen, Landes-, Privat- und Großbanken, nationale und internationale Dienstleister, der Mittelstand sowie Großunternehmen.

Firmenkontakt und Herausgeber der Meldung:

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

Ansprechpartner:
Amadeus Thomas
Telefon: +49 (6073) 711403
Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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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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❌ Snowflake Datenbank ❌ Datenintegration, mit Datenbereinigung plus Datenmaskierung mit direkter Bereitstellung in Zieltabellen für Datenanalyse ❗

❌ Snowflake Datenbank ❌ Datenintegration, mit Datenbereinigung plus Datenmaskierung mit direkter Bereitstellung in Zieltabellen für Datenanalyse ❗

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Snowflake ETL und PII-Maskierung: Schnelles, kostengünstiges Datenmapping & Verwaltung!

Die ösung für zeitaufwendige Probleme bei der Arbeit mit Snowflake:

  • Datensuche, -profilierung und/oder -klassifizierung
  • Integration oder Daten-Wrangling für DW/BI-Ops
  • Datenbewegung/Migration zu/von Tabellen
  • Transformieren oder Laden großer Tabellen
  • Datenerfassung oder -replikation ändern
  • Clustering oder Abfrage der Performance
  • Generierung intelligenter und sicherer Testdaten
  • Maskierung sensibler Daten

Auch spezifische Leistungsdiagnosen und -abstimmungen brauchen Zeit und können andere Benutzer betreffen. Schließlich können gespeicherte SQL-Prozeduren auch ineffizient programmiert werden und erfordern eine Optimierung und dauern dann immer noch zu lange!

Snowflake-Daten in Ordnung halten & SQL-Transformationen externalisieren mit IRI CoSort zur Vorsortierung von Flat Files für Bulk Loads und Inserts und zur Umgehung langsamer datenbankinterner Transformationen wie Sortieren, Verbinden und Filtern durch Verwendung des externen Datenverarbeitungsprogramms CoSort SortCL für Snowflake-Daten. Dadurch wird der Overhead dieser Arbeit von Snowflake entfernt, wenn sie erforderlich ist, und die Leistung von Clustering und häufig durchgeführten Abfragen verbessert.

Integrieren und Verarbeiten von Daten für DWH und Analysen mit IRI Voracity um die Multithreading-, speicheroptimierte und aufgabenkonsolidierende Leistung von CoSort zu nutzen, um ETL-Vorgänge durchzuführen und als Produktionsanalyseplattform zu fungieren, um gleichzeitig Daten vorzubereiten, zu verpacken (und sogar Berichte zu erstellen). Weitere Informationen finden Sie auf den Registerkarten hier.

Migration und Replikation mit IRI NextForm für die Erfassung, Re-Mapping, Re-Formatting, und Erstellung/Befüllung neuer Tabellen während der Migration von und nach Snowflake. Sie können auch Daten in Snowflake neu zuzuordnen und zu konvertieren, benutzerdefinierte Berichte, Kopien und föderierte Ansichten von Daten zu erstellen.

Datenmaskierung mit IRI FieldShield für die Maskierung sensibler Daten in Snowflake, wie persönlich identifizierbare Informationen (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI). FieldShield wendet Maskierung, Verschlüsselung und andere de-identifizierende Funktionen auf eine oder mehrere Spalten gleichzeitig an. Verwenden Sie FieldShield zur Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie HIPAA, PCI DSS, FERPA und GDPR.

Testdaten generieren mit IRI RowGen um Snowflake-Operationen schnell mit sicheren Testdaten zu bestücken. RowGen verwendet Ihre Datenmodelle, um die Testdaten automatisch für eine gesamte Datenbank mit referenzieller Integrität zu generieren. IRI RowGen, FieldShield und Subsetting-Operationen sind außerdem eng mit dem ValueLabs Test Data Hub für das Testdatenmanagement (TDM) in Snowflake integriert.

Alle Lösungen sind einzeln, oder kombiniert in der IRI Voracity-Plattform verfügbar!

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JET-Software entwickelt und vertreibt seit 1986 Software für die Datenverarbeitung für gängige Betriebssysteme wie BS2000/OSD, z/OS, z/VSE, UNIX & Derivate, Linux und Windows. Benötigte Portierungen werden bei Bedarf realisiert.

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❌ Oracle Datenbank ❌ Automatische Datenmaskierung, während Daten in Echtzeit erzeugt werden ❗

❌ Oracle Datenbank ❌ Automatische Datenmaskierung, während Daten in Echtzeit erzeugt werden ❗

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Echtzeit-Datenmaskierung mit der Verwendung von Triggern:

In früheren Artikeln wurde die statische Datenmaskierung neuer Datenbankdaten mit Hilfe der /INCLUDE-Logik oder der /QUERY-Syntax in geplanten IRI FieldShield-Job-Skripten beschrieben, die Änderungen der Spaltenwerte erforderten, um Aktualisierungen zu erkennen.

Dieser Artikel beschreibt einen passiveren, aber integrierten Weg zum Auslösen von FieldShield-Maskierungsfunktionen auf der Basis von SQL-Ereignissen, d.h. zum Maskieren von Daten, wie sie in Echtzeit erzeugt werden. Er kann auch als "Prozedurenmodell" für andere Datenbanken und Betriebssysteme dienen.

Dieser Artikel geht zunächst auf die Installation von FieldShield ein und nennt auch die dazu benötigten Anforderungen. Danach folgt ein anschaulicher Anwendungsfall mit PL/SQL-Triggern für die ASCII-Format bewahrende Verschlüsselung und die dazu gehörende entschlüsselte Ansicht. Allgemeiner gesagt können Sie mit den genannten FieldShield-Maskierungsroutinen und -verfahren (wie PL/SQL) jetzt sensible Daten auf der Grundlage von Echtzeit-Datenbankereignissen für eine Vielzahl von Anwendungsfällen maskieren.

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❌ Google Cloud BigQuery ❌ Back-End Datenverarbeitung ermöglicht die Datenmanipulation der strukturierten Daten ❗

❌ Google Cloud BigQuery ❌ Back-End Datenverarbeitung ermöglicht die Datenmanipulation der strukturierten Daten ❗

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Verbindung von Google BigQuery für Funktionserweiterung: BigQuery ist ein verwaltetes, serverloses Data Warehouse in der Google Cloud, das skalierbare Analysen über Petabytes von Daten ermöglicht. Es handelt sich um eine relationale Datenbank als Platform as a Service (PaaS), die ANSI-SQL-Abfragen unterstützt. Als solche arbeitet sie mit der umfangreichen IRI-Software.

Die Verbindung der Google BigQuery RDB mit IRI Workbench und dem Back-End-Verarbeitungsprogramm SortCL ist einfach und ermöglicht die Bewegung und Manipulation der strukturierten Daten durch kompatible IRI-Produkte. Das bedeutet IRI CoSort für schnellste Big Data Transformation, FieldShield für Datenmaskierung, NextForm für Datenmigration und RowGen für synthetische Testdatengenierung oder die End-to-End Datenmanagementplatfform IRI Voracity, die alle diese einzelnen Produkte umfasst.

Die Konnektivität folgt dem gleichen Paradigma wie bei allen anderen relationalen Datenbanken, die IRI unterstützt. Das bedeutet, dass ODBC- und JDBC-Treiber heruntergeladen und installiert, konfiguriert (unter Verwendung und Prüfung Ihrer Anmeldedaten), registriert und validiert werden müssen.

Da die Workbench auf Eclipse aufbaut, benötigt sie eine JDBC-Verbindung, um das BigQuery-Schema anzuzeigen und die Tabellen-Metadaten zu parsen. Und um Daten zwischen BigQuery und der SortCL-Datenverarbeitungs-Engine zu übertragen, wird auch ein ODBC-Treiber benötigt.

Google hat sich mit Magnitude Simba zusammengetan, um ODBC- und JDBC-Treiber für die Verbindung zu BigQuery bereitzustellen. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels fehlen dem JDBC-Treiber jedoch wichtige Funktionen, die Workbench benötigt. Um dies zu umgehen, verwenden Sie den JDBC-Treiber von CData.

Dieser Artikel enthält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die IRI-Software zum Zugriff auf BigQuery.

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