Autor: Firma JET-Software
❌ Datensicherheit und Compliance ❌ In RDB- oder NoSQL-DBs statisch gespeicherte PII finden, verschlüsseln und dynamisch entschlüsseln ❗

❌ Datensicherheit und Compliance ❌ In RDB- oder NoSQL-DBs statisch gespeicherte PII finden, verschlüsseln und dynamisch entschlüsseln ❗

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Preisgekrönte datenzentrische Sicherheit: PII überall klassifizieren, finden und maskieren!

Renommierte 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 und POPI einzuhalten (und nachzuweisen).

Wir und unsere autorisierten Partner auf der ganzen Welt können Ihnen helfen, zweckmäßige Compliance- und Verletzungsminderungslösungen mit diesen Technologien zu implementieren, wenn Sie Hilfe benötigen. Für weitere Informationen verlinken Sie auf die untenstehenden Produkte und Anwendungsfälle. Vereinbaren Sie hier eine kostenlose Online-Demonstration oder eine Evaluierung vor Ort.

Kooperierende und kompatible IRI-Werkzeuge in Voracity, einschließlich IRI RowGen, können auch Testdaten von Grund auf synthetisieren und referenziell korrekte (und optional maskierte) Datenbankteilsätze erzeugen.

Die Produkte der IRI Datenschutz Suite beziehen sich auf die einzelnen Produkte:

Diese datenzentrierten Sicherheitslösungen sind auch eine wichtige Ergänzung zu Geräte- und Perimeter-(Netzwerk-)Sicherheitslösungen, die Insider-Missbrauch nicht bekämpfen können.

Wir können Ihnen auch bei der Implementierung zweckgerechter Lösungen zur Einhaltung von Vorschriften und zur Eindämmung von Sicherheitsverletzungen mithilfe dieser Technologien helfen. Weitere Informationen zu den einzelnen spezifischen Softwarelösungen finden Sie hier!

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

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Amadeus Thomas
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Für die oben stehende Pressemitteilung 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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❌ Datenverarbeitung von HL7 ❌ Datenintegration, Datenmigration, Datenbereinigung + Datensicherheit via Datenmaskierung von Health Level 7 Daten ❗

❌ Datenverarbeitung von HL7 ❌ Datenintegration, Datenmigration, Datenbereinigung + Datensicherheit via Datenmaskierung von Health Level 7 Daten ❗

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Verarbeitung und Schutz von HL7-Daten: Totales End-2-End Datenmanagement!

Es ist möglich PHI in textbasierten HL7-Dateien direkt mit dem IRI DarkShield Datenmaskierungsprodukt für unstrukturierte Dateien zu erkennen, zu liefern und zu de-identifizieren. Natürlich ist dies auch mit IRI FieldShield möglich, wenn die HL7-Dateien strukturiert sind!

Dieser Artikel zeigt, wie Sie die End-2-End Datenmanagementplattform IRI Voracity (die beide Einzelprodukte beinhaltet) nutzen können, um sensible Gesundheitsdaten schnell in den vorgestellten HL7-Dateistandard zu integrieren und zu maskieren.

Der Prozess beginnt damit, dass HL7-Nachrichten mit der Software Flexter Data Liberator von Sonra in ein relationales Format konvertiert werden. Die Ausgabe dieses Prozesses ist eine Oracle-Datenbank, was eine einfache Metadatenerkennung und Datenmanipulations-/Maskierungsjob-Erstellung in der Plattform Voracity bedeutet.

Flexter ist eine XML-Parsing-Software für jeden industriellen Datenstandard, einschließlich HL7. Voracity ist eine auf Eclipse aufbauende Datenmanagement-Plattform für Data Discovery (Profiling), Integration (ETL), Migration, Governance (DQ, Maskierung, Line Age, etc.) und Analyse (BI und Datenaufbereitung).

Wir werden die REST-API von Flexter aufrufen, um die Daten von einem Linux-Client aus zu verarbeiten. In der Konfigurationsdatei für den Client legen wir den REST-Endpunkt, den Ausgabedatenspeicher und die Verbindungsdetails zu unserer Datenbank fest. Alle Weiteren Details finden Sie hier im Blog unseres Partners IRI, es lohnt sich!

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❌ Datenanonymisierung ❌ Sensible persönliche Daten wie PII, PHI oder PAN so anonymisieren, dass sie sowohl nützlich als auch konform sind ❗

❌ Datenanonymisierung ❌ Sensible persönliche Daten wie PII, PHI oder PAN so anonymisieren, dass sie sowohl nützlich als auch konform sind ❗

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Quasi-Identifikatoren oder indirekte Identifikatoren sind persönliche Attribute, die auf eine Person zutreffen, aber nicht unbedingt eindeutig sind. Beispiele sind das Alter oder Geburtsdatum, das Gehalt, der Bildungsgrad, der Beruf, der Familienstand und die Postleitzahl einer Person. Im Gegensatz dazu stehen direkte, eindeutige Identifikatoren wie der vollständige rechtmäßige Name einer Person, die E-Mail-Adresse, die Telefonnummer, der Personalausweis, der Reisepass oder die Kreditkartennummer usw.

Die meisten Verbraucher sind sich bereits der Risiken bewusst, die mit der Weitergabe ihrer eindeutigen, persönlich identifizierbaren Informationen (PII) verbunden sind. Auch die Datensicherheitsbranche konzentriert sich in der Regel auf diese direkten Identifikatoren. Aber allein mit Geschlecht, Geburtsdatum und Postleitzahl können 80-90 % der US-Bevölkerung identifiziert werden.

Fast jeder kann aus einem ansonsten maskierten Datensatz reidentifiziert werden, wenn genügend indirekte Identifikatoren übrig bleiben und mit einer übergeordneten Population mit ähnlichen Werten verbunden werden können.

Die HIPAA-Regel zur Expertenermittlungsmethode in Bezug auf geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) und das FERPA-Gesetz zum Schutz von Studentendaten berücksichtigen diese Bedenken und verlangen, dass Datensätze eine statistisch geringe Wahrscheinlichkeit der Re-Identifizierbarkeit aufweisen (unter 20% ist heute der Standard). Diejenigen, die Daten aus dem Gesundheits- und Bildungswesen für Forschungs- und/oder Marketingzwecke verwenden möchten, müssen diese Gesetze einhalten, sind aber auch auf die demografische Genauigkeit der Quasi-Identifikatoren angewiesen, damit die Daten wertvoll sind.

Aus diesem Grund können Datenmaskierungs-Jobs im Produkt IRI FieldShield oder integriert in der IRI Voracity Datenmanagement-Plattform eine oder mehrere zusätzliche Techniken anwenden, um die Daten zu verschleiern, während sie immer noch genau genug für Forschungs- oder Marketingzwecke sind. Zum Beispiel erzeugen numerische Unschärfefunktionen ("Random Noise") zufälliges Rauschen für bestimmte Alters- und Datumsbereiche, wie in diesem Artikel beschrieben.

Schauen Sie sich alle technischen Details im Blog-Artikel näher an, Datensicherheit on point!

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❌ Datensicherheit von/in Dark Data ❌ Datenklassifizierung, Data Discovery + Datenmaskierung von sensiblen PII-Daten in PDF-Dokumenten + Bilddateien ❗

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Dark Data Datenmaskierung: Personenbezogene Daten finden und schützen!

Inmitten pausenloser Berichte über Datenschutzverletzungen und einem wachsenden regulatorischen Umfeld für persönliche identifizierbare Informationen (PII) weltweit, sind mehrere Technologielösungen und Compliance-Dienste entstanden, um den Schutz von PII zu thematisieren. Die logische Sicherheit durch Verschlüsselung in der einen oder anderen Form ist ein gemeinsamer Nenner des Ansatzes, aber die meisten kommerziellen Verschlüsselungsanwendungen sind begrentzt durch die Plattform, den Algorithmus und das Aussehen des Chiffriertextes, die Komplexität der Implementierung, der Laufzeitleistung und insgesamt der Kosten.

Die Verschlüsselung von Datenquellen und -geräten auf Massenbasis verhindert den Zugriff auf nicht-sensible Daten, macht die Ziele ungeeignet für DevOps mit Tests und macht alle Daten durch einen einzigen Verstoß gegen den Dekodierungsschlüssel anfällig. Daher besteht ein Bedarf an gezielten, vielseitigen und effizienten Methoden zur Identifizierung, zum Schutz und zur Prüfung der Sanierungsbemühungen für PII in verschiedenen Quellen. Diese Datenmaskierungstechnologien sind wegweisend!

IRI ist ein Pionier in der Datenmaskierungsbranche und hat vor kurzem seinen Tätigkeitsbereich erweitert, um Funktionen rund um den datenzentrierten Schutz von Daten: "Startpoint Security" Dieser Begriff umfasst die Deidentifizierung von PII und anderen sensiblen Daten, aber auch die Funktionen und Prozesse, die damit verbunden sind, einschließlich Datenklassifizierung, Suche, Risikobewertung und Audit.

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❌ Datensicherheit auf Feldebene ❌ Automatisch PII (lokal + in Cloud) klassifizieren, finden und via Datenmaskierung schützen ❗

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Datenzentrierter Schutz: Daten katalogisieren, durchsuchen + Schutzfunktionen anwenden!

Mit den PII-Maskierungswerkzeugen wie FieldShield für strukturierte Flat-Files, DarkShield für semi/unstrukturtierte Datenquellen und CellShield für gezielte Datenmaskierung in Microsoft Excel®-Tabellen können Sie ihre Daten katalogisieren, durchsuchen, Datentransformation- und Schutzfunktionen als Regeln anwenden – in nur einer Konsole unter Verwendung der integrierten Datenklassifizierungsinfrastruktur in ihrer gemeinsamen Front-End-IDE, IRI Workbench, die auf Eclipse™ aufbaut.

Die Multi-Source-Datenerkennungsfunktionen (Suchfunktionen) in IRI Workbench können die von Ihnen definierten Datenklassen nutzen oder Ihnen dabei helfen, Ihren Daten auf der Grundlage Ihrer Suchergebnisse, Geschäftsregeln und/oder Domänenontologien Datenklassen oder Datenklassengruppen zuzuordnen.

Sie können Ihre Datenklassenbibliothek in wiederverwendbaren Feldregeln (z. B. Datenmaskierung) verwenden. Und Sie können diese Regeln auch bei der automatischen Klassifizierung von Daten zuweisen. Diese Funktionen bieten Datenarchitekten und Governance-Teams Komfort, Konsistenz und Compliance-Funktionen. In diesem Artikel finden Sie ein durchgängiges Beispiel für die Verwendung von Datenklassen zum konsistenten Suchen und Maskieren von Daten über mehrere Tabellen in RDB-Schemata.

Dieser Artikel beschreibt, wie Sie diese Klassen definieren können, während mehrere andere im Blog ihre Anwendung in verschiedenen (meist Datenmaskierungs-) Kontexten behandeln. Einen vollständigen Index dieser Artikel finden Sie in diesem Abschnitt der IRI-Software-Selbstlernseite.

Alle weiteren technischen Details und Möglichkeiten zu der Datenmaskierung finden Sie hier!

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❌ Metadaten Management ❌ Mit einer einfachen offenen Syntax zur Datendefinition und Datenmanipulation und einer Eclipse IDE ❗

❌ Metadaten Management ❌ Mit einer einfachen offenen Syntax zur Datendefinition und Datenmanipulation und einer Eclipse IDE ❗

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Metadaten Management für Unternehmen: Einfache Syntax in Eclipse freigeben, verfolgen und wiederverwenden!

Metadaten definieren das Layout und die Anordnung von Transaktions- und Stammdaten im Unternehmen. Laut Guido de Simone von Gartner ist das Enterprise Metadata Management (EMM) darauf ausgelegt, die Informationen in unserem Unternehmen zu verknüpfen, abzustimmen und zu verwalten.

Da die effektive Verwaltung von Metadaten ein Schlüssel zur ordnungsgemäßen Integration, Bereinigung, Sicherung und Bewältigung von Datenänderungen ist, ist eine einfache und einheitliche Metadateninfrastruktur wünschenswert.

Die Datenmanagement-Plattform IRI Voracity und ihre Produkte IRI Data Manager und die IRI Datenschutz-Suite nutzen dieselben einfachen 4GL-Metadaten für das Layout und die Manipulation der Daten.

Im Gegensatz zu den Metadaten in älteren Plattformen sind die Datendefinitionsdatei (DDF), die Mapping-Aufgabe (Jobsteuerung) (.*CL), Skripte, Datenklassen- und Regelbibliotheken und ETL-XML-Projektmetadaten (Flow) zugänglich, explizit, portabel und übergreifend für alle Datenquellen und Plattformen, einschließlich Hadoop.

IRI-Metadaten werden in selbstdokumentierenden Textskripten dargestellt, die Sie ändern und überall ausführen können. Es wird auch in der IRI Workbench GUI unterstützt, die auf Eclipse™ basiert, wo es in EMF modelliert wird so dass Sie es einfach haben:

Erstellen & erfassen: Erkennen, Definieren oder Importieren und Konvertieren von Metadaten!

Modifzieren: Anzeigen und Ändern von Attributen auf Quell- und Spaltenebene von Hand oder in Dialogen!

Regulieren: Definition, Anwendung, Speicherung, Änderung und Wiederverwendung von Regeln, die sich auf Daten an mehreren Stellen gleichzeitig auswirken!

Speichern & Wiederverwenden: Lokale, entfernte und Drittanbieterdaten plattformübergreifend, projektspezifisch und in Repositories!

Wiederaufbereiten: Daten in Integrations-, Migrations-, Berichts-, Maskierungs- und Testaufträgen!

Nachverfolgung, Audit & Analyse: Data Governance (Provenienz) und Einhaltung von Vorschriften durch Vorwärts- und Rückwärtslauf sowie grafische Wirkungsanalyse!

Standadisieren & Speichern: Metadaten, Stammdatenwerte und -formate sowie Regeln (für Mapping, Maskierung oder Generierung)!

Verwalten & Teilen: Verwenden Sie Git oder andere Eclipse-kompatible Asset-Hubs für Team-Sharing, Versionskontrolle, Abstammung und Sicherheit oder die erwin EDGE (ehemals AnalytiX DS) Plattform für Data Governance integriert mit Voracity!

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❌ Datenschutz in GIT ❌ Risikobewertung und De-ID von sensiblen PII mit optionaler Erstellung von intelligenten Testdaten und Audit-Artefakten ❗

❌ Datenschutz in GIT ❌ Risikobewertung und De-ID von sensiblen PII mit optionaler Erstellung von intelligenten Testdaten und Audit-Artefakten ❗

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Dieser Artikel ist der erste in einer 4-teiligen Serie über die Verwaltung von Metadaten-Assets in der IRI Workbench IDE. Er konzentriert sich auf den Wert eines Metadaten-Hubs im Allgemeinen und einer Egit-Implementierung im Besonderen. Die nachfolgenden Artikel der Serie behandeln die Verwendung von EGit für Metadaten-Assets: Versionskontrolle, Lineage-Tracking und Sicherheit.

Was ist ein Metadaten-Management-Hub?

Durch die Verwaltung und das Verständnis von Metadaten und Datenbeständen kann ein Metadaten-Management-Hub sowohl Einblicke als auch Kontrolle in Enterprise Information Management (EIM)-Infrastrukturen bieten.

Ein Metadaten-Management-Hub ist eine Software, die das Sammeln, Speichern, Pflegen und Verteilen von Metadateninformationen über Repositories ermöglicht. Benutzer können dann Informationen über ihre Metadaten und damit auch über ihre Daten und Verarbeitungsaktivitäten finden und analysieren. Außerdem wird es für Personen und Teams einfacher, ihre Metadaten zu verwalten und zu sichern.

Die bekanntesten Arten von Metadaten-Repositories sind: zentralisiert, verteilt und föderalisiert. Jedes hat seine eigenen Vor- und Nachteile. IRI führt in seiner integrierten Entwicklungsumgebung Eclipse (IRI Workbench) unter Verwendung von Git-Repositories eine verteilte Metadaten-Management-Hub-Strategie ein.

Was ist Git (und EGit)?

Git ist eine Open-Source-Software, die Arbeitsverzeichnisse mit vollständiger Historie und Versionsverfolgung zur Verfügung stellt. Git ist nicht auf einen Netzwerkzugang oder einen zentralen Server angewiesen. Wir halten Git auch für eine gute Alternative zu einem datenbankgesteuerten Metadaten-Repository-Hub- und Kontrollsystem, weil es:

  • speziell für die Verwaltung und Nachverfolgung von Code (und damit auch von Metadaten) entwickelt wurde
  • Eclipse-Anwendern bereits vertraut ist (über das EGit-Plugin)
  • nahtlos in die IRI Workbench installiert und ausgeführt werden kann
  • keine separate Datenbank zur Verwaltung benötigt
  • es kostenlos ist

Bedenken Sie auch, dass Sie Metadateninformationen über Git-Repositories in der Cloud weit verbreiten können. Sie können eine Metadaten-Community gründen und Repositories für Ihren eigenen Bedarf und andere Repositories für den Bedarf von Gruppen erstellen. Über Git-Hosting-Dienste können Repositorys für die Gruppe freigegeben werden – entweder in einem offenen (öffentlichen) Repository oder in einem privaten Repository, das nur für Benutzer mit entsprechender Berechtigung sichtbar ist. In beiden Fällen können Sie entscheiden, ob Sie Metadaten unabhängig oder gemeinsam verwalten und nutzen möchten.

Verwendung von EGit für das IRI-Metadaten-Asset-Management:

Über das Eclipse-Plug-in für Git, EGit, können IRI-Workbench-Benutzer Git-Repositories zur Verwaltung verschiedener IRI-Datendefinitionsdateien (.DDF) und Manipulationsmetadaten bereitstellen, darunter:

  • Voracity (.flow) ETL und andere Multi-Table-Workflows
  • CoSort SortCL (.scl) Datentransformations- und Berichtsskripte
  • FACT (.ini) DB-Entlade-Skripte
  • NextForm (.ncl) Skripte für Daten- und DB-Migration, Replikation und Föderation
  • FieldShield (.fcl) Datenmaskierungs-Skripte
  • RowGen (.rcl) Skripte zur Erzeugung von Testdaten

Einchecken und Verwalten von IRI-Workflows (z. B. ETL, Reorgs, DB-Testdatenpopulationen), Batch-Jobs, Transformations- und Generierungsregeln, etc. Verwenden Sie den Hub auch zum Einchecken und Verwalten anderer Unternehmens-Metadaten-Assets, die in IRI-Workbench-Operationen eingesetzt werden, einschließlich .ddl-Dateien und .sql-Prozeduren, Datenbank-Loader-Steuerdateien usw. … so wie Java-Programmierer Git-Repositories zur Verwaltung ihres Quellcodes verwenden.

IRI-Workbench-Benutzer, die Git installieren und verwenden, sehen außerdem:

  • Echtzeit-Zugriff auf (und Kontrolle über) ihre Metadaten-Assets
  • Head-up-Anzeige der aktuellsten Informationen zu jedem Asset*
  • kontinuierliche Synchronisation mit Teilnehmern
  • Beseitigung von Entwicklungsengpässen aufgrund von Versionsunsicherheiten bei Metadaten, Duplizierung usw.
  • Sicherheit für ihre Metadaten und andere Assets unter der Kontrolle von Git

Der Zugriff auf den Hub und die darin enthaltenen Informationen ist für autorisierte Benutzer vorgesehen. Der Hub steuert die Rechte zum Anzeigen, Erstellen, Löschen und Ändern von Assets und erleichtert die Kommunikation zwischen Benutzern über ihre Assets. Der Hub steuert auch das Ein- und Auschecken von Assets sowie die Versionierung und erleichtert Metadatenänderungen, die Nachverfolgung der Historie und die Analyse der Auswirkungen.

Alle weiteren technischen Details sind hier in dem Blog unseres Partners IRI zu finden.

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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
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Amadeus Thomas
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Fax: 06073-711405
E-Mail: amadeus.thomas@jet-software.com
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Für die oben stehende Pressemitteilung 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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❌ Virtualisierung von Testdatenbanken ❌ In wenigen Minuten sichere Online-Container oder On-Premise-Instanzen erstellen und bereitstellen ❗

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Intelligente Testdatenproduktion trifft auf moderne Datenbankbereitstellung:

Windocks ist ein führendes Unternehmen im Bereich der Datenbankvirtualisierung (Klonen) zur Bereitstellung von beschreibbaren Datenbank Umgebungen in Sekunden, die jeweils weniger als 40 MB bei der Auslieferung verbrauchen. Dieses Whitepaper stellt in erster Linie die Windocks-Funktionen vor, darunter SQL Server-, PostgreSQL- und MySQL-Container, Datenbank- und Ordner-Virtualisierung. Es stellt auch – und fasst die Integration von — IRI Voracity Testdaten-Erstellungsjobs (Daten-Scrubbing, Subsetting und Synthese) und vergleicht das Windocks-IRI-Bundle mit Delphix aus technischen und kommerziellen Gründen.

Klonen von Verzeichnissen von Dateien und unstrukturierten Daten:

Git ist ein zunehmend beliebtes Werkzeug zum Klonen von Verzeichnissen. Sowohl Windocks als auch IRI unterstützen die Möglichkeit, Dateien und Verzeichnisse mit Text und nicht-relationalen Daten zu klonen und virtualisiert bereitzustellen. Im letzteren Fall kann z. B. der EGit-Anbieter in IRI Workbench als sicheres Repository dienen für sowohl die synthetisierten, subsettierten oder maskierten Targets, die in eigenständigen Dateiformaten erstellt wurden, als auch die Metadaten-Assets, die mit jedem Projekt verbunden sind, das zur Generierung dieser Testsätze verwendet wurde.

Die IRI Workbench-Umgebung, die auf Eclipse aufbaut, ist eine kostenlose grafische integrierte Entwicklungs Entwicklungsumgebung (IDE), in der IRI Voracity-Jobs zum Bereinigen, Maskieren, Subsetten oder Synthetisieren von relationalen und Flat-File-Testdaten erstellt werden. IRI Workbench-Benutzer haben eine Vielzahl von Job-Design- und Deployment Optionen, da das Metadaten-Framework allgemein und offen ist.

Beachten Sie, dass Voracity-Anwender auch die IRI DarkShield-Funktionalität über Workbench oder API nutzen können, um NoSQL-Datenbanken sowie semi- und unstrukturierte Text-, Dokumenten- und Bilddateien zu durchsuchen und zu maskieren. Dateien. DarkShield teilt sich die gleichen Datenklassen und Maskierungsfunktionen mit IRI FieldShield (für atomare RDB- und Flat-File-Daten), um die Integrität der Unternehmensdaten zu wahren. Der Punkt ist, dass Datenbank- und Dateiziele von jedem Voracity-Produktionsjob oder Testdaten Erstellungsjob (weiter unten zusammengefasst) in Windocks containerisiert und virtualisiert werden können.

Whitepaper: Alle weiteren Details finden Sie hier in unserem Whitepaper in PDF-Format!

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❌ RPC API für Datenmaskierung ❌ Automatische Such- und Maskierungsoperationen speziell für Freiformtext, CSV/TSV, JSON/XML, PDF und Bilddateien ❗

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PII-Schutz in Dark Data: Entdecken, Bereitstellen, Maskieren und Löschen!

Finden Sie sensible Daten in unstrukturierten Quellen mit Hilfe mehrerer Suchtechniken. Verwenden Sie die Suchergebnisse, um die PII gleichzeitig oder getrennt bereitzustellen, zu entfernen oder zu korrigieren, um die Bestimmungen des GDPR zur Übertragbarkeit, Löschung oder Berichtigung von Daten einzuhalten.

IRI DarkShield Version 4 verfügt über ein Remote Procedure Call (RPC) Application Programming Interface (API) für die Suche und Maskierung von unstrukturiertem Text. Die API ermöglicht die Verwendung von DarkShields Suchmatchern und Maskierungsregeln außerhalb des Kontexts von Dateien.

Diese "Basis-API" ist auch die zugrundeliegende Technologie, die von der DarkShield Files API verwendet wird, um Such- und Maskierungsoperationen speziell in Freiformtext, CSV/TSV, JSON/XML, PDF und Bilddateien durchzuführen.

Die DarkShield-API ist als Plugin auf der IRI Web Services Platform (Codename Plankton) aufgebaut, so dass der Benutzer selbst entscheiden kann, welche Dienste er benötigt, während er die gleichen Hosting-, Konfigurations- und Protokollierungsfunktionen nutzt, die über die Plattform bereitgestellt werden.

Die DarkShield RPC API ist durch ein OpenAPI-Dokument dokumentiert, eine json/yaml-basierte deklarative Spezifikation der verschiedenen Endpunkte, die von der API unterstützt werden, die Schemata der Request-Payloads und der erwarteten Antworten sowie Beispiele, die gegen jeden Endpunkt ausgeführt werden können.

Die in diesem Artikel verwendeten Screenshots sind HTML-gerenderte Ansichten des OpenAPI-Dokuments von DarkShield. Standardmäßig verwenden alle Plankton-Dienste Swagger-UI, um die OpenAPI-Dokumente unter dem Endpunkt /docs zu rendern, was eine nützliche Schnittstelle für die Ausführung von Beispielen darstellt.

In einigen Fällen werden wir auch Redoc-gerenderte Versionen zeigen, um die Übersichtlichkeit zu erhöhen (bestimmte OpenAPI V3-Konzepte wie Diskriminatoren werden in Swagger-UI nicht richtig modelliert).

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❌ IBM Informix Dynamic Server ❌ Datenmigration + Datenintegration von/in Informix mit Datenbereinigung + Datenmaskierung ❗

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Alles in einer Konsole: Eine GUI für Datenmanagement und Datensicherheit!

IRI Workbench™ ist die kostenlose grafische Benutzeroberfläche (GUI) und integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für alle IRI-Datenmanagement- und Schutzsoftwareprodukte und die Voracity-Plattform, die sie beinhaltet. Die unter Windows, MacOS und Linux verfügbare Workbench steuert Aufträge über bewährte IRI CoSort und Hadoop Engines und nutzt dabei alles, was Eclipse™ bietet.

Dieser Artikel dokumentiert die Verbindungen, die in IRI Workbench- und 64-bit CoSort-kompatiblen Runtime-Umgebungen erforderlich sind, um mit 64-bit Informix Dynamic Server (IDS) v12 Tabellenquellen und -zielen zu arbeiten. Wie Sie sehen werden, laufen diese Schritte auf die gleiche Weise ab wie andere RDBMS-Verbindungen, die wir in diesem Blog dokumentiert haben, einschließlich: MS SQL, Oracle, PostgreSQL, Salesforce, Snowflake und Teradata.

In jedem Fall ist eine JDBC-Verbindung erforderlich, um das visuelle Browsen und den Metadatenaustausch mit der Datenquellen-Explorer-Ansicht und den Assistenten der oberen Symbolleiste in der IRI-Workbench zu unterstützen. Eine ODBC-Verbindung ist erforderlich, um den Datentransfer zwischen der Datenbank und der SortCL-Engine zu unterstützen.

Erfahren Sie hier die Voraussetzungen und die 3 Schritte um IBM Informix zu verbinden:

Schritt 1. Stellen Sie die ODBC-Verbindung her
Schritt 2. Stellen Sie die JDBC-Verbindung her
Schritt 3. Registrieren der Verbindung

Die IRI Workbench verfügt über Assistenten für die Erstellung, Konvertierung, Erkennung und Verwaltung von Metadaten, mit denen Sie einfache Jobskripte (SortCL usw.), Datendefinitionsdateien (DDF) und XML-Workflows erstellen, bereitstellen und verwalten können, die für alle IRI-Softwaretypen gleich sind. Sie können auch Ihre Datenbanken verwalten und Anwendungen in jeder anderen Sprache oder jedem anderen Plug-in entwickeln und mit ihnen arbeiten, das in Eclipse unterstützt wird.

Alles, was Sie brauchen: Vereinfacht in einer GUI basierend auf Eclipse™!

1. Datenermittlung, Profilerstellung, Klassifizierung und Metadatendefinition

2. Sehr große Datenbank (VLDB) Extraktion (E) in IRI FACT oder Voracity

3. Datentransformation (T), Laden (L) und BI / Datenwrangling in IRI CoSort oder Voracity

4. DW ETL, Change Data Capture und DB-Reorgs mit FACT und CoSort, oder Voracity

5. Datenmigration und -replikation über IRI NextForm oder Voracity

6. Datenmaskierung, Verschlüsselung und Re-ID-Risikobewertung in IRI FieldShield, DarkShield, CellShield EE oder Voracity

7. Testdatengenerierung mit IRI RowGen oder Voracity

8. E-R-, Workflow- und Transform-Mapping-Diagramme

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