IRI Voracity डेटा प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म (और IRI FieldShield डेटा मास्किंग उत्पाद के भीतर) अब आपको अपने व्यावसायिक शब्दावलियों या डोमेन ऑन्कोलॉजी के आधार पर डेटा वर्गों और समूहों को स्वतः परिभाषित करने की अनुमति देता है और उन वर्गों के लिए कई डेटा स्रोतों और क्षेत्रों में परिवर्तन नियम लागू करता है। इस लेख में, मैं प्रदर्शित करूँगा कि डेटा क्लास लाइब्रेरी के विरुद्ध फ़ील्ड-स्तरीय सुरक्षा नियमों को कैसे लागू किया जाए।
हम वोरासिटी और फील्डशील्ड के लिए आईआरआई वर्कबेंच में डेटा वर्गीकरण पर मेरे पहले लेख में बनाए गए डेटा क्लास लाइब्रेरी का उपयोग करेंगे। यहां डेटा क्लास लाइब्रेरी है जिसका उपयोग किया जाएगा:
आप देख सकते हैं कि मैंने एक CSV फ़ाइल और दो Oracle तालिकाओं का उपयोग किया है। इस नियम के उदाहरण में, मैं केवल दो तालिकाओं में डेटा रूपांतरित कर रहा हूँ।
फील्डशील्ड मल्टी टेबल प्रोटेक्शन जॉब विजार्ड का उपयोग करते हुए, मैं ओडीबीसी को एक्स्ट्रेक्टर के रूप में चुनता हूं, लोडर के लिए कुछ भी नहीं (इसलिए आउटपुट एक फ्लैट फाइल होगी), और ऊपर संदर्भित दो टेबल। फ़ील्ड संशोधन नियम पृष्ठ पर, मैं अपने SSN फ़ील्ड के लिए एक नया मास्किंग फ़ंक्शन नियम जोड़ने के लिए बनाएँ क्लिक करता हूँ जैसे:
फिर मैं अपनी लाइब्रेरी में मौजूद PIN_US डेटा वर्ग का उपयोग करके एक नियम मिलानकर्ता जोड़ता हूं:
मैं AND/OR लॉजिक का उपयोग करके जितने चाहें उतने मैचर्स जोड़ सकता हूं। कृपया ध्यान दें और वरीयता लेता है। लॉजिक में लास्ट रूल मैचर के ऑपरेटर का उपयोग नहीं किया जाता है।
मैं पूर्व-परिभाषित संपूर्ण फ़ील्ड और डेटा समूह NAMES को एक मिलानकर्ता के रूप में उपयोग करके एक और मास्किंग नियम बनाता हूं। टेस्ट बटन पर क्लिक करने से पता चलता है कि उसे तीन फील्ड मैच मिले। चूंकि NAMES डेटा वर्ग समूह में FIRSTNAME, LAST_NAME, और FULL_NAME डेटा वर्ग शामिल हैं, इसलिए यह उपरोक्त डेटा क्लास लाइब्रेरी के आधार पर सही आउटपुट है। उनके डेटा वर्ग में एक प्रकार के NAME वाले तीन मानचित्र हैं। मैचर विवरण संवाद और वरीयता पृष्ठों में आइकन के साथ वर्गों और समूहों को अलग किया जाता है।
अगला क्लिक करने से सारांश स्क्रीन प्रदर्शित होती है जहां इसमें वे फ़ील्ड शामिल होते हैं जिन पर एक नियम लागू होगा।
समाप्त क्लिक करने से कार्य परिणामों के साथ एक फ़ोल्डर बन जाता है।
आउटपुट अनुभागों में लागू नियमों को दर्शाने वाली दो कार्य स्क्रिप्ट (प्रत्येक तालिका के लिए एक) यहां दी गई हैं। चार फ़ील्ड दो अलग-अलग तरीकों से नकाबपोश थे:नाम पूरी तरह से नकाबपोश होते हैं, और एसएसएन में केवल पहले पांच अंक होते हैं, जो डैश को छोड़ देते हैं।
जब ये कार्य अकेले या किसी कार्य के भाग के रूप में चलाए जाते हैं, तो ये परिणाम देते हैं:
नियम मिलानकर्ताओं के रूप में डेटा वर्गों का उपयोग करने में सक्षम होने से आप कम चरणों वाले अधिक संख्या में फ़ील्ड का चयन कर सकते हैं। इस उदाहरण में, मैंने केवल दो नियमों के साथ दो तालिकाओं में चार फ़ील्ड को मास्क किया।
यदि आप अधिक जानकारी चाहते हैं, या डेटा वर्गीकरण और/या नियमों के आवेदन पर प्रतिक्रिया देना चाहते हैं, तो कृपया [email protected] पर संपर्क करें।
