एक बार जब वे अपना डेटाबेस कनेक्शन बना लेते हैं, तो IRI FieldShield और IRI DarkShield उपयोगकर्ताओं दोनों के पास एक या अधिक स्कीमाओं में संवेदनशील डेटा को वर्गीकृत करने, खोजने और पहचानने के लिए विकल्पों की एक विस्तृत श्रृंखला होती है। वे अब आईआरआई कार्यक्षेत्र में नियम-आधारित सुविधाओं के माध्यम से इन सभी लक्ष्यों को एक साथ पूरा कर सकते हैं।
यह आलेख फ़ील्डशील्ड का उपयोग करके एक छोटे से रिलेशनल डेटाबेस स्कीमा में पीआईआई को खोजने और मास्किंग करने के लिए डेटा कक्षाओं के उपयोग को चरण-दर-चरण प्रदर्शित करता है, हालांकि आप इन चरणों को बड़े या अधिक स्कीमा तक बढ़ा सकते हैं। यदि आपके डेटाबेस में अर्ध- या असंरचित कॉलम हैं, तो यह आलेख देखें डार्कशील्ड आरडीबी के लिए वर्गीकृत-खोज-मास्क प्रक्रियाओं, या नोएसक्यूएल डीबी के लिए यह आलेख।
फील्डशील्ड संरचित कॉलम आरडीबी संचालन में, डेटा को आम तौर पर एक समय में एक स्कीमा वर्गीकृत किया जाता है, लेकिन आपके सहेजे गए नियमों, तदर्थ या अपडेट के लिए शेड्यूल का उपयोग करके विश्व स्तर पर मास्क किया जाता है।
आपके द्वारा परिभाषित डेटा मास्किंग नियम आपको डेटा के प्रत्येक वर्ग के लिए सबसे उपयुक्त फ़ंक्शन का चयन करने और इसे लगातार लागू करने की अनुमति देते हैं। किसी भी तालिका या फ़ाइल में - प्रत्येक अद्वितीय मूल प्लेनटेक्स्ट मान के लिए एक ही अद्वितीय सिफरटेक्स्ट परिणाम तैयार करना - संदर्भात्मक अखंडता को भी सुरक्षित रखता है; उदाहरण के लिए, डेटा मास्क किए जाने के बाद भी जॉइन काम करेगा।
यह उदाहरण हमारे VM सैंडबॉक्स में प्रदान किए गए SCOTT स्कीमा में Oracle तालिकाओं के नमूने का उपयोग करता है। किसी अन्य डेटाबेस से कनेक्ट करने के लिए, आपको कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता होगी:
- JDBC का उपयोग करके IRI कार्यक्षेत्र में आपके DB के लिए DTP कनेक्शन प्रोफ़ाइल
- उस स्रोत DB के लिए ODBC DSN
फील्डशील्ड के साथ उपयोग के लिए अपने डेटाबेस को जोड़ने के बारे में जानकारी के लिए, देखें DB सेटअप यहाँ।
मैं जिन चरणों का वर्णन कर रहा हूँ वे हैं:
- सेटअप - डेटा क्लास और मास्किंग नियम परिभाषित करें
- स्कैन करें - स्कीमा डेटा क्लास सर्च विजार्ड चलाएँ
- समीक्षा और समायोजन - डेटा क्लास लाइब्रेरी संपादक
- Mask - डेटा क्लास डेटाबेस मास्किंग विजार्ड चलाएँ
इसी तरह के चरण-दर-चरण निर्देशों के साथ यहां एक वीडियो श्रृंखला भी जुड़ी हुई है।
सेटअप - डेटा क्लास और मास्किंग नियम परिभाषित करें
नियमों और जादूगरों के साथ डेटा कक्षाओं का उपयोग करने के लिए, डेटा वर्गों को पहले परिभाषित और सहेजा जाना चाहिए। यह विंडो> वरीयताएँ> IRI> डेटा वर्गों और समूहों के माध्यम से किया जा सकता है . गहन गोता लगाने के लिए IRI कार्यक्षेत्र में डेटा वर्गीकरण पर यह लेख देखें। डेटा वर्गीकरण सेटअप और मास्किंग नियमों के लिए वीडियो ट्यूटोरियल भी हैं।
डेटा वर्ग या तो कॉलम के नाम से मेल खा सकते हैं (वर्ग EMAIL EMAIL नाम के कॉलम से मेल खाता है) या कॉलम में निहित डेटा का मिलान करके। इस उदाहरण में ऐसी कक्षाएं हैं जिनमें या तो नियमित अभिव्यक्ति या एक सेट फ़ाइल है। एक सेट फ़ाइल में ऐसी प्रविष्टियाँ होती हैं जो एक शब्दकोश लुकअप के रूप में काम करती हैं।
उस वरीयता पृष्ठ पर, पुष्टि करें कि ये डेटा वर्ग मौजूद हैं:
- कक्षा CREDIT_CARD जो उपयोग करता है \b((4\d{12}(\d{3})?))|(?:5[1-5][0-9]{2}|222[1-9] |22[3-9][0-9]|2[3-6][0-9]{2}|27[01][0-9]|2720)[0-9]{12}|( 3[47]\d{13})|(3(0[0-5]|[68]\d)\d{11})|(6(011|5\d{2})\d{12 })|((2131|1800|35\d{3})\d{11})|(8\d{15})\b एक मैचर के रूप में।
- कक्षा ईमेल जो \b[\w._%+-]+@[\w.-]+\.[A-Za-z]{2,4}\b का उपयोग करता है
- कक्षा PHONE_US जो ^(\+?(1)([ .-]?)?) का उपयोग करता है?(\(?([2-9]\d{2})\)?([ .-]?)? )([2-9]\d{2})([ .-]?)(\d{4})([ #eExXtT]*)(\d{2,6})?&
- कक्षा पिन_यूएस जो \b([0-9]{3}[-]?[0-9]{2}[-]?[0-9]{4})\b का उपयोग करता है
- कक्षा LAST_NAME जो सेट फ़ाइल C:/IRI/cosort100/sets/names/names_last.set का उपयोग करती है
यदि वे नहीं करते हैं, तो डिफ़ॉल्ट पुनर्स्थापित करें click क्लिक करें .
वरीयता पृष्ठ के शीर्ष पर, एक प्रविष्टि मिलान सीमा है . यह एक कॉलम को डेटा क्लास असाइन करने के लिए आवश्यक मैचों के प्रतिशत का प्रतिनिधित्व करता है। जब तक मिलान इस सीमा तक नहीं पहुंच जाते, स्कीमा खोज डेटा के 4K ब्लॉक को स्कैन करेगी। यदि यह इस सीमा तक कभी नहीं पहुंचता है, तो कोई डेटा वर्ग असाइन नहीं किया जाता है।
क्योंकि मुझे पता है कि मेरे पास ऐसे कॉलम हैं जिनमें अंतिम नाम हैं जिन्हें "LAST_NAME" नहीं कहा जा सकता है या सेट फ़ाइल में मिलान करने वाला डेटा भी नहीं हो सकता है, मैं कॉलम नामों को पसंद करने के लिए अपने डेटा वर्ग से मिलान करने के लिए एक नियमित अभिव्यक्ति का उपयोग कर सकता हूं। उदाहरण के लिए, LNAME या LASTNAME नाम का एक कॉलम हो सकता है।
LAST_NAME डेटा वर्ग को संपादित करने के लिए, डेटा वर्ग दृश्य में LAST_NAME प्रविष्टि पर क्लिक करें और संपादित करें क्लिक करें . इसका नाम बदलकर L(AST)?[_-]?NAME . करें (कोष्ठक में अंडरस्कोर और डैश)। ठीकक्लिक करें . लागू करें और बंद करें Click क्लिक करें .
आपको पूर्व निर्धारित करना चाहिए कि आप प्रत्येक डेटा वर्ग में मूल्यों को कैसे छिपाना चाहते हैं (यानी, उनका लक्ष्य स्तंभ प्रारूप), ताकि आप आगे उन नियमों को परिभाषित कर सकें। हमारे उदाहरण में, संशोधन, प्रारूप-संरक्षण एन्क्रिप्शन, और छद्म नामकरण नियम होंगे। प्रत्येक आवश्यकता को केवल एक बार परिभाषित किया जाता है, IRI मेनू से।
इस उदाहरण में इन नियमों को परिभाषित करने के लिए, इन चरणों का पालन करें:
नियम 1 - सुधार (सामाजिक सुरक्षा नंबरों के लिए)
- IRI मेनू> नया नियम चुनें ।
- फ़ील्ड नियम चुनें और अगला . क्लिक करें ।
- रिडायक्शन फंक्शन चुनें , SSN . का उपयोग करें नियम नाम की शुरुआत के लिए ताकि यह SSNRedactionRule पढ़े, और अगला पर क्लिक करें ।
- मास्क परिभाषित करें चुनें रेडियो की बटन। टाइप करें 1 प्रारंभ स्थिति . में और 5 लंबाई . में . तालिका में जोड़ें Click क्लिक करें और समाप्त करें ।
नियम 2 - एन्क्रिप्शन (क्रेडिट कार्ड खाता संख्या, ईमेल पते और फ़ोन नंबर के लिए)
- IRI मेनू> नया नियम चुनें ।
- फ़ील्ड नियम चुनें और अगला . क्लिक करें .
- एन्क्रिप्शन और डिक्रिप्शन फ़ंक्शन चुनें और अगला . क्लिक करें . नियम का नाम न बदलें।
- enc_fp_aes256_alphanum चुनें बाईं ओर विकल्प। गुप्त दर्ज करें पासफ़्रेज़ . के लिए . इस पृष्ठ को एन्क्रिप्शन कुंजी प्रबंधन विकल्पों पर देखें।
- समाप्तक्लिक करें ।
नियम 3 - छद्मनामीकरण (अंतिम नामों के लिए)
- IRI मेनू> नया नियम चुनें ।
- फ़ील्ड नियम चुनें और अगला . क्लिक करें ।
- छद्म नाम प्रतिस्थापन चुनें , इसका नाम बदलें LNamePseudonymRule, और अगला . पर क्लिक करें ।
- क्लिक करें अपनी खुद की छद्म नाम सूची का प्रयोग करें , और ब्राउज़ करें लुकअप फ़ाइल में, C:/git/workbench-demos/Database_Classification_Masking/sets/lnames.set
- चुनें छद्म नाम सूची से यादृच्छिक ड्रा का उपयोग करें . ध्यान दें कि पुनर्प्राप्त करने योग्य छद्मनामीकरण भी संभव है, लेकिन आपके स्रोत डेटा में संभावित परिवर्तनों के कारण अधिक जटिल है।
- समाप्तक्लिक करें .
अब जबकि हमारे डेटा क्लास मास्किंग नियम परिभाषित हैं, हम एक या अधिक डेटाबेस स्कीमा में वैश्विक स्तर पर डेटा को खोजने और ठीक करने के लिए खोज और मास्किंग ऑपरेशन कर सकते हैं।
स्कैन - स्कीमा डेटा क्लास सर्च विजार्ड चलाएँ
किसी स्कीमा की सभी तालिकाओं में हमारी वर्ग परिभाषाओं के अनुरूप सभी डेटा खोजने के लिए, स्कीमा डेटा क्लास खोज विज़ार्ड का उपयोग करें। यह प्रत्येक तालिका और स्तंभ की एक रिपोर्ट तैयार करता है जिसमें पूर्व-वर्गीकृत PII अंदर होता है, आपके प्रोजेक्ट के लिए विशिष्ट डेटा वर्ग फ़ाइल बनाता है, और उस फ़ाइल के लिए एक प्रपत्र संपादक खोलता है। उस संपादन संवाद में (इसके बाद हमारा अगला चरण), आप अंतिम चरण में वैश्विक डेटा मास्किंग पर जाने से पहले अपने डेटा वर्ग और मास्किंग नियम परिभाषाओं की समीक्षा और संशोधन कर सकते हैं।
आप आईआरआई वर्कबेंच टूलबार में डेटा डिस्कवरी मेनू समूह से विज़ार्ड चला सकते हैं। आप किसी चयनित स्कीमा के साथ विज़ार्ड को पूर्व-पॉप्युलेट करने के लिए, इसके बजाय सीधे डेटा स्रोत एक्सप्लोरर से खोज विज़ार्ड चला सकते हैं। डेटा सोर्स एक्सप्लोरर (डीएसई) में एससीओटीटी स्कीमा पर राइट-क्लिक करें, और IRI> स्कीमा डेटा क्लास सर्च चुनें। ।
खोज विज़ार्ड सेटअप पृष्ठ पर, डेटा वर्ग फ़ाइल को सहेजने के लिए स्थान दर्ज करें। प्रत्येक प्रोजेक्ट में इस फ़ाइल प्रकार में से केवल एक ही हो सकता है, इसलिए नाम फ़ील्ड की केवल-पढ़ने की स्थिति। डिफ़ॉल्ट को वैसे ही छोड़ दें। अगलाक्लिक करें ।
इनपुट पेज दिखाता है कि एक स्कीमा चुना गया है। अगलाक्लिक करें . अगला पृष्ठ आपको डेटा प्रकारों द्वारा खोजे गए कॉलम को सीमित करने की अनुमति देता है। NUMERIC शामिल करें , और अगला . क्लिक करें .
आइटम बहिष्कृत करें पृष्ठ आपको स्कैन के दौरान तालिकाओं या स्तंभों को बाहर करने की अनुमति देता है। अगलाक्लिक करें .
डेटा वर्ग पृष्ठ आपको स्कैन के दौरान उपयोग किए जाने वाले डेटा वर्गों को फ़िल्टर करने की अनुमति देता है। केवल CREDIT_CARD का चयन करें , ईमेल , L(AST)?[_-]?NAME, PHONE_US , और पिन_यूएस . समाप्तक्लिक करें .
रिपोर्ट के साथ, यह स्रोत कॉलम और डेटा क्लास के बीच मैपिंग के साथ डेटा क्लास लाइब्रेरी बनाता है (या जोड़ता है)। खुलने वाला प्रपत्र संपादक आपको परिणामों के लिए नियम निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है।
46 तालिकाओं के माध्यम से इस खोज से 18 कॉलम मिलान मिले, जो मुझे पता है कि ज्यादातर हैं, लेकिन पूरी तरह से पूर्ण नहीं हैं:
मुझे पता है कि टेबल खाली होने या सेट फाइलों में नाम नहीं मिलने के कारण कुछ कॉलम मेल नहीं खाते थे। अगले चरण में, मैं उन चूकों को दूर कर सकता हूं और प्रति टेबल के आधार पर अपने मास्किंग नियमों की पुष्टि कर सकता हूं।
समीक्षा और समायोजन - डेटा क्लास लाइब्रेरी संपादक
अब जब खोज परिणाम डेटा क्लास लाइब्रेरी फॉर्म एडिटिंग विंडो में खुले हैं, तो आप टेबल स्तर पर कॉलम नियमों की जांच और संशोधन कर सकते हैं, और स्कीमा में खाली टेबल को अपने डेटा क्लास नामों से मेल खाने वाले कॉलम नामों से हटा सकते हैं। यह सब इस बात की पुष्टि करने में मदद करता है कि आप थोक मास्किंग कार्य का पालन करने के लिए सही तरीके से सेट अप हैं।
ध्यान दें कि यह दृश्य आपके डेटाबेस खोज परिणामों के साथ-साथ फ़्लैट फ़ाइल (निर्देशिका डेटा वर्ग) खोज परिणामों का भी समर्थन करता है। उन परिणामों को अपनी डेटा क्लास लाइब्रेरी में शामिल करने से, अपने मास्किंग फ़ंक्शंस (नियमों) को अलग-अलग डेटा स्रोतों में समान रखना आसान होता है। यह अधिक वितरित एप्लिकेशन वातावरण में संदर्भात्मक अखंडता और परीक्षण डेटा स्थिरता बनाए रखने में मदद करता है।
उस स्रोत के बारे में विवरण और उसके भीतर डेटा का पूर्वावलोकन प्रदर्शित करने के लिए डेटा स्रोत (तालिका) पर क्लिक करें। यदि किसी डेटा वर्ग से मिलान किया गया था, तो वह स्तंभ उस वर्ग को दिखाता है और उसका मिलान कैसे किया गया था।
नीचे मेरी PERSONS तालिका के मामले में, आप देख सकते हैं कि:सभी SSN कॉलम मान मेरे PIN_US डेटा वर्ग के RegEx पैटर्न से मेल खाते हैं, और LASTNAME और CREDIT_CARD कॉलम उनके डेटा वर्ग नामों से मेल खाते हैं, उन कॉलम स्कैन की आवश्यकता को छोड़कर।
डेटा क्लास मैपिंग में संपादन या तो ड्रॉप डाउन के माध्यम से डेटा क्लास को बदलकर या मैपिंग को पूरी तरह से हटाने के लिए कॉलम को अचयनित करके किया जा सकता है। यदि कोई तालिका खाली है, तो हो सकता है कि वह सभी वांछित मैपिंग असाइन न करे। इसे संभालने के तीन तरीके हैं:
- आप ऊपर दिए गए वर्गीकरण विज़ार्ड में टेबल्स को बहिष्कृत पेज में जोड़ सकते हैं ताकि इसे डेटा क्लास लाइब्रेरी में न जोड़ा जाए
- यदि भविष्य में तालिका में डेटा हो सकता है, तो डेटा कक्षाएं यहां मैन्युअल रूप से असाइन करें। फिर या तो
- उन्हें मास्किंग विजार्ड में अनचेक करें
- उन्हें छोड़ दें और मास्किंग विजार्ड ऐसी जॉब स्क्रिप्ट तैयार करेगा जो चलती तो हैं लेकिन मुखौटा नहीं करती हैं
- या, डेटा क्लास लाइब्रेरी से डेटा स्रोत को हटा दें
इस उदाहरण में, निम्न डेटा स्रोतों का चयन करें और निकालें click पर क्लिक करें चूंकि वे खाली हैं या उन्हें नकाबपोश करने की आवश्यकता नहीं है:
SCOTT.DEMO_ROWGEN
SCOTT.DM_EMPLOYEES
SCOTT.PATIENT_RECORD_ENCRYPTED
मास्किंग से पहले डेटा क्लास लाइब्रेरी में परिणामों को सत्यापित करने के लिए सावधानी बरतनी चाहिए। कभी-कभी मैच छूट जाते हैं क्योंकि डेटा मान्य नहीं होता है या डेटा क्लास मैचर को संशोधित करने की आवश्यकता होती है। यह भी संभव है कि झूठी सकारात्मकता हो सकती है।
इस उदाहरण में, डेटा वर्ग को मैन्युअल रूप से असाइन करने की आवश्यकता है क्योंकि अमान्य ईमेल पता और यूएस फ़ोन नंबर प्रारूप हैं, लेकिन हम वैसे भी उन स्तंभों को मुखौटा बनाना चाहते हैं। हम इस कॉलम का चयन और वर्गीकरण कर सकते हैं:
SCOTT.EMPLOYEES.PHONE_NUMBER> PHONE_US
एक बार परिणामों की समीक्षा करने और आवश्यकतानुसार संशोधित करने के बाद, डिफ़ॉल्ट नियम निर्दिष्ट करने के लिए बाईं ओर लाइब्रेरी में डेटा कक्षाओं पर क्लिक करें। यह आपको केवल एक वर्ग के लिए एक डिफ़ॉल्ट नियम निर्दिष्ट करके सभी स्रोतों को नियम निर्दिष्ट करने की अनुमति देगा।
इस उदाहरण में, मैंने लाइब्रेरी में डेटा क्लास के लिए मास्किंग नियम इस प्रकार दिए हैं:
CREDIT_CARD> FieldEncryptionRule
EMAIL> FieldEncryptionRule
L(AST)?[_-]?NAME> LNamePseudonymRule
PHONE_US> फ़ील्ड एन्क्रिप्शन नियम
पिन_यूएस> एसएसएनरीडेक्शन नियम
आप प्रत्येक में मास्किंग नियमों की समीक्षा करके सत्यापित कर सकते हैं कि आपके वैश्विक नियम असाइनमेंट डेटा स्रोतों में पूरी तरह और सही तरीके से प्रचारित हुए हैं। उदाहरण के लिए, पहले नियमों के साथ ऊपर दिखाए गए SCOTT.PERSONS तालिका में, अब हमारे पास है:
यदि किसी विशेष तालिका के किसी स्तंभ में कोई नियम नहीं है, या किसी भिन्न नियम की आवश्यकता है, तो प्रत्येक डेटा स्रोत में डिफ़ॉल्ट नियमों को लागू करने के बाद उस नियम को जोड़ा या संशोधित किया जा सकता है।
मास्क - डेटा क्लास डेटाबेस मास्किंग विज़ार्ड चलाएँ
एक बार जब आप यह सत्यापित कर लें कि आपके डेटा वर्गों को सही मास्किंग नियम सौंपे गए हैं, तो आप उन्हें विश्व स्तर पर लागू करने के लिए तैयार हैं।
iriLibrary.dataclass . पर राइट-क्लिक करें अपने IRI कार्यक्षेत्र प्रोजेक्ट एक्सप्लोरर ट्री में अपने प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में ऑब्जेक्ट करें, और IRI> न्यू डेटा क्लास डेटाबेस मास्किंग जॉब चुनें। . विज़ार्ड के पहले पृष्ठ में, सत्यापित करें कि प्रोजेक्ट फ़ोल्डर वह जगह है जहाँ आपका डेटा वर्ग और नियम लाइब्रेरी सहेजी गई थी, और कार्य को नाम दें। सारांश पृष्ठ दिखाएं चुनें नौकरी का विवरण देखने के लिए।
विज़ार्ड आपको नकाबपोश परिणामों को समान . में अपडेट करने की अनुमति देता है स्रोत टेबल (उन्हें स्थिर रूप से मास्क करने के लिए), विभिन्न . के लिए लक्ष्य तालिकाएँ, या फ़्लैट फ़ाइलें (अनुशंसित) ताकि आप पहले परिणामों को सत्यापित कर सकें, और उन्हें लक्ष्य पर लोड कर सकें। आउटपुटबदलें फ्लैट फ़ाइलें . के लिए और अगला . क्लिक करें ।
डेटा क्लास फ़िल्टर पृष्ठ पर, सभी डेटा वर्गों को चयनित रहने दें। अगलाक्लिक करें . डेटा स्रोत पृष्ठ पर, सभी आइटम चयनित रहने दें। यदि ऐसी तालिकाएँ थीं जिन पर आप कार्य नहीं चलाना चाहते थे, तो आप उन्हें यहाँ अचयनित कर देंगे।
चूंकि मैंने सारांश स्क्रीन दिखाने के लिए चुना है, इसलिए मैं कार्य सत्यापित कर सकता हूं:
समाप्त clicking क्लिक करने से पहले .
फिर स्क्रिप्ट बनाई जाती है और संपूर्ण कार्य को चित्रित करने के लिए एक प्रवाह आरेख खोला जाता है, जिसे विंडोज (या यूनिक्स) बैच फ़ाइल के रूप में भी क्रमबद्ध किया जाता है। प्रत्येक तालिका जिसमें एक कॉलम नकाबपोश होगा, एक भूरे रंग के ट्रांसफ़ॉर्म मैपिंग ब्लॉक द्वारा दर्शाया जाता है, जिसे एक कार्य स्क्रिप्ट में क्रमबद्ध किया जाता है।
ट्रांसफ़ॉर्म मैपिंग ब्लॉक पर डबल-क्लिक करके और लक्ष्य के लिए नारंगी रेखाओं की जांच करके मास्किंग संचालन की समीक्षा करें। ये इनपुट से बदले जा रहे कॉलम को दर्शाते हैं।
नारंगी रेखा के दाईं ओर फ़ील्ड में क्लिक करें और स्क्रीन के निचले भाग में गुण देखें। उन्नत फ़ील्ड विवरण लागू किए गए परिवर्तन (मास्किंग फ़ंक्शन) को दर्शाता है।
एक बार जब आप बनाए गए मास्किंग कार्य से सहज हो जाएं, तो इसे चलाएं। new_classProtection . में फ़ोल्डर में, new_classProtection.bat पर राइट-क्लिक करें फ़ाइल करें और इस रूप में चलाएं> बैच प्रोग्राम चुनें ।
कार्य कमांड लाइन पर चलता है, और नकाबपोश आउटपुट फ़ाइलें आपके प्रोजेक्ट फ़ोल्डर या फ़ाइल सिस्टम से समीक्षा के लिए खोली जा सकती हैं। दरअसल, बैच ऑपरेशन चलने के बाद, सभी मास्किंग टास्क स्क्रिप्ट और फ्लैट-फाइल आउटपुट मेरे नए जॉब फोल्डर में दिखाए जाते हैं।
नीचे दिया गया स्क्रीनशॉट बाईं ओर, मेरी एक तालिका के पहले और बाद की स्थिति, केंद्र में, और दाईं ओर स्क्रिप्ट और रूपरेखा में विशिष्ट कार्य विवरण दिखाता है। देखें कि इस तालिका में वर्गीकृत और नियम-असाइन किए गए तीन स्तंभों को योजना के अनुसार कैसे छिपाया गया था:
एक बार बैच मास्किंग कार्य चलने के बाद, आप अपने परिणामों की दोबारा जांच कर सकते हैं:
- उन्हें IRI कार्यक्षेत्र में तालिकाओं में लोड करें (जो लोडर फ़ाइलों को स्वतः बना सकता है);
- परिवर्तन करने के लिए कार्य को संशोधित करें; और/या,
- इसके बजाय आउटपुट को टेबल पर निर्देशित करने के लिए विज़ार्ड को फिर से चलाएँ।
ये मास्किंग कार्य कमांड लाइन पर चलते हैं, और डेटा रीफ़्रेश और स्वचालित संग्रह के लिए ट्रिगर या शेड्यूल किए जा सकते हैं। इस एंड-टू-एंड कॉन्फ़िगरेशन प्रक्रिया, या इसके परिनियोजन के किसी भी पहलू के बारे में यदि आपके कोई प्रश्न हैं या सहायता चाहिए तो संपर्क करें।
- क्रेडिट कार्ड और राष्ट्रीय आईडी नंबरों पर गलत सकारात्मक खोज परिणामों की संभावना को रोकने के लिए, आप पैटर्न-मिलान मूल्यों के माध्यम से खोजों के दौरान स्वचालित रूप से एक कम्प्यूटेशनल वैधता जांच कर सकते हैं। डेटा वर्ग परिभाषा के साथ संबद्ध करने के लिए डेटा वर्ग सत्यापन स्क्रिप्ट चुनें या बनाएं।
- यदि आप वोरासिटी में FieldShield का उपयोग करते हैं, तो आप बल्क लोड और सामान्य प्रश्नों को गति देने के लिए लक्ष्य तालिका की प्राथमिक अनुक्रमणिका कुंजी पर उन फ़ाइलों को एक साथ या बाद में सॉर्ट कर सकते हैं।
