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データ マスキング ツールは、機密データを現実的で構造的に類似したランダム値に置き換える場合に不可欠です。これにより、規制に準拠しながらレポートを簡単に分析できます。ただし、すべてのツールが同じ利点を提供するわけではありません。効率的なデータ マスキング ツールの主な機能と、それらを使用する際の最も一般的な課題を解決する方法について興味がありますか? この記事では、データ マスキング ソリューションの現在の状況を調べ、機密データを効果的に保護するのに役立つ 10 のベスト ツールを紹介します。
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データ マスキング ツールとは何ですか?
データマスキングツールは、効果的に 機密データを匿名化する生データに含まれる個人識別情報 (PII) を完全に認識不可能にします。データ保護における主要な防御層として、これらのツールはデータの再識別を不可能にし、比類のないセキュリティを提供します。
データマスキングツールに必須の機能
ベスト10のデータマスキングツールをランキングする前に、 最優秀候補者を選ぶ基準すべてのコンプライアンス要件を満たすために、適切に設計されたソフトウェアにはどのような機能が含まれている必要がありますか? 調べてみましょう。
セキュリティとコンプライアンス
データベース マスキング ツールの目的は、データのセキュリティとコンプライアンスを確保することです。
優れたツールを選択するには、次の機能を備えていることを確認してください。
- 監査ログ: 監査およびコンプライアンスの目的でマスキング アクティビティの詳細なログを保持します。
- 企業コンプライアンス: 強力なマスキングと保護のメカニズムを通じて、データ保護規制への準拠を保証します。
- 非可逆性: マスクされたデータを簡単にリバースエンジニアリングして元のデータを取得できないことを保証します。
人気のあるツールのほとんどにはこれらの機能が備わっていますが、本当に重要なのは、それらのパフォーマンスとセキュリティの強さです。次に、この点に焦点を当てます。
データの発見と分類
データ検出には、企業のシステムやデータベース全体にわたる機密データの識別と検索が含まれます。この段階の目標は、個人情報、機密情報、または規制対象情報を見つけることです。理想的なシステムでは、次のことが可能です。
- データベース、ファイル、システムの自動スキャン。
- 一般的なデータ タイプを識別するためのパターン マッチング (例: クレジットカード番号、社会保障番号)。
- 構造化されていない機密情報を検出するためのコンテンツ分析。
データが発見されると、適切なマスキング手法を選択するために、データはタイプと感度によって分類されます。ニーズに応じて、さまざまな基準でデータを分類できます。
- データの種類(例:財務、個人、健康)
- 規制要件;
- 事業価値;
- 露出した場合の潜在的な影響。
機密レベルは通常、公開、内部、機密、高度機密に分類されます。
マスキング技術
データ マスキング手法によって得られる結果は異なり、適したユース ケースも異なります。非製品テストではうまく機能するものが、製品開発では最悪のソリューションになることもあります。特定のマスキング手法をどのように、どこで使用するかを理解することが重要です。
静的データマスキング 静的データセット内の機密データを、非本番環境で使用される前に、架空の現実的なデータに置き換えます。このアプローチは、コピーが作成されてマスクされ、その後マスクされたデータが使用されるため、静的と呼ばれます。
動的データマスキング データを匿名化する 異なるユーザーがアクセスすると、その場で変更されます。データベース内の実際のデータは変更されません。
一貫したマスキング 同一の元の値が常に同じ値にマスクされ、参照整合性が維持されます。これにより、分析して テストデータ 現実的でありながら安全なエントリー。
さまざまな種類のデータマスキング技術について詳しく説明しました 以前の記事のXNUMXつで.
最新のデータベース マスキング ツールは複数の方法をサポートしていることが多く、さまざまなシナリオで柔軟に対応できます。
柔軟なマスキングアルゴリズム
柔軟なマスキングアルゴリズムは、高度なデータマスキングツールの重要な機能であり、機密データを隠すための適応性とカスタマイズ性に優れた方法を提供します。データの暗号化、置換、シャッフル、日付のエージング、一般化(ビニング)、マスキング、ヌル化(ブランク)、スクランブル、ハッシュ化、トークン化が最も一般的です。 データマスキングアルゴリズム 以前の記事で詳しく取り上げました。
ほとんどの企業はこれらの実証済みのアルゴリズムを使用していますが、AI と ML を活用した他のより高度な方法も急速に普及しています。これらのツールは比較的新しいものですが、すでに市場でその価値を示しており、Syntho は AI を活用したデータ マスキング ツールの最前線に立っています。
データのサブセット化
データのサブセット化では、大規模なデータセットのより小さな代表部分を作成します。これにより、非運用環境のデータ量を削減し、テストおよび開発プロセスのパフォーマンスを向上させることができます。さらに、ストレージ コストと処理時間を最小限に抑え、データの関係と参照整合性を維持するのに役立ちます。
データ サブセット化ツールを選択するときは、効率的で柔軟性があり、スケーラブルで、他のソフトウェアと適切に統合され、強力な自動化機能を備えたツールを探してください。

複数のデータソースのサポート
最高級のデータ マスキング ツールは、さまざまな種類のデータベース、ファイル形式、データ ストレージ システムで動作します。当然、好みの形式をサポートするツールを選択することになりますが、このレビューでは、さまざまなソースで動作するツールをまとめて紹介します。
スケーラビリティとパフォーマンス
パフォーマンスの面では、ツールはテラバイトまたはペタバイト単位のデータを処理し、分散処理または並列実行をサポートして大量のデータを効率的に管理できることが理想的です。また、ツールが CPU、メモリ、および I/O リソースをどれだけ迅速かつ効率的に使用するかも考慮する必要があります。
スケーラビリティについては、ツールがクラウドベースであり、水平方向(マシンの追加)と垂直方向(既存のハードウェアのアップグレード)の両方のスケーリングをサポートしているかどうかを確認します。
使いやすさと管理
ツールには、技術に詳しくないユーザーでも使いやすい、直感的で使いやすいインターフェースが必要です。できれば、好みに合わせてカスタマイズできるオプションが必要です。
また、監視を強化するために、ツールにはロールベースのアクセス制御機能も備わっている必要があります。最後に、自動化を構成する機能は、ルールを設定してツールをバックグラウンドでシームレスに実行できるようにするため、非常に重要です。
データマスキングツールの規制要件
企業は、データ プライバシー法に準拠するためにデータ マスキングを実施します。これらの法律は、機密データの使用、保存、共有を規制し、機密データの取り扱いに関するセキュリティとプライバシー対策を規定します。
規制対象データにはPIIと 保護された健康情報 (PHI)。PIIとは、名前、住所、社会保障番号など、個人を特定するあらゆるデータを指します。PHIはPIIのサブセットであり、医療記録、 健康保険情報、および個人の治療に関連するデータ。
ほぼすべての規制は、PII と PHI を保護するために制定された以下の主要な法律に基づいています。
- 一般的なデータ保護規則 (GDPR)ヨーロッパでは、 英国-GDPR イギリスで、 デジタル憲章実施法 カナダのDCIA、 個人情報の保護に関する法律 日本では、 個人データ保護 インドネシアの(PDP)法、およびその他の同様の法律。
- 健康保険の携帯性と説明責任に関する法律 米国の医療機関向けのHIPAA(医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律)です。
- ペイメントカード業界のデータセキュリティ基準 クレジットカード情報を扱う企業向けのPCI DSS。
- カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA)および カリフォルニア州のプライバシー権法 (CPRA)。
- この 上場企業会計改革および投資家保護法 米国企業の財務記録の保管と報告に関する国際財務報告基準 (SOX)。
マスキング技術は、すべての直接的および間接的な識別子を排除することで、組織がこれらの規制に準拠するのに役立ちます。マスキング後、データセットは識別不能または匿名化され、 データプライバシー法の対象外.
データマスキングツールの課題
すべてのデータ マスキング ツールは同様の課題に直面しています。自社に最適なツールを選択するには、これらの問題を理解し、最も効果的に対処する製品を見つける必要があります。
機密データの検索と識別
組織では通常、さまざまなシステム、データベース、ファイル形式にわたる大量のデータを扱います。このデータは多くの場合、統一されていないか構造化されていないため、プロセスが複雑になるだけです。
さらに、情報は文脈に依存し、単独で見ると意味が変わる可能性があります。データは時間の経過とともに変化する可能性があり、「機密」と見なされるものも変化する可能性があります。
この環境にあるすべてのデータのインスタンスを特定するには、コストと時間がかかります。ただし、強力なツールを使用すれば、この複雑なプロセスを合理化し、コストを削減できます。
データの整合性の維持
データ マスキング ソリューションでは、テーブルとデータベース間でデータの整合性を維持する必要があります。そうしないと、データが使用できなくなります。データ整合性の主な要素は次のとおりです。
- フォーマットの保存: ID 番号、電話番号、電子メール アドレスなどの形式を保持するには、メタデータを正確に分類する必要があります。
- 参照整合性: 参照整合性を維持することで、機密データがマスクされている下位環境でもエンタープライズ システムがスムーズに動作することが保証されます。
- 意味的整合性: データは、特定のコンテキストでその意味が保持されるようにマスクする必要があります。
- 性別の保存: 名前をランダムに変更すると、表内の性別の分布も変わります。
- データの一意性: データセット内の機密データが SSN のように一意である場合、データ マスキング ツールは各データ要素に一意の値を適用する必要があります。この手法には衝突回避機能が組み込まれている必要があります。
スケーラビリティ
データ マスキングを使用する組織は、業務の規模の大きさから課題に直面しています。毎日の業務フローにより、新しいレコードが生成され、膨大なデータ セットが構築されます。したがって、データ マスキング ソリューションは、インフラストラクチャに大きな負担がかからないように、大規模なデータベースを処理できる必要があります。
性能
データ マスキングは多くの場合、リソースを大量に消費し、システム パフォーマンスに影響を及ぼします。特に複雑な手法の場合は、追加のハードウェアまたはソフトウェアへの投資が必要になります。静的データ マスキング ツールは帯域幅をある程度消費しますが、動的データ マスキング ツールは通常、より多くのリソースを使用し、大幅に最適化しない限りパフォーマンスが低下します。
繰り返し
変更されていないデータに同じマスキング ルールを繰り返し適用すると、計算リソースが無駄になります。適切なキャッシュによってこの問題を解決できますが、簡単ではありません。キャッシュを最新の状態に保つことと、最高のパフォーマンスを達成することのバランスを慎重に取る必要があります。
データマスキングツールトップ10
いよいよ、この記事の核心に迫ります。市場にある上位 10 個のデータ マスキング ツールを見て、それらを比較してみましょう。
1. シンソ
Syntho のデータ マスキング アプローチにより、非効率で人為的エラーが発生しやすい手動のデータ マスキングが不要になります。手動プロセスは時間がかかりすぎるため、不完全なマスキングや役に立たないデータが発生する可能性があります。対照的に、スマート マスキング テクノロジーは、一貫した PII 保護とコンプライアンスを保証します。

Syntho は、以下の機能を使用して、すべてのデータ ソースの機密情報を保護するための自動データ マスキング ソリューションを提供します。
- 匿名化と合成: 代表的なシナリオでの包括的なテストと開発のために、運用データを反映したテスト データを生成します。
- ルールベースの合成データ: 事前定義されたルールと制約を使用して、現実世界またはターゲットのシナリオを模倣する合成データを生成します。
- サブセット化: 参照整合性を維持しながら、レコードを削減して、リレーショナル データベースのより小さな代表的なサブセットを作成します。
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2. インフォマティカ

情報 データの検出、作成、サブセット化をサポートします。この製品は水平方向と垂直方向の両方に拡張でき、DevOps CI/CD パイプラインと統合されます。
このプラットフォームは、コンプライアンスを確保するために、生の生産データのデータ マスキングを提供します。包括的なドキュメントと応答性の高いテクニカル サポートにより、オンボーディング プロセスが容易になります。
欠点としては、複雑な初期設定と、大規模なデータセットでは非常に遅くなる可能性があるデータのサブセット化プロセスが挙げられます。大きな問題ではありませんが、インターフェースはやや扱いにくく、時代遅れな感じがします。
3.K2ビュー

K2viewのデータ マスキング ソリューションは、同社のより広範なデータ製品プラットフォームの一部です。このソリューションは、従来のテーブル構造ではなくビジネス エンティティを中心にデータを整理する、同社の特許取得済みのマイクロデータベース テクノロジを活用しています。このアプローチにより、リアルタイムのデータ マスキングと合成データ生成が可能になり、複雑なデータ環境におけるパフォーマンスと柔軟性が向上します。
4. ダットプロフ

ダットプロフ テスト データ管理スイートの一部として、強力なデータ マスキング ソリューションを提供します。
DATPROF は、複数のアプリやデータベース間でデータの一貫性を保ち、大容量データベースでも優れたパフォーマンスを発揮します。このソリューションは、直感的なインターフェイスと、実装を迅速化できる事前構築されたマスキング ルールを備えています。
しかし、このツールは比較的新しいため、多くの重要な機能が欠けています。ユーザーからは、特定のファイル形式やサードパーティ統合が欠けていることについて特に不満の声が上がっています。
5. デルフィックス

デルフィックス さまざまなソースにわたるデータ マスキングを自動化し、分散処理によって大量のデータを効率的に処理します。
簡単なインターフェースと定義済みのルールによりポリシー作成が簡素化され、構造化ソースと非構造化ソース全体で機密データが識別されます。Delphix は、さまざまな環境でデータの一貫性と参照整合性を確保し、レポート機能を提供します。
しかし、その急峻な学習曲線と高いコストは、一部のユーザーを遠ざけ、ツールの価値に影響を与える可能性があります。 投資収益率.
6. ビズデータX

ビズデータX は、データの匿名化に対する総合的なアプローチで知られるデータ マスキング ソリューションです。機密データを効果的に偽装しながら、元の構造と使いやすさを維持します。
このツールは、検出、マスキング、プロビジョニングをカバーするエンドツーエンドのワークフローを提供し、オールインワン ソリューションを求める企業に最適です。もう 1 つの重要な機能は、企業全体でテスト データを効果的に管理するためのテスト データ管理 (TDM) ポータルです。
ただし、一部のユーザーからは、データ モデルのインポートとカスタム GUI の実装に関する問題が報告されています。
7. イムタ

イムタ 動的なデータ保護に優れています。データの整合性を維持し、ストレージのオーバーヘッドを削減しながら、データを複製または再配置することなく、マスキング ポリシーを動的に実装します。
独自のプライバシー強化テクノロジー (PET) の使用により、データのセキュリティが強化されます。
潜在的な懸念事項としては、ベンダー ロックインや、独自技術への依存による既存システムとの統合の課題などが挙げられます。また、ユーザーからは、更新頻度の低さやカスタマー サポートの問題に対する不満も寄せられています。
8. IBM InfoSphere Optim データのプライバシー

IBM InfoSphere Optim データのプライバシー 広範なデータ マスキング操作を適切に処理するため、複雑で大量のデータを扱う環境に最適です。
他の IBM 製品とシームレスに統合されるため、IBM テクノロジーにすでに投資している企業にとって予算に優しいオプションとなります。
とはいえ、ユーザーはこのツールの使いにくいUI、機能過多、そして急な学習曲線に苦労している。
9. スカイフロー

スカイフロー 規制遵守、特に GDPR に合わせてカスタマイズされたデータ プライバシー ボールトとして際立っています。
Skyflow の強みは、ゼロトラスト データ セキュリティ原則とプライバシー バイ デザインであり、機密データを保護するための堅牢なフレームワークを構築します。コンプライアンスに重点を置いているため、厳格なデータ保護法に取り組んでいる組織にとって魅力的です。
しかし、勢いを増すためには、価格体系を簡素化し、ユーザーエクスペリエンスを合理化する必要があります。
10. Broadcom テストデータマネージャー

Broadcom テストデータマネージャー(旧称 CA Test Data Manager)は、継続的デリバリー環境でのテスト データの管理という課題に対処します。
データのサブセット化、マスキング、合成データ生成を組み合わせて、アジャイル ソフトウェア開発のニーズをサポートします。
欠点の 1 つは、ツールの可能性を最大限に活用するために、トレーニングとセットアップに多額の投資が必要になることです。
まとめ
このリストにあるツールはどれも素晴らしいものですが、最も包括的なソリューションとして Syntho が際立っています。Syntho は、主要な最新のデータ生成方法をすべて統合し、オールインワン ツールでさまざまなタスクに取り組むための優れた柔軟性を提供します。
Syntho の最も魅力的な機能は、合成データ生成に対する AI 主導のアプローチです。当社のモデルはデータとその特性を学習し、新しいデータを効果的に合成して機密情報を隠します。
私たちはまた、 透明な価格体系 固定ライセンス料金で、追加の使用料なしですべての機能にアクセスできます。
Syntho は、すべてのデータ ソースにわたって機密情報を保護するための自動データ マスキング ソリューションを提供します。 デモをお試しください データの品質を損なうことなくコンプライアンスを確保する方法を確認します。
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