View a markdown version of this page

Menggunakan data masking untuk menyembunyikan informasi sensitif - AWS Layanan Migrasi Database

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Menggunakan data masking untuk menyembunyikan informasi sensitif

Untuk menyembunyikan data sensitif yang disimpan dalam satu atau beberapa kolom tabel yang sedang dimigrasi, Anda dapat memanfaatkan tindakan aturan transformasi Data Masking. Mulai dari versi 3.5.4, AWS DMS memungkinkan penggunaan tindakan aturan transformasi penyembunyian data dalam pemetaan tabel, memungkinkan Anda untuk mengubah konten satu atau lebih kolom selama proses migrasi. AWS DMS memuat data yang dimodifikasi ke tabel target.

AWS Database Migration Service menyediakan tiga opsi untuk tindakan aturan transformasi penyembunyian data:

  • Masking Data: Topeng Digit

  • Masking Data: Digit Acak

  • Masking Data: Topeng Hashing

Tindakan aturan transformasi penyembunyian data ini dapat dikonfigurasi dalam pemetaan tabel tugas replikasi Anda, mirip dengan aturan transformasi lainnya. Target aturan harus diatur ke tingkat kolom.

Menyembunyikan nomor dalam data kolom dengan karakter masking

Tindakan aturan transformasi “Masking Data: Digit Mask” memungkinkan Anda untuk menutupi data numerik dalam satu atau lebih kolom dengan mengganti digit dengan karakter cetak ASCII tunggal yang Anda tentukan (tidak termasuk karakter kosong atau spasi).

Berikut contoh yang menutupi semua digit di cust_passport_no kolom customer_master tabel dengan karakter masking '#' dan memuat data bertopeng ke dalam tabel target:

{ "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "cust_schema", "table-name": "%" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "transformation", "rule-id": "2", "rule-name": "2", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "cust_schema", "table-name": "customer_master", "column-name": "cust_passport_no" }, "rule-action": "data-masking-digits-mask", "value": "#" } ] }

Misalnya, jika kolom cust_passport_no dalam tabel sumber berisi catatan “C6BGJ566669K”, AWS DMS tugas akan menulis data ini ke tabel target sebagai. "C#BGJ######K"

Mengganti angka di kolom dengan angka acak

Aturan transformasi “Masking Data: Digit Randomize” memungkinkan Anda mengganti setiap digit numerik dalam satu atau lebih kolom dengan angka acak. Dalam contoh berikut, AWS DMS ganti setiap digit di cust_passport_no kolom tabel sumber customer_master dengan angka acak dan menulis data yang dimodifikasi ke tabel target:

{ "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "cust_schema", "table-name": "%" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "transformation", "rule-id": "2", "rule-name": "2", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "cust_schema", "table-name": "customer_master", "column-name": "cust_passport_no" }, "rule-action": "data-masking-digits-randomize" } ] }

Misalnya, AWS DMS tugas akan mengubah nilai "C6BGJ566669K" di cust_passport_no kolom tabel sumber ke "C1BGJ842170K" dan menuliskannya ke database target.

Mengganti data kolom dengan nilai hash

Aturan transformasi “Masking Data: Hashing Mask” memungkinkan Anda mengganti data kolom dengan hash yang dihasilkan menggunakan SHA256 algoritma. Panjang hash akan selalu 64 karakter, maka panjang kolom tabel target harus minimal 64 karakter. Atau, Anda dapat menambahkan tindakan aturan change-data-type transformasi ke kolom untuk meningkatkan lebar kolom di tabel target.

Contoh berikut menghasilkan nilai hash panjang 64 karakter untuk data di cust_passport_no kolom tabel sumber customer_master dan memuat data yang diubah ke tabel target setelah menambah panjang kolom:

{ "rules": [ { "rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": { "schema-name": "cust_schema", "table-name": "%" }, "rule-action": "include" }, { "rule-type": "transformation", "rule-id": "2", "rule-name": "2", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "cust_schema", "table-name": "customer_master", "column-name": "cust_passport_no" }, "rule-action": "change-data-type", "data-type": { "type": "string", "length": "100", "scale": "" } }, { "rule-type": "transformation", "rule-id": "3", "rule-name": "3", "rule-target": "column", "object-locator": { "schema-name": "cust_schema", "table-name": "customer_master", "column-name": "cust_passport_no" }, "rule-action": "data-masking-hash-mask" } ] }

Misalnya, jika kolom cust_passport_no tabel sumber berisi nilai“C6BGJ566669K”, AWS DMS tugas akan menulis hash “7CB06784764C9030CCC41E25C15339FEB293FFE9B329A72B5FED564E99900C75” ke tabel target.

Batasan

  • Setiap opsi aturan transformasi Data Masking didukung hanya untuk AWS DMS tipe data tertentu:

    • Masking Data: Digits Mask didukung untuk kolom tipe data: WSTRING danSTRING.

    • Masking Data: Digit Randomize didukung untuk kolom tipe data: WSTRING, STRING; NUMERIC, INT1, INT2, INT4, and INT8 dengan rekan yang tidak ditandatangani.

    • Masking Data: Hashing Mask didukung untuk kolom tipe data: WSTRING danSTRING.

    Untuk mempelajari selengkapnya tentang pemetaan tipe AWS DMS data ke tipe data mesin sumber Anda, lihat pemetaan tipe data mesin sumber Anda dengan tipe AWS DMS data. Lihat tipe data sumber untukJenis data sumber untuk Oracle,Jenis sumber data untuk SQL Server,Jenis data sumber untuk PostgreSQL, danJenis data sumber untuk MySQL.

  • Menggunakan tindakan aturan Masking Data untuk kolom dengan tipe data yang tidak kompatibel akan menyebabkan kesalahan dalam tugas DMS. Lihat DataMaskingErrorPolicy di pengaturan tugas DMS untuk menentukan perilaku penanganan kesalahan. Untuk informasi selengkapnya tentang DataMaskingErrorPolicy, lihat Penanganan kesalahan pengaturan tugas.

  • Anda dapat menambahkan tindakan aturan transformasi change-data-type untuk mengubah tipe data kolom menjadi tipe yang kompatibel jika jenis kolom sumber Anda tidak didukung untuk opsi masking yang Anda rencanakan untuk digunakan. change-data-typeTransform rule-id asi harus menjadi jumlah yang lebih kecil dari id aturan dari transformasi masking sehingga perubahan tipe data terjadi sebelum masking.

  • Gunakan Data Masking: Tindakan Hashing Mask untuk menutupi kolom Kunci Prima/Kunci Unik/Kunci Asing, karena nilai hash yang dihasilkan akan unik dan konsisten. Dua opsi masking lainnya tidak dapat menjamin keunikan.

  • Sementara Data Masking: Digits Mask dan Data Masking: Digits Randomize hanya mempengaruhi digit dalam data kolom dan tidak mempengaruhi panjang data, Masking Data: Hashing Mask memodifikasi seluruh kolom, panjang data berubah menjadi 64 karakter. Oleh karena itu, tabel target yang akan dibuat sesuai atau aturan transformasi tipe data perubahan harus ditambahkan untuk kolom yang sedang ditutupi.

  • Kolom dengan tindakan aturan transformasi Data Masking yang ditentukan dikecualikan dari validasi data di AWS DMS. Jika kolom Kunci Prima/Kunci Unik ditutupi, validasi data tidak akan dijalankan untuk tabel ini; status validasi tabel tersebut akan sama dengan. No Primary key