条件付き動的データマスキング - Amazon Redshift

条件付き動的データマスキング

マスキング式に条件式を含むマスキングポリシーを作成することで、セルレベルでデータをマスクできます。例えば、その行の別の列の値に応じて、値に異なるマスクを適用するマスキングポリシーを作成できます。

以下は、条件付きデータマスキングを使用して、詐欺に巻き込まれたクレジットカード番号を部分的に編集し、他のすべてのクレジットカード番号を完全に隠すマスキングポリシーを作成してアタッチする例です。この例を実行するには、スーパーユーザーであるか、sys:secadmin ロールを持っている必要があります。

--Create an analyst role. CREATE ROLE analyst; --Create a credit card table. The table contains an is_fraud boolean column, --which is TRUE if the credit card number in that row was involved in a fraudulent transaction. CREATE TABLE credit_cards (id INT, is_fraud BOOLEAN, credit_card_number VARCHAR(16)); --Create a function that partially redacts credit card numbers. CREATE FUNCTION REDACT_CREDIT_CARD (credit_card VARCHAR(16)) RETURNS VARCHAR(16) IMMUTABLE AS $$ import re regexp = re.compile("^([0-9]{6})[0-9]{5,6}([0-9]{4})") match = regexp.search(credit_card) if match != None: first = match.group(1) last = match.group(2) else: first = "000000" last = "0000" return "{}XXXXX{}".format(first, last) $$ LANGUAGE plpythonu; --Create a masking policy that partially redacts credit card numbers if the is_fraud value for that row is TRUE, --and otherwise blanks out the credit card number completely. CREATE MASKING POLICY card_number_conditional_mask WITH (fraudulent BOOLEAN, pan varchar(16)) USING (CASE WHEN fraudulent THEN REDACT_CREDIT_CARD(pan) ELSE Null END); --Attach the masking policy to the credit_cards/analyst table/role pair. ATTACH MASKING POLICY card_number_conditional_mask ON credit_cards (credit_card_number) USING (is_fraud, credit_card_number) TO ROLE analyst PRIORITY 100;