조건부 동적 데이터 마스킹

마스킹 표현식에서 조건식을 사용하여 마스킹 정책을 생성하여 셀 수준에서 데이터를 마스킹할 수 있습니다. 예를 들어 해당 행에 있는 다른 열의 값에 따라 다른 마스크를 값에 적용하는 마스킹 정책을 만들 수 있습니다.

다음은 조건부 데이터 마스킹을 사용하여 사기와 관련된 신용 카드 번호를 부분적으로 수정하고 다른 모든 신용 카드 번호를 완전히 숨기는 마스킹 정책을 만들고 첨부하는 예입니다. 이 예제를 실행하려면 수퍼유저이거나 sys:secadmin 역할이 있어야 합니다.

--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;