Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 動態資料遮罩
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**注意**  
Amazon Redshift 會在記錄對 Data Catalog 檢視進行之查詢的相關資訊時，自動遮罩特定系統資料表欄，以防止暴露敏感的中繼資料。如需詳細資訊，請參閱《Amazon Redshift 管理指南》**中的[安全記錄](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/db-auditing-secure-logging.html)。

使用 Amazon Redshift 中的動態資料遮罩 (DDM)，您可以保護資料倉儲中的敏感資料。您可以操控 Amazon Redshift 在查詢時向使用者顯示敏感資料的方式，而無需在資料庫中進行轉換。您可以透過將自訂混淆規則套用至指定使用者或角色的遮罩政策，來控制資料的存取。如此一來，您就可以回應不斷變更的隱私權需求，而不必修改基礎資料或編輯 SQL 查詢。

動態資料遮罩原則會隱藏、混淆或虛擬化符合指定格式的資料。當附加至資料表時，遮罩運算式會套用至其一或多個資料欄。您可以進一步修改遮罩政策，只將政策套用至特定使用者，或套用至可以使用 [角色型存取控制 (RBAC)](t_Roles.md) 建立的使用者定義角色。此外，您可以在建立遮罩政策時使用條件資料欄，在儲存格層級上套用 DDM。如需條件式遮罩的詳細資訊，請參閱 [條件式動態資料遮罩](t_ddm-conditional.md)。

您可以將不同混淆層級的多個遮罩政策套用至資料表中的相同資料欄，並將期指派給不同的角色。當您有不同角色且搭配套用至一個資料欄的不同政策時，為避免發生衝突，您可以為每個應用程式設定優先順序。如此一來，您就可以控制指定使用者或角色可以存取的資料。DDM 政策可以部分或完全修訂資料，或使用以 SQL、Python 或 AWS Lambda撰寫的使用者定義函數來雜湊資料。透過使用雜湊來遮罩資料，您可以在不存取潛在敏感資訊的情況下對此資料套用聯結。