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Delphix Data Masking

La seudonimización permite ocultar la identidad de los sujetos a terceros. Los seudónimos reemplazan los datos de identificación, de tal manera que no se pueden rastrear hasta una persona. Los métodos de seudonimización varían, pero los más comunes permiten asignar un alias o un número de clasificación aleatorio a cada sujeto. Entre las medidas, la legislación europea prevé la seudonimización de los datos. La seudonimización significa almacenar información de perfiles en una forma que hace imposible identificar al usuario a través de procedimientos de ofuscación de datos . Es una técnica que ha cobrado relevancia cuando no es necesario utilizar los datos personales de los interesados, tanto reales como completos. Para fotografiar la carga de una enfermedad en una determinada área geográfica, sexo o grupo de edad, los médicos necesitarán toda la información del paciente individual, sin embargo, Investigación y Desarrollo (I+D) no necesitará los datos de un paciente específico, sino los datos agrupados . para todos los pacientes. Por lo tanto, para una empresa que opera en el sector de la administración farmacéutica y el tratamiento de la salud, la seudonimización de datos representa una herramienta que puede utilizarse para realizar investigaciones, sin vulnerar la protección de la privacidad. anonimización La anonimización permite ofrecer información anónima, es decir, información que no se puede rastrear hasta una persona física. Por lo tanto, restablece la correlación entre los datos personales y una persona. La anonimización adecuada impide un enlace a los originales. Por lo tanto, un software automatizado para anonimizar datos reales permitiría la consulta de un cliente, proveedor, código fiscal, lista de facturas y tarjetas de crédito, correo electrónico o dirección, manteniendo la coherencia de los diversos campos, haciéndolo legible para quienes realizan la prueba. , sin vulnerar la privacidad de los interesados, exponiendo sus datos reales. El reemplazo La sustitución de datos sensibles por datos similares pero no relacionados es una metodología que permite preservar la autenticidad de los datos, al sustituir sus partes sensibles por datos igualmente significativos. la lucha La técnica de reorganización de personajes implica un patrón aleatorio. También en este caso el proceso es irreversible, por lo que impide la lectura/visualización de los datos originales a partir de los ofuscados. Haz clic aquí en Delphix Data Masking