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        面對GDPR和CCPA時,為什么要使用組合類型的加密方式?
        發布時間:2019-12-20 20:31:12   閱讀次數:

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        擺在眼前的問題

        使用單一的數據加密(Encrypt)或令牌化Tokenization)無法滿足GDPR / CCPA規定的動態和規模的數據保護。原因如下:


        隨著隱私合規性要求的快速發展,將來越來越多的數據類型將被視為敏感數據。例如一位德國客戶最近將其在數據庫中將30,000個列標記為敏感列。需要以某種方式匿名化此敏感數據,并且組織不受限于這樣做的特定方法。


        一種自然的解決方法是使用加密作為一種剝離數據含義的方法,從而將其匿名化。但是,公司嘗試在數據庫級別或應用程序上實施數據加密時會失敗。


        為什么會出現這樣的問題?

        1. 構建數據庫UDF和更改應用程序源代碼(調用每個加密列的加密/解密API)需要很高的實施成本和DBA /開發技能。

        2. 由于性能,技術或業務的原因,無法監視、控制和保護未加密的敏感數據(例如,無法對COTS應用程序進行加密)。

        3. 使用加密列時的性能下降和復雜性(例如,加密列上的通配符('*')搜索,“喜歡”和“介于”條件強加了完整列解密)。


        加密無疑是為每個列創建數據庫UDF來加密每個插入和更新調用,同時解密每個讀取的過程所需要的時間和CPU資源??紤]一下對數百個數據存儲和應用程序中的100個敏感列進行加密將花費多少時間和成本?,F在想象一下加密1000列將花費多少!


        除了不可避免的擴大規模的挑戰外,實施加密是一項復雜的任務,需要技術技能。使用API或JDBC / ODBC包裝器對加密數據元素進行的每個相關應用程序調用都需要代碼更改,此外還需要創建和維護數據庫UDF,以加密眾多DBA和開發人員對直接數據庫訪問的權限。這種做法的成本很高,并且會影響將來的數據庫和應用程序升級以及性能。如果無法對API進行編碼或將其忽略,則會產生錯誤的業務結果,并會導致數據損壞。


        從性能下降和無法監視未加密的數據到構建數據庫UDF所需的高昂實施成本和開發技能,很明顯,數據庫加密無法擴展以保護數百個應用程序和數千個個人數據項。


        意識到行業以及隱私法規當前面臨的挑戰,很明顯,需要使用更合適的技術。動態加密和動態數據屏蔽與磁盤級加密相結合,提供了一種可選的匿名化方法,該方法可以在不遇到靜態加密障礙的情況下使用。


        該如何正確的選擇安全產品?

        Vormetric數據安全平臺中內含:動態加密(Vormetric應用加密)、動態數據屏蔽Vormetric批量數據轉換)和磁盤級加密(Vormetric透明加密)。企業可以在一套平臺內,依據業務和性能要求,用最低的維護成本和造價成本,實現對安全合規性要求的滿足。


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