ما هو إخفاء البيانات وكيف يتم تنفيذه بالطريقة الصحيحة؟

تتزايد الغرامات المتعلقة بالتعرض للبيانات الحساسة. على سبيل المثال ، يمكن أن تكلف الانتهاكات الرئيسية للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) الشركات ما يصل إلى 4٪ من مبيعاتها السنوية العالمية ، في حين أن الانتهاكات الإجمالية لقانون HIPAA يمكن أن تؤدي إلى السجن.

قد تكون بيئة الإنتاج الخاصة بك محمية تمامًا. ولكن ماذا عن اختبار المبادرات وعروض المبيعات؟ هل أنت واثق من المتعاقدين الخارجيين الذين يمكنهم الوصول إلى بياناتك الحساسة؟ هل سيبذلون قصارى جهدهم لحمايته؟

لضمان الامتثال وسلامة البيانات ، تتجه الشركات إلى مزودي خدمة إدارة البيانات. إذا كنت مهتمًا أيضًا ، فراجع هذا الدليل للإجابة على الأسئلة الثلاثة المهمة:

• ما هو إخفاء البيانات؟
• لماذا ومتى تحتاجه ، و
• كيف يمكن لشركتك أن تنفذها بنجاح؟

كما يقدم مثالا مفصلا لإخفاء البيانات من محفظتنا. بعد قراءة المقال ، سيكون لديك معلومات كافية للتفاوض مع بائعي إخفاء البيانات.

فهم إخفاء البيانات

إذن ، ما هو إخفاء البيانات؟

يتم تعريف إخفاء البيانات على أنه بناء نسخة واقعية ومتشابهة من الناحية الهيكلية ، ولكنها مع ذلك مزيفة من البيانات التنظيمية. يغير قيم البيانات الأصلية باستخدام تقنيات المعالجة مع الحفاظ على نفس التنسيق ، ويقدم إصدارًا جديدًا لا يمكن إعادة تصميمه أو تتبعه إلى القيم الأصلية. فيما يلي مثال على البيانات المقنعة:

هل تحتاج إلى تطبيق خوارزميات إخفاء البيانات على جميع البيانات المخزنة داخل شركتك؟ على الأرجح لا. فيما يلي أنواع البيانات التي تحتاج بالتأكيد إلى حمايتها:

• تشمل المعلومات الصحية المحمية (PHI) السجلات الطبية والاختبارات المعملية ومعلومات التأمين الطبي وحتى التركيبة السكانية.
• ترتبط معلومات بطاقة الدفع بمعلومات بطاقة الائتمان والخصم وبيانات المعاملات بموجب معيار أمان بيانات صناعة بطاقات الدفع (PCI DSS).
• معلومات التعريف الشخصية (PII) ، مثل جواز السفر وأرقام الضمان الاجتماعي. في الأساس ، أي معلومة يمكن استخدامها لتحديد هوية الشخص.
• تشمل الملكية الفكرية (IP) الاختراعات ، مثل التصميمات ، أو أي شيء له قيمة للمنظمة ويمكن سرقته.

لماذا تحتاج اخفاء البيانات؟

إخفاء البيانات يحمي المعلومات الحساسة المستخدمة لأغراض غير إنتاجية. لذلك ، طالما أنك تستخدم أيًا من أنواع البيانات الحساسة المعروضة في القسم السابق في التدريب أو الاختبار أو عروض المبيعات أو أي أنواع أخرى من الأنشطة غير الإنتاجية ، فأنت بحاجة إلى تطبيق تقنيات إخفاء البيانات. هذا منطقي لأن البيئات غير الإنتاجية عادة ما تكون أقل حماية وتقدم المزيد من الثغرات الأمنية.

علاوة على ذلك ، إذا كانت هناك حاجة لمشاركة بياناتك مع البائعين والشركاء الخارجيين ، فيمكنك منح الوصول إلى البيانات المقنعة بدلاً من إجبار الطرف الآخر على الامتثال لتدابير الأمان الشاملة للوصول إلى قاعدة البيانات الأصلية. تشير الإحصائيات إلى أن 19٪ من خروقات البيانات تحدث بسبب التنازلات من جانب شريك العمل.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يوفر إخفاء البيانات المزايا التالية:

• يجعل البيانات التنظيمية غير مجدية لمجرمي الإنترنت في حالة تمكنهم من الوصول إليها
• يقلل من المخاطر التي تشكلها مشاركة البيانات مع المستخدمين المعتمدين ومشاريع الاستعانة بمصادر خارجية
• يساعد على الامتثال للوائح المتعلقة بخصوصية البيانات والأمان ، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) ، وقانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) ، وأي لوائح أخرى سارية في مجال عملك
• يحمي البيانات في حالة الحذف ، حيث لا تزال طرق حذف الملفات التقليدية تترك أثرًا لقيم البيانات القديمة
• يحمي بياناتك في حالة نقل البيانات غير المصرح به

أنواع إخفاء البيانات

هناك خمسة أنواع رئيسية من إخفاء البيانات التي تهدف إلى تغطية الاحتياجات التنظيمية المختلفة.

1. إخفاء البيانات الثابتة

هذا يعني إنشاء نسخة احتياطية من البيانات الأصلية والحفاظ عليها آمنة في بيئة منفصلة لحالات استخدام الإنتاج. ثم يخفي النسخة من خلال تضمين قيم وهمية ولكنها واقعية ، ويجعلها متاحة لأغراض غير إنتاجية (على سبيل المثال ، الاختبار ، البحث) ، وكذلك مشاركتها مع المقاولين.

2. إخفاء البيانات الديناميكية

يهدف إلى تعديل مقتطف من البيانات الأصلية في وقت التشغيل عند تلقي استعلام إلى قاعدة البيانات. لذلك ، يقوم المستخدم غير المصرح له بعرض المعلومات الحساسة بالاستعلام عن قاعدة بيانات الإنتاج ، ويتم إخفاء الاستجابة بسرعة دون تغيير القيم الأصلية. يمكنك تنفيذه عبر وكيل قاعدة البيانات ، كما هو موضح أدناه. عادةً ما يتم استخدام نوع إخفاء البيانات هذا في إعدادات القراءة فقط لمنع تجاوز بيانات الإنتاج.

3. إخفاء البيانات أثناء الطيران

يخفي نوع إخفاء البيانات هذا البيانات عند نقلها من بيئة إلى أخرى ، مثل من الإنتاج إلى الاختبار. إنه شائع لدى المؤسسات التي تنشر البرامج باستمرار وتنفذ عمليات تكامل كبيرة للبيانات.

4. إخفاء البيانات الحتمية

يستبدل بيانات العمود بنفس القيمة الثابتة. على سبيل المثال ، إذا كنت تريد استبدال "Olivia" بـ "Emma" ، فعليك القيام بذلك في جميع الجداول المرتبطة ، وليس فقط في الجدول الذي تقوم بإخفائه حاليًا.

5. التعتيم على البيانات الإحصائية

يستخدم هذا للكشف عن معلومات حول الأنماط والاتجاهات في مجموعة البيانات دون مشاركة أي تفاصيل عن الأشخاص الفعليين الذين يتم تمثيلهم هناك.

7 تقنيات رئيسية لإخفاء البيانات

يمكنك العثور أدناه على سبعة من أشهر تقنيات إخفاء البيانات. يمكنك دمجها لتغطية الاحتياجات المختلفة لعملك.

1. خلط. يمكنك تبديل قيم البيانات وإعادة تعيينها داخل نفس الجدول. على سبيل المثال ، إذا قمت بخلط عمود اسم الموظف عشوائيًا ، فستحصل على التفاصيل الشخصية الحقيقية للموظف المطابقة للآخر.
2. تخليط. يعيد ترتيب الأحرف والأعداد الصحيحة لحقل البيانات بترتيب عشوائي. إذا كان المعرف الأصلي للموظف هو 97489376 ، بعد تطبيق الخلط ، ستتلقى شيئًا مثل 37798649. يقتصر هذا على أنواع بيانات معينة.
3. الإلغاء. هذه استراتيجية إخفاء بسيطة حيث يتم تعيين قيمة فارغة لحقل بيانات. هذه الطريقة لها استخدام محدود لأنها تميل إلى فشل منطق التطبيق.
4. الاستبدال. يتم استبدال البيانات الأصلية بقيم وهمية ولكنها واقعية. بمعنى أن القيمة الجديدة لا تزال بحاجة إلى تلبية جميع قيود المجال. على سبيل المثال ، يمكنك استبدال رقم بطاقة الائتمان لشخص ما برقم آخر يتوافق مع القواعد التي يفرضها البنك المصدر.
5. فرق الرقم. هذا ينطبق في الغالب على المعلومات المالية. أحد الأمثلة هو إخفاء الرواتب الأصلية عن طريق تطبيق +/- 20٪ فرق.
6. شيخوخة التاريخ. تعمل هذه الطريقة على زيادة أو تقليل التاريخ بنطاق معين ، مع الحفاظ على أن التاريخ الناتج يفي بقيود التطبيق. على سبيل المثال ، يمكنك تحديد عمر جميع العقود بمقدار 50 يومًا.
7. المتوسط. يتضمن استبدال جميع قيم البيانات الأصلية بمتوسط. على سبيل المثال ، يمكنك استبدال كل حقل راتب فردي بمتوسط ​​قيم الرواتب في هذا الجدول.

كيفية تنفيذ إخفاء البيانات بالطريقة الصحيحة؟

إليك خطة تنفيذ إخفاء البيانات المكونة من 5 خطوات.

الخطوة الأولى: حدد نطاق مشروعك

قبل أن تبدأ ، ستحتاج إلى تحديد الجوانب التي ستغطيها. فيما يلي قائمة بالأسئلة النموذجية التي يمكن لفريق البيانات الخاص بك دراستها قبل متابعة مبادرات الإخفاء:

• ما هي البيانات التي نتطلع إلى إخفاءها؟
• أين تقع؟
• من المخول للوصول إليه؟
• ما هو مستوى الوصول لكل مستخدم مما سبق؟ من يمكنه فقط عرض القيم ومن يمكنه تغييرها وحذفها؟
• ما هي التطبيقات التي تستخدم هذه البيانات الحساسة؟
• ما هو تأثير إخفاء البيانات على مختلف المستخدمين؟
• ما هو مستوى التقنيع المطلوب ، وكم مرة سنحتاج إلى تكرار العملية؟
• هل نتطلع إلى تطبيق إخفاء البيانات عبر المؤسسة بأكملها أم قصرها على منتج معين؟

الخطوة 2: تحديد كومة تقنيات إخفاء البيانات

خلال هذه الخطوة ، تحتاج إلى تحديد الأسلوب أو مجموعة أدوات إخفاء البيانات الأكثر ملاءمة للمهمة المطروحة.

بادئ ذي بدء ، تحتاج إلى تحديد أنواع البيانات التي تحتاج إلى إخفاءها ، على سبيل المثال ، الأسماء والتواريخ والبيانات المالية وما إلى ذلك ، حيث تتطلب الأنواع المختلفة خوارزميات مخصصة لإخفاء البيانات. بناءً على ذلك ، يمكنك أنت وموردك اختيار مكتبة (مكتبات) مفتوحة المصدر يمكن إعادة استخدامها لإنتاج أفضل حل لإخفاء البيانات الأنسب. ننصح بالانتقال إلى بائع برامج ، حيث سيساعدك على تخصيص الحل ودمجه دون عناء في سير العمل عبر الشركة بأكملها دون مقاطعة أي عمليات تجارية. أيضًا ، من الممكن بناء شيء ما من الصفر لتغطية احتياجات الشركة الفريدة.

هناك أدوات جاهزة لإخفاء البيانات يمكنك شراؤها ونشرها بنفسك ، مثل Oracle Data Masking و IRI FieldShield و DATPROF وغير ذلك الكثير. يمكنك اختيار هذه الإستراتيجية إذا كنت تدير جميع بياناتك بنفسك ، وتفهم كيفية عمل تدفقات البيانات المختلفة ، ولديك قسم تكنولوجيا المعلومات يمكنه المساعدة في دمج حل إخفاء البيانات الجديد هذا في العمليات الحالية دون إعاقة الإنتاجية.

الخطوة 3: تأمين خوارزميات إخفاء البيانات المحددة

يعتمد أمان بياناتك الحساسة إلى حد كبير على أمان خوارزميات توليد البيانات المزيفة المختارة. لذلك ، يمكن للأفراد المعتمدين فقط معرفة خوارزميات إخفاء البيانات التي يتم نشرها ، حيث يمكن لهؤلاء الأشخاص عكس هندسة البيانات المقنعة إلى مجموعة البيانات الأصلية بهذه المعرفة. إنها ممارسة جيدة لتطبيق فصل الواجبات. على سبيل المثال ، يختار قسم الأمن أفضل الخوارزميات والأدوات المناسبة ، بينما يحتفظ مالكو البيانات بالإعدادات المطبقة في إخفاء بياناتهم.

الخطوة 4: الحفاظ على التكامل المرجعي

تعني التكامل المرجعي أن كل نوع بيانات داخل مؤسستك محجوب بنفس الطريقة. يمكن أن يكون هذا تحديًا إذا كانت مؤسستك كبيرة إلى حد ما ولديها العديد من وظائف الأعمال وخطوط الإنتاج. في هذه الحالة ، من المحتمل أن تستخدم شركتك خوارزميات مختلفة لإخفاء البيانات في مهام مختلفة.

للتغلب على هذه المشكلة ، حدد جميع الجداول التي تحتوي على قيود مرجعية وحدد الترتيب الذي ستخفي فيه البيانات حيث يجب إخفاء الجداول الأصلية قبل الجداول الفرعية المقابلة. بعد الانتهاء من عملية التقنيع ، لا تنس التحقق مما إذا كان قد تم الحفاظ على التكامل المرجعي.

الخطوة 5: اجعل عملية التقنيع قابلة للتكرار

يمكن أن يؤدي أي تعديل على مشروع معين ، أو مجرد تغييرات عامة داخل مؤسستك ، إلى تعديل البيانات الحساسة وإنشاء مصادر بيانات جديدة ، مما يفرض الحاجة إلى تكرار عملية التقنيع.

هناك حالات يمكن أن يكون فيها إخفاء البيانات جهدًا لمرة واحدة ، كما هو الحال في حالة إعداد مجموعة بيانات تدريبية متخصصة سيتم استخدامها لبضعة أشهر لمشروع صغير. ولكن إذا كنت تريد حلاً يخدمك لفترة طويلة ، فقد تصبح بياناتك قديمة في وقت ما. لذلك ، استثمر الوقت والجهد في إضفاء الطابع الرسمي على عملية الإخفاء لجعلها سريعة وقابلة للتكرار وأتمتة قدر الإمكان.

قم بتطوير مجموعة من قواعد التقنيع ، مثل البيانات التي يجب إخفاءها. حدد أي استثناءات أو حالات خاصة يمكنك توقعها في هذه المرحلة. الحصول على / إنشاء البرامج النصية والأدوات الآلية لتطبيق قواعد الإخفاء هذه بطريقة متسقة.

قائمة التحقق الخاصة بك لاختيار حل إخفاء البيانات

سواء كنت تعمل مع بائع برامج من اختيارك أو تختار حلاً جاهزًا ، يحتاج المنتج النهائي إلى اتباع أفضل ممارسات إخفاء البيانات هذه:

• كن غير قابل للعكس ، مما يجعل من المستحيل عكس هندسة البيانات المزيفة إلى قيمها الأصلية
• حماية سلامة قاعدة البيانات الأصلية وعدم جعلها عديمة الفائدة عن طريق إجراء تغييرات دائمة عن طريق الخطأ
• قم بإخفاء البيانات غير الحساسة إذا كان ذلك ضروريًا لحماية المعلومات الحساسة
• وفر فرصة للأتمتة ، حيث ستتغير البيانات في مرحلة ما ولا تريد البدء من الصفر في كل مرة
• توليد بيانات واقعية تحافظ على هيكل وتوزيع البيانات الأصلية ، وتفي بقيود العمل
• كن قابلاً للتطوير لاستيعاب أي مصادر بيانات إضافية تريد دمجها في عملك
• متوافق مع جميع اللوائح المعمول بها ، مثل HIPAA و GDPR ، وسياساتك الداخلية
• الاندماج جيدًا في الأنظمة الحالية وسير العمل

تحديات إخفاء البيانات

فيما يلي قائمة بالتحديات التي قد تواجهها أثناء التنفيذ.

• الحفاظ على الشكل. يجب أن يفهم حل التقنيع البيانات وأن يكون قادرًا على الحفاظ على تنسيقها الأصلي.
• الحفاظ على الجنس. يجب أن تكون منهجية إخفاء البيانات المختارة على دراية بالجنس عند إخفاء أسماء الأشخاص. خلاف ذلك ، سيتم تغيير توزيع الجنس داخل مجموعة البيانات.
• النزاهة الدلالية. يجب أن تتبع القيم المزيفة التي تم إنشاؤها قواعد العمل التي تقيد أنواع البيانات المختلفة. على سبيل المثال ، يجب أن تندرج الرواتب ضمن نطاق معين ، ويجب أن تتبع أرقام الضمان الاجتماعي صيغة محددة مسبقًا. هذا صحيح أيضًا للحفاظ على التوزيع الجغرافي للبيانات.
• تفرد البيانات. إذا كان يجب أن تكون البيانات الأصلية فريدة ، مثل رقم معرف الموظف ، فإن تقنية إخفاء البيانات تحتاج إلى توفير قيمة فريدة.
• الموازنة بين الأمن وسهولة الاستخدام. إذا كانت البيانات مقنعة بشدة ، فقد تصبح عديمة الفائدة. من ناحية أخرى ، إذا لم تكن محمية بما فيه الكفاية ، يمكن للمستخدمين الحصول على وصول غير مصرح به.
• قد يكون دمج البيانات في تدفقات العمل الحالية غير مريح للغاية للموظفين في البداية ، حيث اعتاد الناس على العمل بطريقة معينة ، والتي يتم تعطيلها حاليًا.

مثال على إخفاء البيانات من محفظة ITRex

كانت منظمة رعاية صحية دولية تتطلع إلى إخفاء معلومات التعريف الشخصية الحساسة (PII) المقدمة في أشكال متعددة والمقيمين في كل من بيئات الإنتاج وغير الإنتاج. لقد أرادوا إنشاء برنامج إخفاء بيانات يعمل بنظام ML يمكنه اكتشاف وإخفاء معلومات تحديد الهوية الشخصية أثناء الامتثال للسياسات الداخلية للشركة ، والقانون العام لحماية البيانات (GDPR) ، ولوائح خصوصية البيانات الأخرى.

لاحظ فريقنا على الفور التحديات التالية:

• كان لدى العميل كميات هائلة من البيانات ، وأكثر من 10000 مصدر بيانات ، والعديد من تدفقات البيانات المقابلة
• لم تكن هناك استراتيجية واضحة لإخفاء البيانات من شأنها أن تغطي جميع الإدارات المختلفة

نظرًا لهذا التنوع الكبير ، أراد فريقنا التوصل إلى مجموعة من السياسات والعمليات التي من شأنها توجيه مالكي مجموعات البيانات المختلفة حول كيفية إخفاء بياناتهم وستكون بمثابة أساس لحلنا. على سبيل المثال ، يمكن أن يأتي شخص ما بقائمة نقاط البيانات التي يريد تشويشها سواء مرة واحدة أو بشكل مستمر ، والحل ، الذي يسترشد بهذه المبادئ ، سيدرس البيانات ويختار تقنيات التشويش المناسبة ويطبقها.

تعاملنا مع هذا المشروع من خلال مسح المناظر الطبيعية من خلال الأسئلة التالية:

• ما هي حلول إدارة البيانات التي تستخدمها؟ كان العميل يستخدم Informatica بالفعل ، لذلك قمنا بذلك. يقدم حل إخفاء البيانات Informatica ميزات جاهزة ، والتي تلبي بعض احتياجات العميل ولكن هذا لم يكن كافياً لتغطية جميع المتطلبات.
• ما أنواع البيانات التي ترغب في إخفاءها؟ نظرًا للعدد الكبير من مصادر البيانات ، كان من المستحيل معالجة كل شيء مرة واحدة. لذلك ، طلبنا من العميل تحديد أولويات المهمة وتحديدها.
• هل تريد أن تفعل ذلك مرة واحدة ، أم تجعلها عملية قابلة للتكرار؟

بعد الإجابة على هذه الأسئلة ، اقترحنا توفير إخفاء البيانات كخدمة بشكل أساسي لأن لدى العميل عددًا كبيرًا جدًا من مصادر البيانات لتبدأ به وربما استغرق الأمر سنوات لتغطيتها جميعًا.

في النهاية ، قدمنا ​​خدمات إخفاء البيانات بمساعدة أداة مخصصة تعتمد على ML والتي يمكنها إجراء إخفاء البيانات بشكل شبه تلقائي في أربع خطوات:

1. تحديد أنواع البيانات. يضع مالكو البيانات مصادر بياناتهم في أداة التحليل التي تدرس بيانات الأعمدة وتكشف عن أنواع البيانات التي يمكن تحديدها في هذه الأعمدة ، مثل العناوين وأرقام الهواتف وما إلى ذلك. يتحقق خبير بشري من مخرجاته ، مما يسمح له بالتعلم من الأخطاء .
2. اقتراح طرق اخفاء لكل عمود وتطبيقها بعد موافقة بشرية
3. انشر النتائج. بعد إنشاء البيانات المقنعة ، يجب نشرها. قدمنا ​​خيارات متعددة لتخزين البيانات. يتضمن ذلك ، على سبيل المثال لا الحصر ، استخدام قاعدة بيانات مؤقتة تظل نشطة لعدة أيام ، وتعيين موقع دائم للبيئات المقنعة ، وإنشاء ملفات قيم مفصولة بفواصل (CSV) ، والمزيد.
4. فحص وإعطاء شارة الموافقة على مجموعة من البيانات أو مجموعة من البيئات كدليل على أنها مقنعة ومتوافقة بشكل صحيح

ساعد حل إخفاء البيانات هذا العميل على الامتثال للقانون العام لحماية البيانات ، وقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لتشكيل بيئات غير إنتاجية ، وخفض تكاليف نقل البيانات من الإنتاج إلى وضع الحماية.

كيف تحافظ على البيانات المقنعة بعد التنفيذ؟

جهودك لا تتوقف عند إخفاء البيانات السرية. ما زلت بحاجة إلى صيانته بمرور الوقت. إليك الخطوات التي ستساعدك في هذه المبادرة:

• وضع السياسات والإجراءات التي تحكم البيانات المقنعة. يتضمن ذلك تحديد من هو المصرح له بالوصول إلى هذه البيانات والظروف والأغراض التي تخدمها هذه البيانات (على سبيل المثال ، الاختبار ، وإعداد التقارير ، والبحث ، وما إلى ذلك).
• تدريب الموظفين على كيفية استخدام هذه البيانات وحمايتها
• قم بمراجعة وتحديث عملية الإخفاء بانتظام للتأكد من أنها لا تزال ذات صلة
• راقب البيانات المقنعة بحثًا عن أي أنشطة مشبوهة ، مثل محاولات الوصول غير المصرح بها والخروقات
• قم بإجراء نسخ احتياطية للبيانات المقنعة للتأكد من أنها قابلة للاسترداد

أفكار ختامية

سيحمي إخفاء البيانات بياناتك في البيئات غير الإنتاجية ، ويمكّنك من مشاركة المعلومات مع المتعاقدين الخارجيين ، ويساعدك في الامتثال. يمكنك شراء حل تشويش البيانات ونشره بنفسك إذا كان لديك قسم لتكنولوجيا المعلومات وتتحكم في تدفقات البيانات الخاصة بك. ومع ذلك ، ضع في اعتبارك أن التنفيذ غير السليم لإخفاء البيانات يمكن أن يؤدي إلى عواقب غير سارة إلى حد ما. فيما يلي بعض أبرزها:

• إعاقة الإنتاجية. يمكن أن تتسبب تقنيات إخفاء البيانات المختارة في حدوث تأخيرات كبيرة غير ضرورية في معالجة البيانات ، مما يؤدي إلى إبطاء الموظفين.
• أن تصبح عرضة لانتهاكات البيانات. إذا فشلت أساليب إخفاء البيانات الخاصة بك ، أو عدم وجودها ، في حماية البيانات الحساسة ، فستكون هناك عواقب مالية وقانونية حتى قضاء الوقت في السجن.
• استخلاص نتائج غير دقيقة من تحليل البيانات. يمكن أن يحدث هذا إذا تم إخفاء البيانات بشكل غير صحيح أو بشكل كبير جدًا. سوف يسيء الباحثون تفسير مجموعة البيانات التجريبية ويصلون إلى استنتاجات خاطئة من شأنها أن تؤدي إلى قرارات تجارية مؤسفة.

ومن ثم ، إذا لم تكن الشركة واثقة من قدرتها على تنفيذ مبادرات إخفاء البيانات ، فمن الأفضل الاتصال بمورد خارجي سيساعد في تحديد تقنيات إخفاء البيانات الصحيحة ودمج المنتج النهائي في سير العمل بأقل قدر من الانقطاعات.

ابق محميًا!

النظر في تنفيذ حل إخفاء البيانات؟ ابقى على تواصل! سنساعدك في تحديد أولويات بياناتك ، وبناء أداة تشويش متوافقة ، ونشرها دون مقاطعة عمليات عملك.

نُشر في الأصل على https://itrexgroup.com في 28 فبراير 2023.