Découvrez comment le module Privacy Protect de Stambia permet de protéger vos données personnelles et de répondre aux contraintes réglementaires (RGPD, CNIL3), grâce à ses fonctionnalités :
d’anonymisation et de pseudonymisation des données,
de remplissage de base de données à partir de données générées,
de traçabilité, d’audit.
Le “Privacy by design” nativement intégré dans votre solution d’intégration
Les cas d'usage du composant Privacy Protect
Répliquer un modèle de données avec anonymisation et/ou pseudonymisation
Le cas de l’anonymisation
La protection des données peut consister à anonymiser des bases de développement ou de test, en les chargeant à partir des données réelles des bases de production. Stambia Privacy Protect permet de définir les règles sur les métadonnées (tables, colonnes, etc.) puis d'exécuter l'anonymisation spécifiée.
Le cas de la pseudonymisation
La pseudonymisation peut également être nécessaire pour protéger vos données à des fins d’analyse :
Exposer des données vers l’extérieur (Open data)
Mettre en place des système Analytics (décisionnel, BigData, Machine learning)
Alimenter une nouvelle base avec des jeux de données générées aléatoirement
Le développement de nouvelles applications métiers ou simplement de nouveaux modèles de données décisionnels (Business Intelligence) va nécessiter la création de jeux de données durant les phases de développement et de test. Stambia Privacy Protect permet d'alimenter automatiquement des nouvelles bases de données.
Certifier les méthodes de protection de vos données personnelles et la mise en conformité au RGPD
L’obligation de la preuve fait partie des contraintes liées au RGPD. Toute organisation doit montrer qu’elle a pris le sujet de la vie privée comme un élément qui fait partie de son quotidien. Stambia Privacy Protect permet de faciliter la mise en place d'audits et de certifications, notamment par le biais des rapports automatiques générés lors de tout usage du composant.
Comment fonctionne le composant ?
Un composant intégré aux Métadonnées
Le composant Privacy Protect est totalement intégré à la solution d’intégration de données, à travers l’objet “Métadonnées” de Stambia. Pour chaque schéma, table, colonne, l’utilisateur peut définir ses règles concernant l’anonymisation, la pseudonymisation ou la génération des données. Ces règles sont alors appliquées lors des exécutions du composant avec les métadonnées configurées.
Une palette complète de fonctionnalités
Plusieurs méthodes de protection
Substitution par dictionnaires fournis ou personnalisés,
Déduction à partir de ces dictionnaires,
Génération de valeurs aléatoires, numérotation automatique,
Obfuscation, cryptage, transformation SQL,
Génération de tables de correspondance temporaires, de tables de pseudonymisation.
Des caractéristiques avancées de ces méthodes de protection
Plusieur méthodes de distribution : prise en compte (ou pas) de la répartition uniforme de données (uniforme, par poids dans le dictionnaire ou par loi normale)
Traitement intelligent des valeurs nulles
Utilisation de masques personnalisés (emails, téléphones,… )
Prise en compte des particularités géographiques
Construction de rapports HTML (journal d’anonymisation/pseudonymisation, échantillons)
Utilisation des moteurs de base de données (notamment Oracle ou PostgreSQL)
Initialisation de tables vides à partir des méthodes d’anonymisation
Spécifications et pré-requis techniques
Spécification
Description
Audit / traçabilité
Des rapports au format HTML ainsi qu'en base de données
Méthodes de chiffrement supportées
DES,
3DES_2KEY, 3DES,
MD5,
AES128, AES256, AES192,
BLOWFISH,
SHA1, SHA224, SHA256, SHA384, SHA512
Bases de données
Oracle
PostgreSQL
D’autres base de donnée sont disponibles (nous contacter)
Version du Designer de Stambia
À partir de Stambia Designer s19.1
Version du Runtime Stambia
A partir de Stambia Runtime S17.5.6
Notes complémentaires
Environnement de développement : tout système supportant Stambia Designer (Windows, MacOS, Linux)
Environnement d’exécution : tout système supportant un environnement Java (JRE 1.7 minimum)
Vous souhaitez en savoir plus ?
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