# Meilleurs outils de masquage des données - Page 4 *By [Lauren Worth](https://research.g2.com/insights/author/lauren-worth)* Le logiciel de masquage de données protège les données importantes d'une organisation en les déguisant avec des caractères aléatoires ou d'autres données, de sorte qu'elles restent utilisables par l'organisation mais pas par des forces extérieures. Pour être inclus dans la catégorie Masquage de Données, un produit doit : - Crypter les données en les masquant derrière des caractères aléatoires ou d'autres données - Permettre l'application et la suppression d'un masque à volonté - Fournir un masquage cohérent ou aléatoire ## Best Logiciel de masquage de données At A Glance - **Leader :** [Agentforce 360 Platform (formerly Salesforce Platform)](https://www.g2.com/fr/products/agentforce-360-platform-formerly-salesforce-platform/reviews) - **Meilleur performeur :** [K2View](https://www.g2.com/fr/products/k2view/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [VGS Platform](https://www.g2.com/fr/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) - **Tendance :** [Tonic.ai](https://www.g2.com/fr/products/tonic-ai/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [VGS Platform](https://www.g2.com/fr/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [iStart Aadhaar Masking API](https://www.g2.com/fr/products/istart-aadhaar-masking-api/reviews) iStart Aadhaar Masking API aide les institutions financières à masquer les numéros Aadhaar des clients en utilisant la vision par ordinateur et la reconnaissance optique de caractères (OCR). Nos API de vision par ordinateur traitent les images Aadhaar, et l'OCR extrait et masque les numéros Aadhaar à partir de copies numérisées. Cela permet le masquage en temps réel lors de l'intégration des clients ainsi que le masquage en masse des enregistrements anciens stockés dans le référentiel du client. **Seller Details:** - **Vendeur:** [iSolve Technologies](https://www.g2.com/fr/sellers/isolve-technologies) - **Année de fondation:** 2004 - **Emplacement du siège social:** Chennai, IN - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/isolvetechnology (342 employés sur LinkedIn®) ### 2. [K2view Enterprise Data Masking](https://www.g2.com/fr/products/k2view-enterprise-data-masking/reviews) K2view Data Masking est une solution de protection des données qui permet aux organisations d'anonymiser les données sensibles tout en préservant leur structure, leurs relations et leur utilisabilité pour les tests, l'analyse et le partage de données. Elle découvre et classe les données sensibles à travers les systèmes d'entreprise et applique des techniques de masquage cohérentes pour garantir la conformité avec les réglementations sur la confidentialité des données. La plateforme utilise une approche basée sur les entités pour le masquage, organisant les données autour d'entités commerciales telles que les clients, les comptes ou les commandes. Cela garantit que le masquage est appliqué de manière cohérente à tous les éléments de données connexes, maintenant l'intégrité référentielle et la précision contextuelle à travers plusieurs systèmes. Le masquage peut être effectué à la fois en transit et au repos, soutenant un large éventail de cas d'utilisation opérationnels et analytiques. K2view centralise les politiques de masquage, permettant aux organisations de définir des règles une fois et de les appliquer à toutes les sources de données et environnements. Elle prend en charge les données structurées et non structurées, y compris les bases de données, les fichiers et les documents, et s'intègre aux pipelines de données d'entreprise pour une exécution automatisée et évolutive. Des capacités de génération de données synthétiques sont également disponibles pour compléter le masquage dans les scénarios où des ensembles de données entièrement artificiels sont nécessaires. Les principales capacités incluent : • Découverte et classification automatisées des données sensibles à travers les systèmes • Masquage cohérent au niveau des entités commerciales pour préserver les relations et le contexte • Prise en charge du masquage des données structurées et non structurées à partir de sources diverses • Gestion centralisée des politiques avec application à travers les environnements • Intégration avec les pipelines de données et prise en charge du masquage en transit et statique **Seller Details:** - **Vendeur:** [K2View](https://www.g2.com/fr/sellers/k2view) - **Année de fondation:** 2009 - **Emplacement du siège social:** Dallas, TX - **Twitter:** @K2View (144 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1012853 (192 employés sur LinkedIn®) ### 3. [Masker](https://www.g2.com/fr/products/masker/reviews) Masker utilise l'IA pour identifier automatiquement les données personnelles et remplacer les informations sensibles en utilisant différentes techniques d'anonymisation. De plus, il est multilingue. **Seller Details:** - **Vendeur:** [PANGEANIC BI EUROPA](https://www.g2.com/fr/sellers/pangeanic-bi-europa) - **Emplacement du siège social:** N/A - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®) ### 4. [Maya Data Masking](https://www.g2.com/fr/products/maya-data-masking/reviews) Maya Data Masking is a software solution designed to protect sensitive data and support compliance with privacy regulations such as GDPR, KVKK, HIPAA, and CCPA. It provides tools for data discovery, static masking, dynamic masking, and unstructured data discovery on file systems. Maya helps organizations secure sensitive information throughout the data lifecycle. The software is compatible with various databases and operating systems, enabling integration into diverse IT environments. Its design prioritizes ease of installation and user-friendly operation, making it suitable for complex enterprise settings. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Mayatech](https://www.g2.com/fr/sellers/mayatech) - **Année de fondation:** 2009 - **Emplacement du siège social:** Üsküdar, İstanbul, TR - **Twitter:** @mayatech - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/maya-information-technolojies/ (6 employés sur LinkedIn®) ### 5. [NextLabs Data Access Enforcer](https://www.g2.com/fr/products/nextlabs-data-access-enforcer/reviews) Le Data Access Enforcer de NextLabs est une solution complète de sécurité des données conçue pour protéger les informations sensibles en appliquant des contrôles d'accès dynamiques basés sur des attributs à travers diverses applications et bases de données. En mettant en œuvre les principes de Zero Trust, DAE garantit que l'accès aux données est accordé strictement sur la base du besoin de savoir, indépendamment de la manière ou du lieu d'accès aux données. Cette approche améliore la confidentialité des données, simplifie la conformité avec des réglementations telles que le RGPD, ITAR/EAR et SOX, et réduit le besoin de code personnalisé, abaissant ainsi les coûts de gestion de la sécurité et de la conformité. Caractéristiques et Fonctionnalités Clés : - Sécurité Basée sur les Attributs : DAE évalue les attributs des utilisateurs — y compris le lieu, le département et l'affectation de projet — pour appliquer dynamiquement des politiques d'accès granulaires en temps réel. - Masquage Dynamique des Données au Niveau des Champs : Les champs de données sensibles sont masqués en temps réel en fonction des autorisations des utilisateurs, garantissant que les utilisateurs non autorisés ne peuvent pas voir les informations protégées. - Ségrégation et Filtrage des Données au Niveau des Enregistrements : DAE segmente les données de manière dynamique, permettant aux utilisateurs d'accéder uniquement aux enregistrements qu'ils sont autorisés à voir, selon des politiques définies. - Application Granulaire des Actions du Langage de Manipulation des Données : La solution contrôle les opérations de base de données telles que créer, lire, mettre à jour et supprimer, garantissant que les utilisateurs ne peuvent effectuer que les actions qu'ils sont autorisés à faire. - Gestion Centralisée des Politiques : DAE offre une plateforme centralisée pour gérer les politiques d'accès, simplifiant l'administration et garantissant une application cohérente à travers l'entreprise. - Intégration Transparente : Avec un support prêt à l'emploi pour plus de 100 applications et bases de données d'entreprise, DAE s'intègre sans besoin de codage personnalisé, facilitant un déploiement rapide et une perturbation minimale des systèmes existants. Valeur Principale et Problème Résolu : DAE répond au défi crucial de la protection des données sensibles dans des environnements complexes et multi-applications. En appliquant des contrôles d'accès dynamiques basés sur des attributs, il garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder ou manipuler les données, empêchant ainsi la divulgation non autorisée et les violations de données. Cela améliore non seulement la sécurité des données mais aide également les organisations à se conformer aux exigences réglementaires strictes. De plus, l'intégration sans code et la gestion centralisée des politiques de DAE réduisent la complexité et le coût associés aux implémentations de sécurité traditionnelles, offrant une solution évolutive et efficace pour les entreprises modernes. **Seller Details:** - **Vendeur:** [NextLabs](https://www.g2.com/fr/sellers/nextlabs) - **Année de fondation:** 2004 - **Emplacement du siège social:** San Mateo, US - **Twitter:** @nextlabs (404 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nextlabs (190 employés sur LinkedIn®) ### 6. [Objective Redact](https://www.g2.com/fr/products/objective-redact/reviews) Vous et votre organisation contre la divulgation accidentelle. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Objective Gov365](https://www.g2.com/fr/sellers/objective-gov365) - **Année de fondation:** 1987 - **Emplacement du siège social:** North Sydney, New South Wales, Australia - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/objective-corporation (497 employés sur LinkedIn®) ### 7. [Object Sync for Hybrid SAP® SuccesssFactors®](https://www.g2.com/fr/products/object-sync-for-hybrid-sap-successsfactors/reviews) Object Sync pour SAP® SuccessFactors® Hybride est un outil spécialisé conçu pour faciliter la synchronisation fluide des artefacts de configuration, des données fondamentales et des paramètres entre différentes instances de SAP SuccessFactors. Cette solution est particulièrement bénéfique pour les organisations opérant dans des environnements hybrides, garantissant la cohérence et la précision à travers les systèmes de développement, d'assurance qualité et de production. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Synchronisation complète : Prend en charge la synchronisation unidirectionnelle et bidirectionnelle, permettant un mouvement de données flexible entre les instances. - Contrôle des permissions au niveau des artefacts : Permet un contrôle précis sur quels artefacts de configuration et données sont synchronisés, améliorant la sécurité et la conformité. - Synchronisation multi-cibles : Permet la synchronisation d'une source unique vers plusieurs instances cibles, simplifiant la gestion de paysages système complexes. - Synchronisation inter-centres de données : Facilite la synchronisation entre différents centres de données, assurant une cohérence globale. - Interface conviviale : Offre une interface guidée avec des instructions étape par étape, la rendant accessible aux utilisateurs métier avec une formation minimale. - Fonctionnalité de mode test : Offre la possibilité d'exécuter la synchronisation en mode test, identifiant les erreurs potentielles avant la synchronisation réelle, réduisant ainsi les risques. - Journalisation des audits : Maintient des journaux détaillés des activités de synchronisation, y compris les actions des utilisateurs, les horodatages et les codes d'erreur, soutenant la conformité et le dépannage. Valeur principale et problème résolu : Object Sync pour SAP® SuccessFactors® Hybride répond aux défis de maintenir des configurations et des données cohérentes à travers plusieurs instances de SAP SuccessFactors dans des environnements hybrides. En automatisant le processus de synchronisation, il réduit considérablement l'effort manuel, minimise les erreurs et accélère les cycles de déploiement. Cela garantit que toutes les instances sont alignées, conduisant à une fiabilité système améliorée, une conformité renforcée et des opérations plus efficaces. **Seller Details:** - **Vendeur:** [EPI-USE Labs](https://www.g2.com/fr/sellers/epi-use-labs) - **Année de fondation:** 1983 - **Emplacement du siège social:** Manchester, GB - **Twitter:** @EPIUSELabs (1,039 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2262920 (407 employés sur LinkedIn®) ### 8. [PHEMI Health DataLab](https://www.g2.com/fr/products/phemi-health-datalab/reviews) Le PHEMI Trustworthy Health DataLab est un système de gestion de big data intégré et basé sur le cloud, qui permet aux organisations de santé d'améliorer l'innovation et de générer de la valeur à partir des données de santé en simplifiant l'ingestion et la désidentification des données avec une gouvernance, une confidentialité et une sécurité de niveau NSA/militaire intégrées. Les produits conventionnels se contentent de verrouiller les données, PHEMI va plus loin, résolvant les défis de confidentialité et de sécurité et répondant au besoin urgent de sécuriser, gouverner, organiser et contrôler l'accès aux informations personnelles de santé sensibles à la confidentialité (PHI). Cela améliore le partage de données et la collaboration à l'intérieur et à l'extérieur d'une entreprise—sans compromettre la confidentialité des informations sensibles ni augmenter la charge administrative. Construit sur des principes de confidentialité dès la conception, le logiciel offre aux chercheurs, scientifiques et cliniciens un accès plus rapide à plus d'informations tout en s'assurant qu'ils ne voient les données que sur une base de besoin de savoir. Le partage responsable des données et un cadre de gouvernance facilitent la conformité avec les réglementations sur la confidentialité. PHEMI Trustworthy Health DataLab peut s'adapter à toute taille d'organisation, est facile à déployer et à gérer, se connecte à des centaines de sources de données et s'intègre avec des outils populaires de science des données et d'analyse commerciale. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [PHEMI Systems](https://www.g2.com/fr/sellers/phemi-systems) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Vancouver, CA - **Twitter:** @PHEMIsystems (750 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3561810 (6 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Petite entreprise, 33% Entreprise ### 9. [Privitar Data Privacy Platform](https://www.g2.com/fr/products/privitar-data-privacy-platform/reviews) Chez Privitar, nous nous consacrons à aider nos clients à maximiser leurs capacités d'innovation grâce à l'utilisation de données sécurisées pour l'analyse. Privitar aide des clients du monde entier à accroître leur capacité à exploiter leurs données sensibles dans des écosystèmes plus larges en comblant les lacunes de leurs stratégies de confidentialité. Nous complétons les solutions de sécurité existantes en vous offrant le contrôle qui vous permet d'utiliser vos données sensibles de manière responsable et éthique pour vous aider à obtenir des informations plus approfondies sur votre entreprise. Notre mission est d'aider les clients à réaliser leur potentiel d'innovation en leur permettant d'utiliser en toute sécurité leurs données sensibles avec une utilité maximale et une rétention de la confidentialité. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Vendeur:** [Privitar](https://www.g2.com/fr/sellers/privitar) - **Emplacement du siège social:** Redwood City, California, United States - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/informatica (5,355 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire ### 10. [Protecto](https://www.g2.com/fr/products/protecto/reviews) Protecto, une plateforme de sécurité des données et de confidentialité axée sur la protection des informations sensibles dans les produits d'IA/LLM. Les API de Protecto analysent et masquent les données sensibles telles que les PII et les PHI dans les données structurées et non structurées, sans affecter la précision de l'IA. La plateforme utilise la tokenisation intelligente pour remplacer les informations sensibles par des jetons lisibles par machine. Cela préserve l'utilité des données et garantit que les modèles d'IA fonctionnent de manière optimale. Protecto assure une conformité rapide avec HIPAA, GDPR et CCPA. Il offre un contrôle d'accès basé sur les rôles et gère à la fois le traitement en temps réel et en masse. Cela le rend adapté à la gestion de données à grande échelle. Fiable dans le secteur de la santé et bancaire, Protecto permet une utilisation sûre de l'IA tout en protégeant les données critiques. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Protecto](https://www.g2.com/fr/sellers/protecto) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Cupertino, US - **Twitter:** @ProtectoAi (125 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/protectoai/ (33 employés sur LinkedIn®) ### 11. [PVML](https://www.g2.com/fr/products/pvml/reviews) PVML est une plateforme intégrée de gestion de l'accès aux données conçue pour centraliser et sécuriser l'accès à de multiples sources de données sans avoir besoin de déplacer ou de dupliquer les données. En connectant diverses bases de données, PVML offre un espace de travail collaboratif qui garantit une gestion des données efficace, flexible et sécurisée. **Seller Details:** - **Vendeur:** [PVML](https://www.g2.com/fr/sellers/pvml) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** Tel Aviv-Yafo, IL - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pvml (18 employés sur LinkedIn®) ### 12. [Randtronics DPM easyData](https://www.g2.com/fr/products/randtronics-dpm-easydata/reviews) DPM Token Manager est un moteur de tokenisation haute performance et une console frontale web. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Randtronics](https://www.g2.com/fr/sellers/randtronics) - **Année de fondation:** 2002 - **Emplacement du siège social:** North Ryde, AU - **Twitter:** @Randtronics (78 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/randtronics-pty-ltd (12 employés sur LinkedIn®) ### 13. [Rectify](https://www.g2.com/fr/products/rectify/reviews) Rectify utilise l'intelligence artificielle activée par la confidentialité™ pour automatiser la suppression des informations privées lors du partage de données. Nous aidons les organisations à réduire l'implication humaine nécessaire pour identifier et supprimer les identités des consommateurs, les secrets commerciaux, la propriété intellectuelle et d'autres données privées dans les ensembles de données envoyés à des tiers. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Rectify](https://www.g2.com/fr/sellers/rectify) - **Emplacement du siège social:** Austin, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rectifydata (18 employés sur LinkedIn®) ### 14. [TrueVault Safe](https://www.g2.com/fr/products/truevault-safe/reviews) TrueVault transforme la manière dont votre entreprise protège les données personnelles. **Seller Details:** - **Vendeur:** [Xebia USA](https://www.g2.com/fr/sellers/xebia-usa) - **Emplacement du siège social:** Atlanta, US - **Page LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/xebia (5,712 employés sur LinkedIn®) ### 15. [WinDocks](https://www.g2.com/fr/products/windocks/reviews) Windocks brise le goulot d'étranglement des données d'entreprise avec une gamme de capacités incluant la virtualisation de bases de données, des conteneurs Docker pour Windows SQL Server, le masquage basé sur des données synthétiques, le sous-ensemble de bases de données, et des données de fonctionnalités uniques sans code et natives de la plateforme, ainsi qu'une source unique de vérité. Windocks est approuvé par des entreprises du monde entier depuis 2015, y compris Novartis, American Family Insurance, DoubleLine, et bien d'autres. Le logiciel Windocks est une solution abordable pour les petites entreprises, ainsi que pour les départements et divisions d'une grande organisation. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Facilité d’administration:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Seller Details:** - **Vendeur:** [Windocks](https://www.g2.com/fr/sellers/windocks) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Bellevue, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/windocks (10 employés sur LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Entreprise, 33% Marché intermédiaire #### Pros & Cons **Pros:** - Support client (1 reviews) - Caractéristiques (1 reviews) - Intégrations (1 reviews) - Performance (1 reviews) ### 16. [Xafe](https://www.g2.com/fr/products/xafe/reviews) La plateforme de confidentialité cognitive Xafe garantit que les données au sein d'un ensemble de données restent privées et sécurisées en combinant des technologies de renforcement de la confidentialité, y compris la confidentialité différentielle et l'informatique confidentielle, permettant aux entreprises de partager et d'échanger des données sans compromettre les informations personnelles. **Seller Details:** - **Vendeur:** [xafe.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/xafe-ai) - **Année de fondation:** 2024 - **Emplacement du siège social:** Hallandale Beach, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/xafe/ (15 employés sur LinkedIn®) ### 17. [XDM Data Orchestration Platform](https://www.g2.com/fr/products/xdm-data-orchestration-platform/reviews) UBS Hainer est dans le domaine de l'orchestration de données depuis 1997, aidant les clients à migrer des données et à les rendre disponibles pour leurs équipes de QA, d'ingénierie et d'analytique, aussi bien dans le monde des mainframes que dans celui des systèmes distribués. L'accessibilité des données est un goulot d'étranglement de plus en plus important à mesure que les équipes de développement accélèrent grâce aux outils d'IA. La QA, l'entraînement des modèles ainsi que l'analytique ne peuvent être réalisés sans des données réelles et de haute fidélité. L'accès est souvent restreint en raison des réglementations sur la confidentialité et la sécurité, en particulier dans les domaines hautement réglementés tels que la banque, l'assurance et la santé. Notre plateforme d'orchestration de données XDM rend les données de production masquées disponibles pour les testeurs, les ingénieurs ML et les ingénieurs en automatisation, comblant les goulots d'étranglement de la disponibilité des données sans compromettre la conformité en exposant des PII / PHI sensibles. Lorsqu'aucune donnée de production n'est disponible, elle peut générer des données synthétiques à l'aide de l'IA. Automatisez entièrement votre distribution de données ou laissez les consommateurs de données "commander" des données référentiellement intactes à la demande en termes commerciaux depuis une interface web, sans avoir besoin de connaître les spécificités sur la façon dont les données sont stockées et reliées à travers différentes sources. XDM peut copier et sous-ensembles de données à partir d'une large gamme de technologies de bases de données et de stockage cloud. Des algorithmes de masquage sophistiqués et hautement personnalisables et l'outil de recherche de PII garantissent qu'aucune information sensible n'est distribuée aux environnements de test / d'entraînement. XDM est distribué sous forme d'un ensemble d'images docker / OCI, peut fonctionner sur site ou dans le cloud. Une API REST donne aux opérateurs un contrôle total sur les fonctionnalités et facilite l'intégration dans les pipelines CI/CD existants. N'hésitez pas à nous contacter sur ubs-hainer.com ou LinkedIn ! **Seller Details:** - **Vendeur:** [UBS Hainer](https://www.g2.com/fr/sellers/ubs-hainer) - **Année de fondation:** 1997 - **Emplacement du siège social:** Lauterbach, DE - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ubs-hainer-gmbh/ (31 employés sur LinkedIn®) ## Parent Category [Logiciel de sécurité des données](https://www.g2.com/fr/categories/data-security) ## Related Categories - [Logiciel de sécurité de base de données](https://www.g2.com/fr/categories/database-security) - [Outils de désidentification des données](https://www.g2.com/fr/categories/data-de-identification) - [Logiciel de découverte de données sensibles](https://www.g2.com/fr/categories/sensitive-data-discovery) --- ## Buyer Guide ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels de masquage de données ### Qu'est-ce que le logiciel de masquage de données ? Le masquage de données est une technique utilisée par les organisations pour protéger les données sensibles contre une exposition non intentionnelle. Le masquage de données est également parfois appelé obfuscation de données. Il existe plusieurs techniques de masquage, notamment la substitution de données, le mélange de données, la traduction de nombres en plages de nombres, la mise à zéro ou la suppression, le brouillage de caractères, et plus encore. Les entreprises utilisent des logiciels de masquage de données pour protéger les données sensibles telles que les informations personnellement identifiables (PII) ou les informations sensibles des clients tout en maintenant la valeur fonctionnelle des données. Le logiciel de masquage de données garantit que les personnes non autorisées n'ont pas de visibilité sur les enregistrements de données réelles et sensibles en masquant les données. Les entreprises utilisent couramment le masquage de données pour limiter les données sensibles visibles par leurs employés. Cela protège à la fois contre les erreurs des employés dans la gestion des données sensibles et contre les acteurs malveillants internes cherchant à voler des informations sensibles. Par exemple, les numéros de carte de crédit dans une base de données peuvent être masqués ou remplacés par de fausses données dans une application de facturation afin que les numéros réels ne soient pas exposés et visibles par les employés de première ligne. Un numéro de carte de crédit masqué serait structurellement similaire et maintiendrait le format de numéro de carte de crédit à seize chiffres "xxxx-xxxx-xxxx-xxxx" que l'application de facturation de l'entreprise attend, tout en ne fournissant pas le numéro de carte de crédit réel. Un cas d'utilisation courant du masquage de données est de fournir des données non productives mais réalistes pour le développement et les tests de logiciels. Les applications doivent être développées et testées en utilisant des données réelles pour garantir que le logiciel répond aux besoins de l'entreprise ou du client, mais fournir des données sensibles à une équipe de développement expose les données à des personnes qui n'ont pas besoin d'être autorisées à les consulter. Par exemple, si une entreprise de logiciels éducatifs développe une solution pour gérer les données de tests des étudiants, il n'est pas nécessaire d'avoir des informations de test spécifiques à des individus comme les vrais noms, adresses, scores de test, notes académiques, etc., pour développer l'outil. Avoir des données basées sur des données réelles mais brouillées ou obfusquées est suffisant pour tester le logiciel. Tant que les données sont fonctionnellement correctes, les développeurs de logiciels n'ont pas besoin de connaître les données précises et sensibles pour développer et tester la solution logicielle. Le masquage de données est le plus souvent utilisé à des fins non productives comme le développement et les tests de logiciels mentionnés ci-dessus, mais il peut également être utilisé dans des environnements de production pour contrôler quels utilisateurs ont accès aux informations sensibles. Par exemple, les employés d'un centre d'appels peuvent avoir besoin de consulter les informations de compte d'un client dans un logiciel CRM pour traiter un paiement, mais n'ont pas besoin d'accéder aux détails exacts du paiement du client comme les numéros de compte bancaire et de routage pour effectuer la transaction. L'entreprise doit conserver les informations réelles du compte bancaire pour traiter la transaction, mais ces informations sensibles n'ont pas besoin d'être visibles par l'employé du centre d'appels, donc l'entreprise masque ces données pour l'employé du centre d'appels dans leur application logicielle de centre d'appels. D'autres cas d'utilisation de données masquées incluent : - Démonstrations de vente de programmes logiciels - Modules de formation des utilisateurs - Expériences en bac à sable ### Quels types de logiciels de masquage de données existent ? **Masquage de données statique** Les solutions de masquage de données statiques permettent de masquer des ensembles de données sensibles pendant que les données sont au repos. Cela implique généralement une copie complète d'un ensemble de données masqué. Le plus souvent, cela est utilisé pour des cas d'utilisation non productifs comme la fourniture d'ensembles de données à des fins de développement et de test de logiciels. **Masquage de données dynamique** Les solutions de masquage de données dynamiques permettent de masquer les données sensibles pendant que les données sont en cours d'utilisation, et le masquage peut être basé sur les attributs de la personne qui les consulte. Le plus souvent, cela est utilisé pour des cas d'utilisation en production. Par exemple, les employés de première ligne ou les employés d'une zone géographique spécifique peuvent consulter l'ensemble de données sensible masqué dynamiquement en fonction de leur type de rôle en temps réel. Ce logiciel peut être particulièrement bénéfique pour les cas d'utilisation de service client. ### Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels de masquage de données ? Les caractéristiques suivantes sont des fonctionnalités de base des logiciels de masquage de données qui peuvent aider les utilisateurs à atteindre leurs objectifs commerciaux : **Performance avec de grands ensembles de données :** Le logiciel de masquage de données doit être capable de répondre à l'échelle et à la vitesse de masquage de grands ensembles de données, que le masquage soit effectué au niveau de la base de données elle-même, entre les couches d'application ou au sein de l'application elle-même. Cela est particulièrement important pour le masquage des données d'entreprise et des grands ensembles de données. **Préservation des caractéristiques des données :** Certaines applications attendent que les données soient dans un format spécifique, tel qu'un numéro de carte de crédit à 16 chiffres. Pour que les données masquées soient utilisées dans l'application, les données masquées doivent également se conformer à ces caractéristiques de données comme la longueur du numéro. **Masquage déterministe :** Le masquage déterministe permet que les données masquées soient masquées de manière cohérente sur plusieurs tables et applications. Par exemple, si un enregistrement de données a un prénom "Joan", alors le prénom masqué "Claire" apparaîtra de manière cohérente et uniforme dans l'ensemble de données masqué et les applications dans lesquelles il est utilisé. Cela est particulièrement important pour les cas d'utilisation de service client en production où les employés de l'entreprise interagissent avec plusieurs applications comme les CRM et les applications de facturation pour aider les clients. Avoir des données masquées correspondant de manière cohérente dans ces applications disparates peut aider à fournir la meilleure assistance client. **Masquage de données compatible avec le cloud :** Aujourd'hui, de nombreuses entreprises passent des stockages de données sur site au cloud et utilisent des outils d'infrastructure en tant que service, de plateforme en tant que service et de logiciel en tant que service. De nombreux outils de masquage de données offrent des solutions pour protéger les données, quel que soit l'endroit où elles sont utilisées. ### Quels sont les avantages des logiciels de masquage de données ? **Réduire l'exposition non intentionnelle des données :** Le principal objectif de l'utilisation de logiciels de masquage de données est de protéger les données contre une exposition non intentionnelle tout en maintenant l'utilisabilité des données. Le logiciel de masquage de données obfusque les données pour les publics qui ne sont pas autorisés à les consulter. **Améliorer le contrôle d'accès aux données :** Le logiciel de masquage de données permet aux entreprises de n'exposer les données que sur une base de besoin de savoir. L'utilisation du masquage de données dynamique, en particulier, peut aider une entreprise à activer la visibilité des données basée sur les rôles. Ainsi, un travailleur de première ligne peut ne pas être en mesure de voir des données client spécifiques comme leur adresse de facturation ou leur numéro de téléphone dans une application CRM, mais leur responsable aurait l'autorisation de le faire. **Respecter les réglementations de conformité à la protection des données :** Les réglementations sur la protection des données et les lois sur la confidentialité des données exigent que les entreprises protègent les données telles que les informations personnellement identifiables. Le masquage de données est une technique utilisée pour limiter l'exposition non intentionnelle des données et répondre aux exigences de protection des données par conception et par défaut. Le masquage de données peut aider à respecter les réglementations industrielles ou gouvernementales telles que le RGPD, le PCI DSS ou la HIPAA. ### Qui utilise les logiciels de masquage de données ? **Professionnels de la sécurité de l'information et de l'informatique :** Les professionnels de la sécurité de l'information (InfoSec) et de l'informatique mettent en œuvre et gèrent les outils de masquage de données pour atteindre les objectifs de sécurité des données, de confidentialité des données et d'utilisation des données de leur entreprise. **Développeurs de logiciels :** Les développeurs de logiciels sont les utilisateurs finaux des données masquées à l'aide de logiciels de masquage de données. L'utilisation de données masquées permet aux développeurs de logiciels d'utiliser des données de test basées sur des données réelles mais sans le risque d'utiliser du texte en clair. **Employés de première ligne :** Les employés de première ligne et d'autres employés utilisent des données masquées dans leurs interactions quotidiennes dans les applications commerciales nécessaires pour accomplir leur travail. Avoir des données masquées dans leurs applications les protège de la consultation, du partage ou de l'utilisation accidentelle de données qu'ils ne sont pas autorisés à utiliser. ### Quelles sont les alternatives aux logiciels de masquage de données ? Les alternatives aux logiciels de masquage de données peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement : [Logiciel de dé-identification et de pseudonymisation des données](https://www.g2.com/categories/data-de-identification-and-pseudonymity) : Le logiciel de dé-identification et de pseudonymisation est similaire au logiciel de masquage de données en ce qu'il se concentre sur l'anonymisation en remplaçant les données réelles par des données artificielles. Cependant, la différence réside dans les états finaux ; le masquage de données obfusque les données tout en conservant les données originales, tandis que les données dé-identifiées ne sont pas masquées mais dé-identifiées par pseudonymisation pour empêcher la ré-identification. [Logiciel de données synthétiques](https://www.g2.com/categories/synthetic-data) : Le logiciel de données synthétiques aide les entreprises à créer des ensembles de données artificiels, y compris des images, du texte et d'autres données à partir de zéro en utilisant des images générées par ordinateur (CGI), des réseaux neuronaux génératifs (GAN) et des heuristiques. Les données synthétiques sont le plus souvent utilisées pour tester et entraîner des modèles d'apprentissage automatique. [Logiciel de chiffrement](https://www.g2.com/categories/encryption) **:** Le logiciel de chiffrement protège les données en convertissant le texte en clair en lettres brouillées connues sous le nom de texte chiffré, qui ne peuvent être déchiffrées qu'à l'aide de la clé de chiffrement appropriée. Le plus souvent, les données chiffrées ne peuvent pas être utilisées dans les applications et doivent d'abord être déchiffrées avant d'être utilisées dans les applications (avec quelques exceptions avec les techniques de chiffrement homomorphique). #### Logiciels liés au masquage de données Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec le logiciel de masquage de données incluent : [Logiciel de découverte de données sensibles](https://www.g2.com/categories/sensitive-data-discovery) : Pour déterminer quelles données protéger à l'aide de logiciels de masquage de données, les entreprises doivent d'abord identifier leurs données sensibles. Les entreprises peuvent utiliser des logiciels de découverte de données sensibles pour aider et automatiser ce processus. Ces solutions recherchent des données structurées, non structurées et semi-structurées stockées dans des bases de données sur site, dans le cloud, sur des serveurs de messagerie, des sites Web, des applications, etc. ### Défis avec les logiciels de masquage de données Les solutions logicielles peuvent présenter leurs propres défis. **Découverte de données sensibles :** Pour protéger les données à l'aide de techniques de masquage de données, les données qu'une entreprise souhaite protéger doivent d'abord être identifiées. Le type de données que les entreprises cherchent à masquer peut inclure des informations personnellement identifiables (PII), des informations de santé protégées (PHI), des données de l'industrie des cartes de paiement (PCI), de la propriété intellectuelle (PI) et d'autres données commerciales importantes. Souvent, ces données sont stockées dans plusieurs systèmes de l'entreprise, y compris des bases de données, des applications et des points de terminaison utilisateur. **Définition des politiques d'accès basées sur les rôles :** L'utilisation du masquage dynamique qui modifie les données masquées ou visibles en fonction du type de rôle d'un spectateur nécessite que ces rôles soient définis par la politique de l'entreprise. Cela nécessite que les entreprises investissent dans la définition de ces rôles pour que le logiciel de masquage de données soit efficace. **Ré-identification :** Une préoccupation courante de l'utilisation de données masquées est le risque qu'elles soient ré-identifiées à l'aide d'autres indices contextuels, entraînant une violation de données. Cela pourrait être en combinant les données avec d'autres ensembles de données pour les ré-identifier ou simplement en ne masquant pas suffisamment de données. Par exemple, dans un système CRM, si le prénom et le nom de famille d'un client sont masqués, mais pas leur adresse e-mail, qui est souvent le prénom et le nom de famille d'une personne, il peut être facile de déduire qui est le client. ### Comment acheter un logiciel de masquage de données #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour le logiciel de masquage de données Les utilisateurs doivent déterminer leurs besoins spécifiques pour se préparer au masquage de données. Ils peuvent répondre aux questions ci-dessous pour mieux comprendre : - Quel est l'objectif commercial ? - L'utilisateur a-t-il besoin de solutions de masquage de données statiques ou de solutions de masquage de données dynamiques ? - Quel type de données l'utilisateur essaie-t-il de masquer ? - S'agit-il d'informations financières, d'informations classifiées, d'informations commerciales propriétaires, d'informations personnellement identifiables ou d'autres données sensibles ? - Ont-ils identifié où se trouvent ces magasins de données sensibles, sur site ou dans le cloud ? - Dans quelles applications logicielles spécifiques ces données sont-elles utilisées ? - De quelles API ont-ils besoin ? - Qui au sein de l'entreprise devrait avoir l'autorisation de consulter les données sensibles, et qui devrait recevoir des données masquées ? #### Comparer les produits de masquage de données **Créer une liste longue** Les acheteurs peuvent visiter la catégorie[](https://www.g2.com/categories/data-masking)[Logiciel de masquage de données](https://www.g2.com/categories/data-masking) de g2.com, lire les avis sur les produits de masquage de données et déterminer quels produits répondent aux besoins spécifiques de leur entreprise. Ils peuvent ensuite créer une liste de produits qui correspondent à ces besoins. **Créer une liste courte** Après avoir créé une liste longue, les acheteurs peuvent examiner leurs choix et éliminer certains produits pour créer une liste plus courte et plus précise. **Conduire des démonstrations** Une fois qu'un utilisateur a réduit sa recherche de logiciels, il peut se connecter avec le fournisseur pour voir des démonstrations du produit logiciel et comment il se rapporte aux cas d'utilisation spécifiques de son entreprise. Ils peuvent poser des questions sur les méthodes de masquage, de la substitution au mélange et plus encore, et où se situe leur solution, au niveau de la base de données, entre l'application et la base de données, ou au sein de l'application. Les acheteurs peuvent également poser des questions sur les intégrations avec leur pile technologique existante, les méthodes de licence et les prix, que les frais soient basés sur le nombre de projets, de bases de données, d'exécutions, etc. #### Sélection du logiciel de masquage de données **Choisir une équipe de sélection** Les acheteurs doivent déterminer quelle équipe est responsable de la mise en œuvre et de la gestion de ce logiciel. Souvent, cela peut être quelqu'un de l'équipe informatique et de l'équipe InfoSec. Ils devraient également inclure les utilisateurs finaux dans leur équipe de sélection, tels que les développeurs de logiciels ou les employés de première ligne. Il est important d'avoir un représentant de l'équipe financière dans le comité de sélection pour s'assurer que la licence est dans le budget. **Négociation** Les acheteurs doivent obtenir des réponses spécifiques sur le coût de la licence et comment elle est tarifée, et si le logiciel de masquage de données est basé sur la taille de la base de données, les fonctionnalités ou l'exécution. Ils doivent garder à l'esprit les besoins de masquage de données de l'entreprise pour aujourd'hui et pour l'avenir. **Décision finale** La décision finale dépendra de la capacité de la solution logicielle à répondre aux exigences techniques, à l'utilisabilité, à la mise en œuvre, à d'autres supports, au retour sur investissement attendu, et plus encore. Idéalement, la décision finale sera prise par l'équipe informatique en collaboration avec les équipes InfoSec ou de confidentialité des données, avec l'avis d'autres parties prenantes comme les équipes de développement de logiciels.