# Melhores Ferramentas de Mascaramento de Dados - Página 4 *By [Lauren Worth](https://research.g2.com/insights/author/lauren-worth)* O software de mascaramento de dados protege os dados importantes de uma organização disfarçando-os com caracteres aleatórios ou outros dados, de modo que ainda sejam utilizáveis pela organização, mas não por forças externas. Para se qualificar para inclusão na categoria de Mascaramento de Dados, um produto deve: - Criptografar dados mascarando-os por trás de caracteres aleatórios ou outros dados - Permitir a aplicação e remoção de uma máscara à vontade - Fornecer mascaramento consistente ou aleatório ## How Many Software de Mascaramento de Dados Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 92 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.37/5 - **New Reviews This Quarter**: 11 - **Buyer Segments**: Empresa 50% │ Pequeno negócio 35% │ Mercado médio 15% - **Top Trending Product**: Privacera Data Security Platform (+0.25) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Software de Mascaramento de Dados Products? **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 4,800+ Avaliações Autênticas - 92+ Produtos - Rankings Imparciais Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria. ## Which Software de Mascaramento de Dados Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [Agentforce 360 Platform (formerly Salesforce Platform)](https://www.g2.com/pt/products/agentforce-360-platform-formerly-salesforce-platform/reviews) - **Melhor Desempenho:** [K2View](https://www.g2.com/pt/products/k2view/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [VGS Platform](https://www.g2.com/pt/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) - **Mais Tendência:** [Clonetab](https://www.g2.com/pt/products/clonetab/reviews) - **Melhor Software Gratuito:** [VGS Platform](https://www.g2.com/pt/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) --- **Sponsored** ### ManageEngine DataSecurity Plus ManageEngine DataSecurity Plus é uma plataforma unificada de visibilidade e segurança de dados que se especializa em auditoria de arquivos, análise de arquivos, avaliação de risco de dados, prevenção de vazamento de dados e proteção em nuvem. Auditoria de servidor de arquivos - Monitore, alerte e reporte de forma contínua todos os acessos e modificações de arquivos feitos em seu servidor de arquivos Windows, cluster de failover e ambientes de grupo de trabalho. Análise de armazenamento e segurança de arquivos - Realize análise de metadados, identifique vulnerabilidades de segurança de arquivos, analise e otimize o armazenamento de arquivos limpando arquivos antigos, duplicados e obsoletos. Proteção contra ransomware - Discernir intrusões de ransomware usando alertas baseados em limiares e execute respostas instantâneas para desligar máquinas infectadas. Prevenção de vazamento de dados - Evite vazamentos de dados bloqueando atividades de cópia de arquivos de alto risco para dispositivos USB ou dentro de endpoints e impeça que arquivos contendo dados altamente sensíveis sejam compartilhados via e-mail (Outlook) como anexos. Avaliação de risco de dados - Localize e classifique ocorrências de dados sensíveis em seus repositórios para identificar possíveis exposições de dados e ajudar a cumprir regulamentos de dados como GDPR, HIPAA, e mais. Proteção em nuvem - Acompanhe o tráfego web da sua organização e aplique políticas para proteger seus funcionários contra conteúdo web inapropriado ou malicioso. [Visitar site](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1495&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1862&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=neighbor_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=2262&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=65999&secure%5Bresource_id%5D=1495&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fpt%2Fcategories%2Fdata-masking%3Fpage%3D4&secure%5Btoken%5D=b40caa7a56879926721ac4ab9f7c5a9afd3701ccf3286081b8b24170a6c53e34&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.manageengine.com%2Fdata-security%2Fsem%2F%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Dtpac%26utm_campaign%3DDSP-datacentric-security&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## What Are the Top-Rated Software de Mascaramento de Dados Products in 2026? ### 1. [iStart Aadhaar Masking API](https://www.g2.com/pt/products/istart-aadhaar-masking-api/reviews) A API de Mascaramento de Aadhaar do iStart ajuda as instituições financeiras a mascarar números de Aadhaar dos clientes usando visão computacional e Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR). Nossas APIs de Visão Computacional processam imagens de Aadhaar, e o OCR extrai e mascara números de Aadhaar de cópias digitalizadas. Isso permite o mascaramento em tempo real durante o onboarding de clientes, bem como o mascaramento em massa de registros antigos armazenados no repositório do cliente. **Who Is the Company Behind iStart Aadhaar Masking API?** - **Vendedor:** [iSolve Technologies](https://www.g2.com/pt/sellers/isolve-technologies) - **Ano de Fundação:** 2004 - **Localização da Sede:** Chennai, IN - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/isolvetechnology (342 funcionários no LinkedIn®) ### 2. [K2view Enterprise Data Masking](https://www.g2.com/pt/products/k2view-enterprise-data-masking/reviews) A K2view Data Masking é uma solução de proteção de dados que permite às organizações anonimizar dados sensíveis enquanto preserva sua estrutura, relacionamentos e usabilidade para testes, análises e compartilhamento de dados. Ela descobre e classifica dados sensíveis em sistemas empresariais e aplica técnicas de mascaramento consistentes para garantir a conformidade com as regulamentações de privacidade de dados. A plataforma utiliza uma abordagem baseada em entidades para mascaramento, organizando dados em torno de entidades de negócios como clientes, contas ou pedidos. Isso garante que o mascaramento seja aplicado de forma consistente em todos os elementos de dados relacionados, mantendo a integridade referencial e a precisão contextual em vários sistemas. O mascaramento pode ser realizado tanto em trânsito quanto em repouso, suportando uma ampla gama de casos de uso operacionais e analíticos. A K2view centraliza as políticas de mascaramento, permitindo que as organizações definam regras uma vez e as apliquem em todas as fontes de dados e ambientes. Ela suporta dados estruturados e não estruturados, incluindo bancos de dados, arquivos e documentos, e se integra com pipelines de dados empresariais para execução automatizada e escalável. Capacidades de geração de dados sintéticos também estão disponíveis para complementar o mascaramento em cenários onde conjuntos de dados totalmente artificiais são necessários. Capacidades principais incluem: • Descoberta e classificação automatizada de dados sensíveis em sistemas • Mascaramento consistente no nível da entidade de negócios para preservar relacionamentos e contexto • Suporte para mascaramento de dados estruturados e não estruturados em fontes diversas • Gestão centralizada de políticas com aplicação em ambientes • Integração com pipelines de dados e suporte para mascaramento em trânsito e estático **Who Is the Company Behind K2view Enterprise Data Masking?** - **Vendedor:** [K2View](https://www.g2.com/pt/sellers/k2view) - **Ano de Fundação:** 2009 - **Localização da Sede:** Dallas, TX - **Twitter:** @K2View (144 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1012853 (191 funcionários no LinkedIn®) ### 3. [Masker](https://www.g2.com/pt/products/masker/reviews) Masker usa IA para identificar automaticamente dados pessoais e substituir informações sensíveis usando diferentes técnicas de anonimização. Além disso, é multilíngue. **Who Is the Company Behind Masker?** - **Vendedor:** [PANGEANIC BI EUROPA](https://www.g2.com/pt/sellers/pangeanic-bi-europa) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) ### 4. [Maya Data Masking](https://www.g2.com/pt/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. **Who Is the Company Behind Maya Data Masking?** - **Vendedor:** [Mayatech](https://www.g2.com/pt/sellers/mayatech) - **Ano de Fundação:** 2009 - **Localização da Sede:** Üsküdar, İstanbul, TR - **Twitter:** @mayatech - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/maya-information-technolojies/ (6 funcionários no LinkedIn®) ### 5. [NextLabs Data Access Enforcer](https://www.g2.com/pt/products/nextlabs-data-access-enforcer/reviews) O Data Access Enforcer da NextLabs é uma solução abrangente de segurança de dados projetada para proteger informações sensíveis, aplicando controles de acesso dinâmicos baseados em atributos em várias aplicações e bancos de dados. Ao implementar princípios de Zero Trust, o DAE garante que o acesso aos dados seja concedido estritamente com base na necessidade de conhecimento, independentemente de como ou onde os dados são acessados. Essa abordagem melhora a privacidade dos dados, simplifica a conformidade com regulamentações como GDPR, ITAR/EAR e SOX, e reduz a necessidade de código personalizado, diminuindo assim os custos de gestão de segurança e conformidade. Principais Características e Funcionalidades: - Segurança Baseada em Atributos: O DAE avalia atributos do usuário — incluindo localização, departamento e atribuição de projeto — para aplicar dinamicamente políticas de acesso detalhadas em tempo de execução. - Mascaramento Dinâmico de Dados em Nível de Campo: Campos de dados sensíveis são mascarados em tempo real com base nas permissões do usuário, garantindo que usuários não autorizados não possam visualizar informações protegidas. - Segregação e Filtragem de Dados em Nível de Registro: O DAE segrega dados dinamicamente, permitindo que os usuários acessem apenas os registros que estão autorizados a ver, com base em políticas definidas. - Aplicação Granular de Ações de Linguagem de Manipulação de Dados: A solução controla operações de banco de dados como criar, ler, atualizar e excluir, garantindo que os usuários possam realizar apenas as ações que estão autorizados a executar. - Gestão Centralizada de Políticas: O DAE oferece uma plataforma centralizada para gerenciar políticas de acesso, simplificando a administração e garantindo a aplicação consistente em toda a empresa. - Integração Sem Costura: Com suporte pronto para uso para mais de 100 aplicações e bancos de dados empresariais, o DAE se integra sem a necessidade de codificação personalizada, facilitando a implantação rápida e com mínima interrupção nos sistemas existentes. Valor Principal e Problema Resolvido: O DAE aborda o desafio crítico de proteger dados sensíveis em ambientes complexos e com múltiplas aplicações. Ao aplicar controles de acesso dinâmicos baseados em atributos, garante que apenas usuários autorizados possam acessar ou manipular dados, prevenindo assim a divulgação não autorizada e violações de dados. Isso não só melhora a segurança dos dados, mas também ajuda as organizações a alcançarem conformidade com requisitos regulatórios rigorosos. Além disso, a integração sem código e a gestão centralizada de políticas do DAE reduzem a complexidade e o custo associados às implementações de segurança tradicionais, oferecendo uma solução escalável e eficiente para empresas modernas. **Who Is the Company Behind NextLabs Data Access Enforcer?** - **Vendedor:** [NextLabs](https://www.g2.com/pt/sellers/nextlabs) - **Ano de Fundação:** 2004 - **Localização da Sede:** San Mateo, US - **Twitter:** @nextlabs (403 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nextlabs (190 funcionários no LinkedIn®) ### 6. [Objective Redact](https://www.g2.com/pt/products/objective-redact/reviews) Você e sua organização de divulgação acidental. **Who Is the Company Behind Objective Redact?** - **Vendedor:** [Objective Gov365](https://www.g2.com/pt/sellers/objective-gov365) - **Ano de Fundação:** 1987 - **Localização da Sede:** North Sydney, New South Wales, Australia - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/objective-corporation (497 funcionários no LinkedIn®) ### 7. [Object Sync for Hybrid SAP® SuccesssFactors®](https://www.g2.com/pt/products/object-sync-for-hybrid-sap-successsfactors/reviews) Object Sync para SAP® SuccessFactors® Híbrido é uma ferramenta especializada projetada para facilitar a sincronização perfeita de artefatos de configuração, dados fundamentais e configurações entre diferentes instâncias do SAP SuccessFactors. Esta solução é particularmente benéfica para organizações que operam em ambientes híbridos, garantindo consistência e precisão nos sistemas de desenvolvimento, garantia de qualidade e produção. Principais Características e Funcionalidades: - Sincronização Abrangente: Suporta sincronização unidirecional e bidirecional, permitindo movimentação flexível de dados entre instâncias. - Controle de Permissão em Nível de Artefato: Permite controle preciso sobre quais artefatos de configuração e dados são sincronizados, aumentando a segurança e a conformidade. - Sincronização Multi-Alvo: Permite a sincronização de uma única fonte para múltiplas instâncias alvo, simplificando o gerenciamento de paisagens de sistemas complexos. - Sincronização entre Datacenters: Facilita a sincronização entre diferentes datacenters, garantindo consistência global. - Interface Amigável: Oferece uma interface guiada com instruções passo a passo, tornando-a acessível para usuários de negócios com treinamento mínimo. - Funcionalidade de Modo de Teste: Oferece a capacidade de executar a sincronização em modo de teste, identificando potenciais erros antes da sincronização real, reduzindo assim os riscos. - Registro de Auditoria: Mantém registros detalhados das atividades de sincronização, incluindo ações do usuário, carimbos de data/hora e códigos de erro, apoiando a conformidade e a resolução de problemas. Valor Principal e Problema Resolvido: Object Sync para SAP® SuccessFactors® Híbrido aborda os desafios de manter configurações e dados consistentes em múltiplas instâncias do SAP SuccessFactors em ambientes híbridos. Ao automatizar o processo de sincronização, reduz significativamente o esforço manual, minimiza erros e acelera os ciclos de implantação. Isso garante que todas as instâncias estejam alinhadas, levando a uma maior confiabilidade do sistema, conformidade aprimorada e operações mais eficientes. **Who Is the Company Behind Object Sync for Hybrid SAP® SuccesssFactors®?** - **Vendedor:** [EPI-USE Labs](https://www.g2.com/pt/sellers/epi-use-labs) - **Ano de Fundação:** 1983 - **Localização da Sede:** Manchester, GB - **Twitter:** @EPIUSELabs (1,039 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2262920 (407 funcionários no LinkedIn®) ### 8. [PHEMI Health DataLab](https://www.g2.com/pt/products/phemi-health-datalab/reviews) O PHEMI Trustworthy Health DataLab é um sistema único de gerenciamento de big data baseado em nuvem e integrado, que permite que organizações de saúde aprimorem a inovação e gerem valor a partir de dados de saúde, simplificando a ingestão e a desidentificação de dados com governança, privacidade e segurança de nível NSA/militar embutidos. Produtos convencionais simplesmente bloqueiam dados, o PHEMI vai além, resolvendo desafios de privacidade e segurança e abordando a necessidade urgente de proteger, governar, curar e controlar o acesso a informações pessoais de saúde sensíveis à privacidade (PHI). Isso melhora o compartilhamento de dados e a colaboração dentro e fora de uma empresa—sem comprometer a privacidade de informações sensíveis ou aumentar a carga administrativa. Construído com base em princípios de privacidade por design, o software oferece a pesquisadores, cientistas e clínicos acesso mais rápido a mais informações, garantindo que eles vejam apenas os dados que precisam saber. O compartilhamento responsável de dados e uma estrutura de governança facilitam a conformidade com as regulamentações de privacidade. O PHEMI Trustworthy Health DataLab pode se adaptar a qualquer tamanho de organização, é fácil de implantar e gerenciar, conecta-se a centenas de fontes de dados e integra-se com ferramentas populares de ciência de dados e análise de negócios. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 6 **How Do G2 Users Rate PHEMI Health DataLab?** - **Facilidade de administração:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind PHEMI Health DataLab?** - **Vendedor:** [PHEMI Systems](https://www.g2.com/pt/sellers/phemi-systems) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Vancouver, CA - **Twitter:** @PHEMIsystems (747 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3561810 (6 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Empresa ### 9. [PK Protect Data Store Manager](https://www.g2.com/pt/products/pk-protect-data-store-manager-2026-05-06/reviews) Most organizations have a reasonable handle on what data lives on their endpoints. The real problem is everything else: the databases, data lakes, cloud repositories, packaged applications, and ERPs holding petabytes of sensitive data that nobody has fully mapped, let alone protected. That's the problem PK Protect Data Store Manager (DSM) was built to solve. DSM automatically discovers and protects sensitive data across your entire backend data infrastructure, structured, semi-structured, and unstructured, without requiring manual intervention or relying on individual teams to know where everything is. Once data is found, policy-driven protections are applied automatically: masking, tokenization, encryption, redaction, quarantine, or deletion. What it does: DSM scans and protects petabytes of data across on-premises, hybrid, and cloud environments. It supports the broadest range of platforms in the industry including Oracle, SQL Server, PostgreSQL, DB2, Hadoop, AWS, Azure, Snowflake, Salesforce, and more. It also surfaces shadow data, the untracked, forgotten data sitting in corners of your environment that traditional tools miss entirely. Who it's built for: Data security, compliance, and privacy teams in regulated industries managing large, distributed data environments who need consistent protection across every data store, not just the ones they already know about. Where it stands out: DSM keeps data usable while keeping it secure. That means masked data remains available for development, testing, AI training, and analytics without exposing the underlying sensitive values. More than thirty masking options give teams the flexibility to match protection to use case without breaking downstream workflows. Compliance support: DSM meets requirements for PCI DSS, HIPAA, GDPR, CCPA, GLBA, SOX, FISMA, and more, with automated policy enforcement and audit-ready reporting built in. One top U.S. bank relies on DSM to protect sensitive data across 400 applications and 18,000 databases containing nearly a million tables. **Who Is the Company Behind PK Protect Data Store Manager?** - **Vendedor:** [PKWARE](https://www.g2.com/pt/sellers/pkware) - **Ano de Fundação:** 1986 - **Localização da Sede:** Milwaukee, WI - **Twitter:** @PKWARE (1,123 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/23724 (158 funcionários no LinkedIn®) ### 10. [Privitar Data Privacy Platform](https://www.g2.com/pt/products/privitar-data-privacy-platform/reviews) Na Privitar, estamos focados em ajudar nossos clientes a maximizar suas capacidades de inovação através do uso de dados seguros para análises. A Privitar tem ajudado clientes ao redor do mundo a aumentar sua capacidade de aproveitar seus dados sensíveis em ecossistemas mais amplos, abordando lacunas em suas estratégias de privacidade. Complementamos soluções de segurança existentes, proporcionando o controle que permite a liberdade de usar seus dados sensíveis de forma responsável e ética para ajudar a obter insights mais profundos sobre o seu negócio. Nossa missão é ajudar os clientes a realizarem seu potencial de inovação, permitindo que usem seus dados sensíveis com segurança, com máxima utilidade e retenção de privacidade. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Who Is the Company Behind Privitar Data Privacy Platform?** - **Vendedor:** [Privitar](https://www.g2.com/pt/sellers/privitar) - **Localização da Sede:** Redwood City, California, United States - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/informatica (5,355 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 11. [Protecto](https://www.g2.com/pt/products/protecto/reviews) Protecto, uma plataforma de segurança de dados e privacidade focada na proteção de informações sensíveis em produtos de IA/LLM. As APIs do Protecto escaneiam e mascaram dados sensíveis, como PII e PHI, em dados estruturados e não estruturados, sem afetar a precisão da IA. A plataforma usa Tokenização Inteligente para substituir informações sensíveis por tokens legíveis por máquina. Isso preserva a utilidade dos dados e garante que os modelos de IA funcionem de forma otimizada. Protecto garante conformidade rápida com HIPAA, GDPR e CCPA. Oferece controle de acesso baseado em funções e lida com processamento em tempo real e em massa. Isso o torna adequado para gerenciamento de dados em larga escala. Confiável em saúde e bancos, o Protecto permite o uso seguro de IA enquanto protege dados críticos. **Who Is the Company Behind Protecto?** - **Vendedor:** [Protecto](https://www.g2.com/pt/sellers/protecto) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Cupertino, US - **Twitter:** @ProtectoAi (126 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/protectoai/ (33 funcionários no LinkedIn®) ### 12. [PVML](https://www.g2.com/pt/products/pvml/reviews) PVML é uma plataforma integrada de gerenciamento de acesso a dados projetada para centralizar e proteger o acesso a múltiplas fontes de dados sem a necessidade de mover ou duplicar dados. Ao conectar vários bancos de dados, o PVML fornece um espaço de trabalho colaborativo que garante um manuseio de dados eficiente, flexível e seguro. **Who Is the Company Behind PVML?** - **Vendedor:** [PVML](https://www.g2.com/pt/sellers/pvml) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Tel Aviv-Yafo, IL - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pvml (18 funcionários no LinkedIn®) ### 13. [Randtronics DPM easyData](https://www.g2.com/pt/products/randtronics-dpm-easydata/reviews) DPM Token Manager é um mecanismo de tokenização de alto desempenho e console de interface web. **Who Is the Company Behind Randtronics DPM easyData?** - **Vendedor:** [Randtronics](https://www.g2.com/pt/sellers/randtronics) - **Ano de Fundação:** 2002 - **Localização da Sede:** North Ryde, AU - **Twitter:** @Randtronics (78 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/randtronics-pty-ltd (12 funcionários no LinkedIn®) ### 14. [Rectify](https://www.g2.com/pt/products/rectify/reviews) Rectify aproveita a inteligência artificial habilitada para privacidade™ para automatizar a remoção de informações privadas quando ocorre o compartilhamento de dados. Ajudamos as organizações a diminuir o envolvimento humano necessário para identificar e remover identidades de consumidores, segredos comerciais, propriedade intelectual e outros dados privados em conjuntos de dados que estão sendo enviados a terceiros. **Who Is the Company Behind Rectify?** - **Vendedor:** [Rectify](https://www.g2.com/pt/sellers/rectify) - **Localização da Sede:** Austin, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rectifydata (18 funcionários no LinkedIn®) ### 15. [WinDocks](https://www.g2.com/pt/products/windocks/reviews) Windocks quebra o gargalo de dados empresariais com uma gama de capacidades, incluindo virtualização de banco de dados, contêineres Docker do Windows SQL Server, mascaramento baseado em dados sintéticos, subdefinição de banco de dados e dados de recursos exclusivos sem código e nativos da plataforma, além de uma única fonte de verdade. Windocks tem sido confiável por empresas ao redor do mundo desde 2015, incluindo Novartis, American Family Insurance, DoubleLine, entre muitas outras. O software Windocks é uma solução acessível para pequenas empresas, bem como para departamentos e divisões em uma grande organização. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate WinDocks?** - **Facilidade de administração:** 10.0/10 (Category avg: 8.6/10) **Who Is the Company Behind WinDocks?** - **Vendedor:** [Windocks](https://www.g2.com/pt/sellers/windocks) - **Ano de Fundação:** 2015 - **Localização da Sede:** Bellevue, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/windocks (10 funcionários no LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Médio Porte #### What Are WinDocks's Pros and Cons? **Pros:** - Suporte ao Cliente (1 reviews) - Recursos (1 reviews) - Integrações (1 reviews) - Desempenho (1 reviews) ### 16. [Xafe](https://www.g2.com/pt/products/xafe/reviews) A Plataforma de Privacidade Cognitiva Xafe garante que os dados dentro de um conjunto de dados permaneçam privados e seguros, combinando Tecnologias de Aprimoramento de Privacidade, incluindo Privacidade Diferencial e Computação Confidencial, permitindo que as empresas compartilhem e troquem dados sem comprometer informações pessoais. **Who Is the Company Behind Xafe?** - **Vendedor:** [xafe.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/xafe-ai) - **Ano de Fundação:** 2024 - **Localização da Sede:** Hallandale Beach, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/xafe/ (15 funcionários no LinkedIn®) ### 17. [XDM Data Orchestration Platform](https://www.g2.com/pt/products/xdm-data-orchestration-platform/reviews) UBS Hainer está no espaço de Orquestração de Dados desde 1997, ajudando clientes a migrar dados e torná-los disponíveis para suas equipes de QA, engenharia e análise, tanto no mainframe quanto no mundo distribuído. A acessibilidade dos dados é um gargalo cada vez mais importante à medida que as equipes de desenvolvimento aceleram com a ajuda de ferramentas de IA. QA, treinamento de modelos, bem como análises, não podem ser realizados sem dados reais de alta fidelidade. O acesso é frequentemente restrito devido a regulamentos de privacidade e segurança, especialmente em campos altamente regulamentados, como bancos, seguros e saúde. Nossa Plataforma de Orquestração de Dados XDM disponibiliza dados de produção mascarados para testadores, engenheiros de ML e engenheiros de automação, superando gargalos de disponibilidade de dados sem sacrificar a conformidade ao expor PII / PHI sensíveis. Onde não há dados de produção disponíveis, ela pode gerar dados sintéticos usando IA. Automatize totalmente sua distribuição de dados ou permita que os consumidores de dados "encomendem" dados referencialmente intactos sob demanda em termos de negócios a partir de uma interface web, sem precisar saber detalhes sobre como os dados são armazenados e relacionados em diferentes fontes. O XDM pode copiar e subdefinir dados de uma ampla gama de tecnologias de banco de dados e armazenamento em nuvem. Algoritmos de mascaramento sofisticados e altamente personalizáveis e a ferramenta de localização de PII garantem que nenhuma informação sensível seja distribuída para ambientes de teste / treinamento. O XDM é distribuído como um conjunto de imagens docker / OCI, podendo ser executado no local ou na nuvem. Uma API REST dá aos operadores controle total sobre as funcionalidades e facilita a integração em pipelines CI/CD existentes. Não hesite em entrar em contato em ubs-hainer.com ou LinkedIn! **Who Is the Company Behind XDM Data Orchestration Platform?** - **Vendedor:** [UBS Hainer](https://www.g2.com/pt/sellers/ubs-hainer) - **Ano de Fundação:** 1997 - **Localização da Sede:** Lauterbach, DE - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ubs-hainer-gmbh/ (31 funcionários no LinkedIn®) ## What Is Software de Mascaramento de Dados? [Software de Segurança de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-security) ## What Software Categories Are Similar to Software de Mascaramento de Dados? - [Software de Segurança de Banco de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/database-security) - [Ferramentas de Desidentificação de Dados](https://www.g2.com/pt/categories/data-de-identification) - [Software de Descoberta de Dados Sensíveis](https://www.g2.com/pt/categories/sensitive-data-discovery) --- ## How Do You Choose the Right Software de Mascaramento de Dados? ### O que você deve saber sobre software de mascaramento de dados ### O que é Software de Mascaramento de Dados? Mascaramento de dados é uma técnica usada por organizações para proteger dados sensíveis de exposições não intencionais. O mascaramento de dados também é às vezes referido como ofuscação de dados. Existem várias técnicas de mascaramento, incluindo substituição de dados, embaralhamento de dados, tradução de números em intervalos numéricos, anulação ou exclusão, embaralhamento de caracteres e mais. As empresas usam software de mascaramento de dados para proteger dados sensíveis, como informações pessoalmente identificáveis (PII) ou informações sensíveis de clientes, enquanto mantêm o valor funcional dos dados. O software de mascaramento de dados garante que pessoas não autorizadas não tenham visibilidade de registros de dados reais e sensíveis, mascarando os dados. As empresas comumente utilizam o mascaramento de dados para limitar os dados sensíveis visíveis para seus funcionários. Isso protege contra erros de funcionários no manuseio de dados sensíveis e contra atores mal-intencionados internos que buscam roubar informações sensíveis. Por exemplo, números de cartão de crédito em um banco de dados podem ser redigidos ou substituídos por dados falsos em um aplicativo de software de faturamento para que os números reais não sejam expostos e visíveis para funcionários da linha de frente. Um número de cartão de crédito mascarado seria estruturalmente semelhante e manteria o formato de número de cartão de crédito de dezesseis dígitos "xxxx-xxxx-xxxx-xxxx" que o aplicativo de software de faturamento da empresa espera que esses dados estejam, enquanto não fornece o número real do cartão de crédito. Um caso de uso comum para mascaramento de dados é fornecer dados não-produtivos, mas realistas, para desenvolvimento e teste de software. Aplicativos devem ser desenvolvidos e testados usando dados reais para garantir que o software atenda às necessidades da empresa ou do cliente, mas fornecer dados sensíveis para uma equipe de desenvolvimento expõe os dados a pessoas que não precisam estar autorizadas a visualizá-los. Por exemplo, se uma empresa de software educacional está desenvolvendo uma solução para gerenciar dados de testes de estudantes, ter informações de teste de indivíduos específicos, como nomes reais, endereços, pontuações de testes, notas acadêmicas, e assim por diante, não é necessário para desenvolver a ferramenta. Ter dados baseados em dados reais, mas embaralhados ou ofuscados, é suficiente para testar o software. Desde que os dados sejam funcionalmente corretos, os desenvolvedores de software não precisam conhecer os dados precisos e sensíveis para desenvolver e testar a solução de software. O mascaramento de dados é mais frequentemente usado para fins não-produtivos, como desenvolvimento e teste de software mencionados acima, mas também pode ser usado em ambientes de produção para controlar quais usuários têm acesso a informações sensíveis. Por exemplo, funcionários em um call center podem precisar consultar informações de conta de um cliente em um software CRM para processar um pagamento, mas não precisam de acesso aos detalhes exatos de pagamento do cliente, como números de conta bancária e de roteamento, para completar a transação. A empresa deve reter as informações reais da conta bancária para processar a transação, mas essas informações sensíveis não precisam ser visíveis para o funcionário do call center, então a empresa mascara esses dados para o funcionário do call center em seu aplicativo de software de call center. Outros casos de uso para dados mascarados incluem: - Demonstrações de vendas de programas de software - Módulos de treinamento de usuários - Experimentos em sandbox ### Quais Tipos de Software de Mascaramento de Dados Existem? **Mascaramento de dados estático** Soluções de mascaramento de dados estáticos permitem que conjuntos de dados sensíveis sejam mascarados enquanto os dados estão em repouso. Isso geralmente envolve uma cópia completa de um conjunto de dados mascarado. Mais comumente, isso é usado para casos de uso não-produtivos, como fornecer conjuntos de dados para fins de desenvolvimento e teste de software. **Mascaramento de dados dinâmico** Soluções de mascaramento de dados dinâmicos permitem que dados sensíveis sejam mascarados enquanto os dados estão em uso, e o mascaramento pode ser baseado nos atributos da pessoa que os visualiza. Mais comumente, isso é usado para casos de uso em produção. Por exemplo, funcionários da linha de frente ou funcionários em uma área geográfica específica podem visualizar o conjunto de dados sensível mascarado dinamicamente com base em seu tipo de função em tempo real. Este software pode ser particularmente benéfico para casos de uso de atendimento ao cliente. ### Quais são as Características Comuns do Software de Mascaramento de Dados? A seguir estão algumas características principais dentro do software de mascaramento de dados que podem ajudar os usuários a alcançar seus objetivos de negócios: **Desempenho com grandes conjuntos de dados:** O software de mascaramento de dados deve ser capaz de atender à escala e velocidade de mascaramento de grandes conjuntos de dados, seja o mascaramento realizado no próprio nível do banco de dados, entre camadas de aplicativos ou dentro do próprio aplicativo. Isso é especialmente importante para mascaramento de dados empresariais e grandes conjuntos de dados. **Preservação das características dos dados:** Alguns aplicativos esperam que os dados estejam em um formato específico, como um número de cartão de crédito de 16 dígitos. Para que os dados mascarados sejam utilizados no aplicativo, os dados mascarados também devem estar em conformidade com essas características de dados, como comprimento do número. **Mascaramento determinístico:** O mascaramento determinístico permite que os dados mascarados sejam consistentemente mascarados em várias tabelas e aplicativos. Por exemplo, se um registro de dados tem um primeiro nome "Joan", então o nome mascarado "Claire" aparecerá de forma consistente e uniforme em todo o conjunto de dados mascarado e nos aplicativos em que é usado. Isso é importante especialmente para casos de uso de atendimento ao cliente em produção, onde os funcionários da empresa interagem com vários aplicativos, como CRMs e aplicativos de faturamento, para ajudar os clientes. Ter dados mascarados consistentemente correspondentes nesses aplicativos díspares pode ajudar a fornecer a melhor assistência ao cliente. **Mascaramento de dados compatível com a nuvem:** Hoje, muitas empresas estão mudando de armazenamentos de dados locais para a nuvem e estão utilizando infraestrutura como serviço, plataforma como serviço e ferramentas de software como serviço. Muitas ferramentas de mascaramento de dados oferecem soluções para proteger dados, independentemente de onde são usados. ### Quais são os Benefícios do Software de Mascaramento de Dados? **Reduzir a exposição não intencional de dados:** O principal objetivo de usar software de mascaramento de dados é proteger os dados de exposições não intencionais enquanto mantém a usabilidade dos dados. O software de mascaramento de dados ofusca os dados para públicos que não estão autorizados a visualizá-los. **Melhorar o controle de acesso aos dados:** O software de mascaramento de dados permite que as empresas exponham dados apenas com base na necessidade de conhecimento. Usar mascaramento de dados dinâmico, em particular, pode ajudar uma empresa a habilitar a visibilidade de dados baseada em funções. Assim, um trabalhador da linha de frente pode não conseguir ver dados específicos do cliente, como seu endereço de cobrança ou número de telefone dentro de um aplicativo CRM, mas seu gerente teria autorização para fazê-lo. **Cumprir regulamentos de conformidade de proteção de dados:** Regulamentos de proteção de dados e leis de privacidade de dados exigem que as empresas protejam dados, como informações pessoalmente identificáveis. O mascaramento de dados é uma técnica usada para limitar a exposição não intencional de dados e atender aos requisitos de proteção de dados por design e por padrão. O mascaramento de dados pode ajudar a cumprir regulamentos da indústria ou governamentais, como GDPR, PCI DSS ou HIPAA. ### Quem Usa Software de Mascaramento de Dados? **Profissionais de InfoSec e TI:** Profissionais de segurança da informação (InfoSec) e TI implementam e gerenciam ferramentas de mascaramento de dados para alcançar os objetivos de segurança de dados, privacidade de dados e uso de dados de sua empresa. **Desenvolvedores de software:** Desenvolvedores de software são os usuários finais dos dados mascarados usando software de mascaramento de dados. Usar dados mascarados permite que os desenvolvedores de software usem dados de teste baseados em dados reais, mas sem o risco de usar texto simples. **Funcionários da linha de frente:** Funcionários da linha de frente e outros usam dados mascarados em suas interações diárias nos aplicativos de negócios necessários para completar seu trabalho. Ter dados mascarados em seus aplicativos os protege de visualizar, compartilhar ou usar acidentalmente dados que não estão autorizados a usar. ### Quais são as Alternativas ao Software de Mascaramento de Dados? Alternativas ao software de mascaramento de dados podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente: [Software de desidentificação e pseudonimização de dados](https://www.g2.com/categories/data-de-identification-and-pseudonymity): O software de desidentificação e pseudonimização é semelhante ao software de mascaramento de dados, pois se concentra na anonimização substituindo dados reais por dados artificiais. No entanto, a diferença aparece nos estados finais; o mascaramento de dados ofusca os dados enquanto retém os dados originais, enquanto os dados desidentificados não são mascarados, mas desidentificados por meio de pseudonimização para evitar a reidentificação. [Software de dados sintéticos](https://www.g2.com/categories/synthetic-data): O software de dados sintéticos ajuda as empresas a criar conjuntos de dados artificiais, incluindo imagens, texto e outros dados do zero usando imagens geradas por computador (CGI), redes neurais generativas (GANs) e heurísticas. Dados sintéticos são mais comumente usados para testar e treinar modelos de aprendizado de máquina. [Software de criptografia](https://www.g2.com/categories/encryption) **:** O software de criptografia protege os dados convertendo texto simples em letras embaralhadas conhecidas como texto cifrado, que só podem ser descriptografadas usando a chave de criptografia apropriada. Mais comumente, os dados criptografados não podem ser usados dentro de aplicativos e devem primeiro ser descriptografados antes de serem usados dentro de aplicativos (com algumas exceções com técnicas de criptografia homomórfica). #### Software Relacionado ao Software de Mascaramento de Dados Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de mascaramento de dados incluem: [Software de descoberta de dados sensíveis](https://www.g2.com/categories/sensitive-data-discovery): Para determinar quais dados proteger usando software de mascaramento de dados, as empresas devem primeiro identificar seus dados sensíveis. As empresas podem usar software de descoberta de dados sensíveis para ajudar e automatizar esse processo. Essas soluções pesquisam dados estruturados, não estruturados e semiestruturados armazenados em bancos de dados locais, nuvem, servidores de e-mail, sites, aplicativos, etc. ### Desafios com Software de Mascaramento de Dados Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios. **Descoberta de dados sensíveis:** Para proteger dados usando técnicas de mascaramento de dados, os dados que uma empresa deseja proteger devem primeiro ser identificados. O tipo de dados que as empresas buscam mascarar pode incluir informações pessoalmente identificáveis (PII), informações de saúde protegidas (PHI), dados do setor de cartões de pagamento (PCI), propriedade intelectual (IP) e outros dados importantes de negócios. Muitas vezes, esses dados estão armazenados em vários sistemas da empresa, incluindo bancos de dados, aplicativos e terminais de usuários. **Definição de políticas de acesso baseado em funções:** Usar mascaramento dinâmico que modifica quais dados são mascarados ou visíveis com base no tipo de função de um visualizador requer que essas funções sejam definidas pela política da empresa. Isso requer que as empresas invistam na definição dessas funções para que o software de mascaramento de dados seja eficaz. **Reidentificação:** Uma preocupação comum ao usar dados mascarados é o risco de serem reidentificados usando outras pistas de contexto, resultando em uma violação de dados. Isso pode ocorrer combinando os dados com outros conjuntos de dados para reidentificá-los ou simplesmente não mascarando dados suficientes. Por exemplo, em um sistema CRM, se o primeiro e o último nome de um cliente forem redigidos, mas não seu endereço de e-mail, que muitas vezes é o primeiro e o último nome de uma pessoa, pode ser fácil inferir quem é o cliente. ### Como Comprar Software de Mascaramento de Dados #### Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Mascaramento de Dados Os usuários devem determinar suas necessidades específicas para se preparar para o mascaramento de dados. Eles podem responder às perguntas abaixo para obter uma melhor compreensão: - Qual é o propósito do negócio? - O usuário precisa de soluções de mascaramento de dados estáticos ou precisa de soluções de mascaramento de dados dinâmicos? - Que tipo de dados o usuário está tentando mascarar? - São informações financeiras, informações classificadas, informações comerciais proprietárias, informações pessoalmente identificáveis ou outros dados sensíveis? - Eles identificaram onde estão esses armazenamentos de dados sensíveis - no local ou na nuvem? - Em quais aplicativos de software específicos esses dados são usados? - Quais APIs eles precisam? - Quem dentro da empresa deve ter autorização para visualizar dados sensíveis e quem deve receber dados mascarados? #### Comparar Produtos de Software de Mascaramento de Dados **Crie uma lista longa** Os compradores podem visitar a categoria de[](https://www.g2.com/categories/data-masking)[Software de Mascaramento de Dados](https://www.g2.com/categories/data-masking) do g2.com, ler avaliações sobre produtos de mascaramento de dados e determinar quais produtos atendem às necessidades específicas de seus negócios. Eles podem então criar uma lista de produtos que correspondem a essas necessidades. **Crie uma lista curta** Após criar uma lista longa, os compradores podem revisar suas escolhas e eliminar alguns produtos para criar uma lista mais curta e precisa. **Conduza demonstrações** Uma vez que um usuário tenha reduzido sua busca por software, ele pode se conectar com o fornecedor para visualizar demonstrações do produto de software e como ele se relaciona com os casos de uso específicos de sua empresa. Eles podem perguntar sobre os métodos de mascaramento - de substituição a embaralhamento e mais, e onde sua solução se encontra - no nível do banco de dados, entre o aplicativo e o banco de dados, ou dentro do aplicativo. Os compradores também podem perguntar sobre integrações com sua pilha de tecnologia existente, métodos de licenciamento e preços - se as taxas são baseadas no número de projetos, bancos de dados, execuções, etc. #### Seleção de Software de Mascaramento de Dados **Escolha uma equipe de seleção** Os compradores devem determinar qual equipe é responsável por implementar e gerenciar este software. Muitas vezes, pode ser alguém da equipe de TI e da equipe de InfoSec. Eles também devem incluir usuários finais em sua equipe de seleção, como desenvolvedores de software ou funcionários da linha de frente. É importante ter um representante da equipe financeira no comitê de seleção para garantir que a licença esteja dentro do orçamento. **Negociação** Os compradores devem obter respostas específicas sobre o custo da licença e como ela é precificada, e se o software de mascaramento de dados é baseado no tamanho do banco de dados, recursos ou execução. Eles devem ter em mente as necessidades de mascaramento de dados da empresa para hoje e para o futuro. **Decisão final** A decisão final se resumirá a se a solução de software atende aos requisitos técnicos, à usabilidade, à implementação, a outros suportes, ao retorno esperado sobre o investimento e mais. Idealmente, a decisão final será tomada pela equipe de TI em conjunto com as equipes de InfoSec ou de privacidade de dados, juntamente com a contribuição de outras partes interessadas, como equipes de desenvolvimento de software.