Datenmaskierung für NoSQL-Database Sensible Daten in Splunk, Redis und CosmosDB zuverlässig finden und maskieren ❗
Von Logs bis JSON-Dokumenten: Einheitliche PII-Maskierung über NoSQL-Datenbanken hinweg ❗

Babenhausen, 12.09.2025 (PresseBox) - Maskierung personenbezogener Daten (PII) in Splunk, Redis & CosmosDB:

IRI DarkShield ermöglicht das Suchen und Maskieren sensibler Daten (PII) in verschiedenen Datenquellen – strukturiert, semi-strukturiert und unstrukturiert. Neben Cassandra, Elasticsearch und MongoDB unterstützt die IRI Workbench-GUI nun auch Splunk, Redis und CosmosDB.

Überblick der Technologien:

Splunk: Analyseplattform für maschinell erzeugte Daten (Logs, Events). Da diese oft sensible Informationen wie IP-Adressen oder Benutzerkennungen enthalten, ist Maskierung vor Weitergabe oder Reporting notwendig.

Redis: Schneller, flexibler In-Memory-Key-Value-Store, genutzt für Caching, Sitzungen und Echtzeitanalysen. Redis Enterprise erweitert dies zu einem Multi-Model-NoSQL-Store, in dem PII wie Sitzungsdaten, Tokens oder Präferenzen vorkommen können – Maskierung schützt vor Datenlecks.

Azure Cosmos DB (NoSQL): Vollständig verwaltete NoSQL-Lösung von Microsoft Azure für global skalierbare Anwendungen mit JSON-Dokumentmodell und SQL-ähnlicher Abfragesprache. Da CosmosDB häufig Namen, E-Mails und Kontaktdaten speichert, ist der Schutz durch Maskierung entscheidend.

Voraussetzungen für die Nutzung von DarkShield:

1. API-Verzeichnis festlegen: DarkShield-API-Verzeichnis in den IRI-Voreinstellungen hinterlegen und ggf. den Server starten.

2. Projekt mit Bibliothek anlegen: Erforderlich ist eine Data Class mit zugehöriger Maskierungsregel in einer Rule Library.

3. Zugriffsrechte prüfen: DarkShield benötigt Lese- und Schreibrechte für die jeweiligen NoSQL-Datenbanken. Zugangsdaten und Konfiguration variieren je nach System.

Konsistenz und referenzielle Integrität: Eine einmal zugewiesene Maskierungsregel gilt plattformübergreifend – unabhängig davon, ob die Datenquelle strukturiert, semi-strukturiert oder unstrukturiert ist. Bei deterministischen Maskierungsfunktionen wie formatbewahrender Verschlüsselung bleibt zudem die referenzielle Integrität erhalten (d. h. maskierte Werte bleiben konsistent in allen Unternehmenssystemen).

Support: Für weitere Informationen oder Unterstützung bei der Identifizierung oder Anonymisierung sensibler Daten – lokal oder in der Cloud – stehen wir gerne zur Verfügung.

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