Différence clé: le masquage des données ou l’obscurcissement des données fait référence au processus qui permet de dissimuler des données privées. Il est également appelé anonymisation des données. Par conséquent, il n'y a pas de différence entre les deux. Ces processus aident à protéger les informations sensibles dans la base de données de production, de sorte que les informations puissent facilement être fournies à des entités telles que l'équipe de test.

Le masquage des données ou l'obscurcissement des données fait référence au processus qui permet de dissimuler des données privées. Il est également appelé anonymisation des données. Par conséquent, il n'y a pas de différence entre les deux. Ces processus aident à protéger les informations sensibles dans la base de données de production, de sorte que les informations puissent facilement être fournies à des entités telles que l'équipe de test.

Cacher des données sensibles est un problème important. Par conséquent, différentes méthodes sont appliquées pour masquer ces informations. De nombreuses approches sont utilisées pour masquer les informations. Par exemple, une nouvelle génération de données peut être effectuée ou un cryptage des données. Le brassage est une autre méthode permettant de mélanger les données dans une colonne.

Les données sont masquées de manière à paraître réelles et cohérentes. Le masquage des données contribue à la protection des données sensibles et personnelles et réduit ainsi le risque d'exposition. Il est important de mentionner que dans ce processus, le format des données reste le même. Cependant, des modifications sont apportées aux valeurs. Les données sont modifiées en utilisant l’une quelconque des méthodes. Les valeurs sont modifiées de manière à ce que les modifications ou l’ingénierie inverse puissent être identifiées ultérieurement. De nombreux produits de masquage de données sont disponibles sur le marché par des fournisseurs tels qu'IBM, Informatica, Oracle, etc.

Dans un scénario réel, une combinaison de différentes approches de masquage de données est également appliquée pour différents champs de données. Le masquage des données réduit également le risque de violation des données de test. Il suit généralement les étapes d'identification, de surveillance, de masquage et d'audit des données sensibles. La politique de masquage des données doit couvrir tous les domaines dans lesquels des données sont partagées ou qu'il est possible de partager. Les données doivent être masquées afin de réduire les risques internes et externes. Un outil approprié doit être sélectionné pour masquer ou masquer les données, selon les besoins.

Comparaison entre masquage et masquage de données:

	Masquage des données	Obfuscation de données
Sens	Le masquage des données fait référence au processus qui aide à dissimuler des données privées. Il est également appelé anonymisation des données. Ces processus aident à protéger les informations sensibles dans la base de données de production, de sorte que les informations puissent facilement être fournies à des entités telles que l'équipe de test.	C'est la même chose que le masquage des données. Par conséquent, il n'y a pas de différence entre les deux.
Des techniques	Substitution aléatoire - la valeur à masquer est remplacée par une valeur de rançon. Substitution algorithmique - Certains champs utilisent certains algorithmes pour la création. Séquence - génère une séquence de données Masque sélectif - Seule une partie est masquée. Flou - Une variance aléatoire est ajoutée aux valeurs existantes. Expressions - Les règles ou expressions personnalisées sont utilisées pour masquer des champs complexes.	Identique au masquage de données
Vendeurs d'outils	IBM, Informatica, Oracle, etc.	IBM, Informatica, Oracle, etc.