0 / 0
Go back to the English version of the documentation
Geri çevrilebilir maskelenmiş verilerin şifresini çözme (Maskeleme akışı)
Last updated: 22 Ağu 2023
Geri çevrilebilir maskelenmiş verilerin şifresini çözme (Maskeleme akışı)

Gizleyen veri seçenekleri için, özgün değerleri kurtarmak üzere maskeyi tersine çevirebileceğiniz Geri çevrilebilir seçeneğiyle verileri maskelemeyi seçebilirsiniz. Kaynak veriler maskelenip hedef veritabanında saklandıktan sonra, hedef veritabanındaki şifrelenmiş değerin şifresini programlı olarak çözerek özgün değerleri kurtarabilirsiniz.

Geri çevrilebilir maskelenmiş verilerin şifresini çözmek için:

  1. Maskeleme akış işi çalıştırması tamamlandıktan sonra, aşağıdaki REST API 'sini kullanarak işte kullanılan maskeleme yapılandırmasını alın:
curl -H "Authorization: Bearer ${token}" https://${SERVER}/dp/api/v1/jobs/${JOB_ID}/runs/${JOB_RUN_ID}
  1. Maskeleme yapılandırmasını aşağıdaki tablo ilkesi biçiminde bulun ve kaydedin:
tables[{"policy":"", ....},...]
  1. Hedef çizelgeyi okuyan ve maskeleme kitaplığını başlatan bir Java™ programı geliştirin:
import com.ibm.research.privacy.magen.core.engine.*

String magenConfig = Files.readString("<Path_to_tables_policy>");
Magen magen = new Magen(magenConfig);
  1. Geri çevrilebilecek şekilde maskelenmiş her bir sütun için, kullanılan key ve seed öğelerini alın:
String encryptionKey = <Get_from_encryptionKeys[columnName]_of_magenConfig>.toBytes(); 
String seed          = <Get_from_seeds[columnName]_of_magenConfig>.toBytes();
  1. Geri çevrilebilecek şekilde maskelenmiş bir sütunun her bir değeri için, şifrelenmiş değerleri özgün değerlere geri çevirmek üzere aşağıdaki API ' yi kullanın:
MetaData md = new MetaData();
metadata.put(columnName, "true"); // where columnName is the name of column that was reversibly masked
String originalValue = magen.process("<maskedValue>", metadata, new State(encryptionKey, seed), null);

Daha fazla bilgi

Üst konu: Veri yöntemini gözlemleme

Generative AI search and answer
These answers are generated by a large language model in watsonx.ai based on content from the product documentation. Learn more