Testomgeving anonimiseren
Het anonimiseren van een testomgeving is een belangrijke stap bij het ontwikkelen en testen van software. Het gaat hierbij om het verwijderen of vervangen van gevoelige informatie in de testomgeving, zodat deze niet kan worden misbruikt door onbevoegden. Hierdoor wordt de privacy van gebruikers en de beveiliging van het systeem gewaarborgd.
Verschillende manieren om te anonimiseren
Er zijn verschillende manieren om een testomgeving te anonimiseren. Een van de eerste stappen is het verwijderen van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) zoals namen, adressen, telefoonnummers en e-mailadressen. Deze gegevens kunnen worden vervangen door fictieve gegevens of dummydata, zodat de functionaliteit van de software kan worden getest zonder dat de privacy van gebruikers in gevaar komt.
Beveiligen van inloggegevens
Een andere belangrijke stap bij het anonimiseren van een testomgeving is het beveiligen van inloggegevens. Dit kan bijvoorbeeld worden gedaan door het gebruik van testaccounts met willekeurige gebruikersnamen en wachtwoorden. Deze accounts moeten worden gegenereerd met behulp van sterke encryptiealgoritmen om te voorkomen dat ze worden gekraakt.
Vervangen van gevoelige informatie
Naast het verwijderen van PII en het beveiligen van inloggegevens, kan het anonimiseren van een testomgeving ook betrekking hebben op het vervangen van gevoelige informatie zoals creditcardgegevens en andere financiële informatie. In dit geval kunnen deze gegevens worden vervangen door fictieve gegevens of door gegevens van testkaarten die speciaal zijn ontworpen voor het testen van betalingssystemen.
Anonimiseren van logbestanden
Het is ook belangrijk om aandacht te besteden aan de anonimisering van logbestanden. Logbestanden kunnen waardevolle informatie bevatten over de activiteiten van gebruikers en het systeem. Om te voorkomen dat deze informatie in verkeerde handen valt, moeten logbestanden worden geanonimiseerd door het verwijderen van alle persoonlijk identificeerbare informatie en het vervangen van specifieke gegevens door generieke waarden.
Andere gevoelige informatie
Ten slotte moet bij het anonimiseren van een testomgeving worden nagegaan of er nog andere gevoelige informatie is die moet worden verwijderd of vervangen. Dit kan bijvoorbeeld betrekking hebben op vertrouwelijke documenten, bedrijfsgeheimen of andere gevoelige informatie die niet in verkeerde handen mag vallen.
Het anonimiseren van een testomgeving is een belangrijke stap bij het ontwikkelen en testen van software. Door het verwijderen of vervangen van gevoelige informatie wordt de privacy van gebruikers gewaarborgd en wordt de beveiliging van het systeem verbeterd. Het is daarom belangrijk om aandacht te besteden aan het anonimiseren van een testomgeving om de risico’s van onbevoegde toegang tot gevoelige informatie te minimaliseren.
Onze oplossing? De DataFactory
EntrD heeft een oplossing ontwikkeld waarmee iedere testomgeving geanonimiseerd kan worden. Op basis van een door jou aangeleverd voorbeeldrecord kunnen wij elk volume aan data voor je anonimiseren. Dit kan snel: in de regel kost het niet meer dan een paar dagen.
Wil je meer informatie ontvangen? Neem dan contact met ons op!
Product specificaties DataFactory
Algemene eigenschappen
- Eenvoudig te implementeren
- Snel uit te rollen (gemiddeld 2 tot 6 weken)
- Lage operationele kosten
- Geanonimiseerde gegevens zijn onherleidbaar (in lijn met eisen vanuit de Wbp en de GDPR)
- Versnelt de development cyclus
- Sluit aan bij agile werken
- Voorkomt de noodzaak van aanhouden van risicokapitaal (zie ook business case)
- Voorkomt de impact van datalekken (boetes en reputatieschade)
- Geanonimiseerde gegevens zijn breed inzetbaar (Test, Analyse, Opleiding, Demo, Ondersteuning, Outsourcing etc.)
Functionele eigenschappen
- Consistent anonimiseren over tijd zonder gebruikmaking van een ‘vertaaltabel’
- Consistent anonimiseren van een gehele keten
- Behoud van relevante relaties (indien gewenst)
- Geografische spreiding van relaties blijft intact (indien gewenst)
- Leeftijden blijven ongewijzigd (indien gewenst)
- Gegenereerde gegevens voldoen aan data specifieke regels (bijvoorbeeld de 11-proef)
- Datakwaliteit blijft ongewijzigd
- Geanonimiseerde data is eenvoudig te onderscheiden van productiegegevens
Technische eigenschappen
- Volledig database onafhankelijk
- Eenvoudig schaalbaar
- Hoge performance
- Cross platform
- Minimale beheersinspanning
- Eenvoudige integratie met CI
- Ondersteunt grote datasets
- Anonimiseren gebeurt volledig in-memory
- Mogelijkheid om eigen maskeerregels toe te voegen
- Standaard voorzien van ruim 10 mogelijkheden om gegevens te anonimiseren
Laatste nieuws
FileFactory For Care kan werkdruk verlagen en zorgkwaliteit verbeteren
De zorgsector wordt geconfronteerd met een groeiende werkdruk en steeds…
Lees meerOptimaliseren van dossieroverdrachten in de zorgsector: De rol van automatisering
In de zorgsector, en vooral in acute situaties zoals bij huisartsenposten…
Lees meerInformatiebeveiliging in de ambulancezorg: met FileFactory For Care
In de ambulancezorg is de bescherming van patiëntgegevens essentieel. Dit…
Lees meer