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

april 15, 2024

Hoe privacymaskering het verschil maakt in arbeidsbemiddeling

data als goudmijn Arbeidsbemiddeling is een In de dynamische wereld waarin…

Lees meer
april 12, 2024

Een gids voor effectief documentbeheer

Papierwerk ‘adieu’ Welkom bij onze uitgebreide gids voor effectief…

Lees meer
april 11, 2024

Automatische documentverwerking in HR-processen

Het versnellen van werving en selectie In de steeds veranderende wereld van…

Lees meer