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조건부 동적 데이터 마스킹 - Amazon Redshift

조건부 동적 데이터 마스킹

마스킹 표현식에서 조건식을 사용하여 마스킹 정책을 생성하여 셀 수준에서 데이터를 마스킹할 수 있습니다. 예를 들어 해당 행에 있는 다른 열의 값에 따라 다른 마스크를 값에 적용하는 마스킹 정책을 만들 수 있습니다.

다음은 조건부 데이터 마스킹을 사용하여 사기와 관련된 신용 카드 번호를 부분적으로 수정하고 다른 모든 신용 카드 번호를 완전히 숨기는 마스킹 정책을 만들고 첨부하는 예입니다. 이 예제를 실행하려면 수퍼유저이거나 sys:secadmin 역할이 있어야 합니다.

--Create an analyst role. CREATE ROLE analyst; --Create a credit card table. The table contains an is_fraud boolean column, --which is TRUE if the credit card number in that row was involved in a fraudulent transaction. CREATE TABLE credit_cards (id INT, is_fraud BOOLEAN, credit_card_number VARCHAR(16)); --Create a function that partially redacts credit card numbers. CREATE FUNCTION REDACT_CREDIT_CARD (credit_card VARCHAR(16)) RETURNS VARCHAR(16) IMMUTABLE AS $$ import re regexp = re.compile("^([0-9]{6})[0-9]{5,6}([0-9]{4})") match = regexp.search(credit_card) if match != None: first = match.group(1) last = match.group(2) else: first = "000000" last = "0000" return "{}XXXXX{}".format(first, last) $$ LANGUAGE plpythonu; --Create a masking policy that partially redacts credit card numbers if the is_fraud value for that row is TRUE, --and otherwise blanks out the credit card number completely. CREATE MASKING POLICY card_number_conditional_mask WITH (fraudulent BOOLEAN, pan varchar(16)) USING (CASE WHEN fraudulent THEN REDACT_CREDIT_CARD(pan) ELSE Null END); --Attach the masking policy to the credit_cards/analyst table/role pair. ATTACH MASKING POLICY card_number_conditional_mask ON credit_cards (credit_card_number) USING (is_fraud, credit_card_number) TO ROLE analyst PRIORITY 100;
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