Nyheter i g9 Anonymizer release 1.2.0

SQL schema som databasemodell

Nå kan du definere g9 Anonymizer prosjekter ved å importere databasemodeller basert på SQL filer med CREATE TABLE setninger.

Multiple database schemas/connections

Du kan nå importere flere databasemodeller fra SQL eller database connection. Det genererte programmet kan bare ha support for en connection. Alle databaseoperasjoner må bruke denne connection.

Map Input only, Output only, Input and Output

I forrige versjon, var map definert som en Anonymization Column funksjon. Nå er de definert som egenskaper på alle Anonymization Column funksjoner. Egenskapene har heading Mapping File og kan styre hvilke mappinger som er ønsket.

Raskere Cascading Delete

Vi har innført 3 ulike metoder for å fjerne en record med alle dens barn, slik at du kan velge den som passer best.

Export to ANO file

Vi planlegger release av avanserte skytjenester a la g9 Anonymizer funksjonalitet. Tjenestene er basert på ANOnymization language. Denne Export to ANO file funksjonen vil lage en ANO file som inneholder tilsvarende informasjon som g9 Anonymizer modellen med regler.

SQL before/after

Alle tasker kan kjøre SQL statements før og etter at tasken er kjørt. Dette kan for eksempel brukes til å disable/enable funksjoner, triggere eller andre database mekanismer under oppdateringen.

Set repeatable random

Hvis du trenger lik oppførsel på hver kjøring, kan du bruke setRepeatableRandom(true) funksjonen. Den vil sikre at randomfunksjoner bruker samme seed hver gang.

SetNullErase

For Erase funksjoner med Cascading delete/anonymisering som tillater NULL verdi i fremmednøkkel, kan man velge om det skal settes NULL eller fjernes. Sett true for å generere SetNullErase().

Vendor specific database type

JDBC type 1111 (Other) blir importert som VENDOR_SPECIFIC_TYPE med default type unknown.VendorSpecificType. Disse kan ikke brukes i anonymiseringer.

Dette er g9 Anonymizer

g9 Anonymizer genererer en programmerbar applikasjon for databaseanonymisering og støtter løsning av viktige GDPR krav. Verktøyet kobler til din JDBC kompatible database og bygger en databasemodell der du kan definere

  • anonymiseringsregler
  • regler for å redusere datamengde
  • regler for å lage syntetiske data
  • regler for å overholde krav om sletting
  • regler for å rapportere innhold (Subject Access Request)

g9 Anonymizer er en Eclipse plugin som genererer JDBC applikasjonskode. Den kjørbare applikasjonen åpner en database og utfører definerte SQL setninger. Fremmednøkkeldefinisjoner brukes for å propagere dataanonymiseringer på tvers av tabeller. Anonymiseringen kan repeteres og utføres på mange databaser for å sikre data konsistens.

Det bygges en JAR fil, som inneholder kode for alle reglene, inkludert Javadoc og Java kildekode. JAR filen kan kjøres mot en testdatabase eller den kan integreres i andre programmer for å utføre GDPR oppgaver.

Her finner du g9 Anonymizer: