次世代データマスキングエンジン【JST・京大機械翻訳】

Moffie Micha; Mor Dan; Asaf Sigal; Farkash Ariel

文献

J-GLOBAL ID：202202239175389577 整理番号：22A0494561

次世代データマスキングエンジン【JST・京大機械翻訳】

Next Generation Data Masking Engine

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資料名：
巻： 13140 ページ： 152-160 発行年： 2022年
JST資料番号： H0078D ISSN： 0302-9743 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

先進マスキングエンジンMagenを紹介した。Magenは,広範囲のペイロードと使用事例をサポートする政策ベースのマスキングエンジンである。著者らのグラフベースポリシーとエンジンは,複合ペイロードのマスキングをサポートし,それらのタイプ(例えば,xmlにおけるjson)に基づくネストペイロードを再帰的に取り扱う。エンジンは,大規模データセットの静的マスキングと同様に,ペイロードのオンザフライ動的マスキングを可能にする,フォーマット保存暗号化やフォーマット保存のような,無数の先進的マスキング法をサポートする。Magenは,ユーザがマスキングプロセスに対する自分自身のポリシーを容易に定義し,それらのフォーマット(データクラス)を指定することを可能にする。このエンジンは,多年努力の一部として開発し,条件付きマスキング,不法値に対するロバスト性,フォーマットとマスキング制限の取締り,および意味的データ作成のような実生活シナリオをサポートした。MagenはIBMデータおよびAI提供内のクラウドSaaSとして統合され,様々な使用事例でその価値を証明した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

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音響信号処理 , 図形・画像処理一般 , 内燃機関一般 , 音声処理

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