LuckyTemplates의 민감한 정보에 대한 데이터 마스킹

이 자습서에서는 Power Query를 사용하여 LuckyTemplates에서 중요한 정보에 대한 데이터 마스킹을 수행하는 방법을 알아봅니다 . 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.

데이터 마스킹을 사용하면 LuckyTemplates 데이터 모델에서 기밀 또는 식별 가능한 정보를 숨기거나 제거할 수 있습니다.

논의는 다음 사항에 초점을 맞출 것입니다.

이 기본 모델을 예로 사용합니다.

데이터를 익명화할 때 먼저 어떤 정보가 필수 솔루션인지 아닌지를 식별해야 합니다.

목차

• 고객 테이블 익명화
• 판매 테이블 익명화
• 데이터 언마스킹을 방지하기 위해 링크 끊기
• 날짜 테이블에서 누락된 링크 만들기
• 결론

고객 테이블 익명화

이 고객 테이블에서 State 및 Company 열은 필수 솔루션이 아닙니다.

따라서 파워 쿼리 로 이동하여 고객 ID와 이름만 남기고 이 두 열을 제거 해야 합니다 .

이 예에서는 이름 열을 익명화해야 합니다 .

시작하려면 열 추가로 이동하고 인덱스 열을 클릭한 다음 From 1을 선택합니다.

추가된 인덱스 열에서 예에서 열 추가를 선택합니다 .

다음으로 열 이름을 Customer Name 으로 지정 하고 Customer 1을 정보로 입력합니다. 파워 쿼리는 정보를 자동으로 계속합니다.

실제 고객 이름에 대한 프록시로 Customer Name 열이 있으므로 이제 테이블에서 Name 및 Index 열을 제거할 수 있습니다.

판매 테이블 익명화

이 판매 표에서 3개의 열은 모두 데이터의 필수 솔루션입니다. 그러나 Amount 열에는 익명화해야 하는 정보가 있습니다.

이렇게 하려면 1부터 시작하는 인덱스 열을 추가합니다.

그런 다음 사용자 지정 열을 만들고 이름을 Sales Amount로 지정한 다음 다음 수식을 따릅니다.

이 수식은 0에서 5000 사이의 범위를 무작위로 지정합니다.

그러면 테이블에 임의의 숫자가 포함된 판매 금액 열이 표시됩니다.

해당 숫자가 일반 숫자로 재설정되지 않도록 하려면 다른 인덱스 열을 추가한 다음 판매 금액 유형을 정수로 변경합니다 .

이 팩트 테이블에는 5,000개의 행이 있습니다. 그러나 무작위화되고 익명화되더라도 여전히 데이터의 90%를 제거해야 합니다.

따라서 홈 탭으로 이동하여 행 제거를 선택하십시오 . 그런 다음 대체 행 제거를 선택합니다 .

다음 정보를 입력합니다.

이렇게 하면 테이블의 10개 행 중 9개 행이 제거됩니다. 따라서 5,000개에서 500개의 행이 남습니다.

데이터 언마스킹을 방지하기 위해 링크 끊기

파워 쿼리를 사용하여 테이블에 수행한 단계를 실행 취소할 수 있습니다. 그러나 이로 인해 변조되기 쉽습니다. 누군가 귀하의 데이터를 익명화하기 위해 귀하의 작업을 취소할 수 있습니다.

이를 방지하는 방법은 다음과 같습니다.

먼저 닫기 및 적용을 선택합니다 .

그런 다음 데이터 보기에서 고객 테이블을 클릭하고 테이블 복사를 선택합니다 .

MS Excel의 해당 시트 및 탭에 테이블을 붙여넣습니다. Sales 테이블에 대해 동일한 작업을 수행하고 파일을 저장합니다. 이 예에서 사용된 파일 이름은 "Anonymized Data"입니다.

데이터 보기로 돌아가서 Customers and Sales Table을 삭제합니다.

Customer 및 Sales 테이블을 삭제한 후 Excel 파일에서 정보를 뒤로 당겨서 엽니다.

다음으로 Customers 및 Sales 테이블을 확인하고 데이터 변환을 클릭합니다.

이제 Sales 테이블에는 유효한 날짜 및 숫자 필드에 있는 열이 있습니다.

Customers 테이블의 경우 열은 숫자 및 텍스트 필드에 있습니다.

데이터가 마스킹 해제되는 것을 성공적으로 방지했는지 확인하려면 적용된 단계 아래의 소스로 돌아갑니다.

수식 입력줄에서 테이블이 Excel 파일에서 온 것을 볼 수 있습니다.

이는 데이터 마스킹을 더 이상 실행 취소할 수 없음을 의미합니다.

이러한 단계를 구현했으면 닫기 및 적용을 클릭합니다.

날짜 테이블에서 누락된 링크 만들기

모델로 돌아가서 Date 테이블의 Date를 Sales 테이블의 Date로 끌어서 Date 테이블에 대한 누락된 링크를 다시 만듭니다.

이제 기밀 데이터 공개에 대한 두려움 없이 완전히 익명화된 모델을 갖게 되었습니다.

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결론

이 일반적인 접근 방식은 숫자와 이름을 제거하고 Microsoft Excel 변환을 통해 파워 쿼리 적용 단계를 사용하여 링크를 끊음으로써 기밀 데이터를 익명화합니다.

그러나 이 접근 방식은 단순히 데이터를 마스킹하는 것이 아니라 다른 사람이 데이터를 얻을 수 없도록 만듭니다.

이 방법을 사용하여 데이터 모델의 기밀 정보를 보호하십시오.

모두 제일 좋다,