Conclusion sur postgresql_anonymizer

Beaucoup de stratégies de masquage

• Masquage statique : parfait pour une anonymisation « une fois pour toute »
• Masquage dynamique : pour masquer des informations à certains utilisateurs
• Sauvegardes anonymisées : peuvent être utilisées dans des traitement CI/CD
• Vues de masquage : adaptées aux statistiques et à l’analyse de données
• Réplica anonymisé : toujours à jour, toujours anonymisés.

Avantages

• Règles de masquage en SQL
• Règles de masquage stockées dans le schéma de la base
• Pas besoin d’un ETL
• Fonctionne avec toutes les versions actuelles de PostgreSQL
• Multiples stratégies, multiples fonctions.

Limites

• Ne fonctionne pas avec d’autres SGBD (comme le nom l’indique)
• Peu de retour d’expérience sur de gros volumes (> 10 To)

Échantillonage

• En complément du masquage, il est souvent intéressant de travailler uniquement sur un sous-ensemble des données, plutot que la base entière.

• pg_sample permet d’extraire un petit jeu de données d’une base de données volumineuse en conservant l’intégrité référentielle.

Contribuez !

C’est un projet libre !

https://labs.dalibo.com/postgresql_anonymizer

Merci de vos retours sur la manière dont vous l’utilisez, comment il répond ou non à vos attentes, etc.

Questions

N’hésitez pas, c’est le moment !

Quiz

https://dali.bo/y5_quiz

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