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Compréhension du fonctionnement des différents types de masquage
Data Mask offre différents niveaux de masquage pour la protection des données de production confidentielles dans une organisation sandbox. Par exemple, vous pouvez remplacer les données confidentielles par des caractères aléatoires, les remplacer par des termes mappés similaires ou les éliminer.
Éditions requises
| Disponible avec : Lightning Experience |
| Disponible avec : les éditions Professional, Enterprise, Unlimited et Developer avec la licence complémentaire Salesforce Data Mask managed package (Legacy). |
Conversion de vos données en caractères aléatoires
Utilisez un type de masquage aléatoire pour les données confidentielles dans lesquelles l'application d'un type de valeur spécifique n'est pas nécessaire. Remplace les données confidentielles par des caractères aléatoires qui sont lisibles, mais pas reconnaissables. Par exemple, chiffre d'affaires annuel, date de naissance ou nombres entiers. Vous pouvez toujours appliquer les limites supérieure et inférieure aux données, mais vous vous souciez moins de la valeur spécifique d'un enregistrement. Pour des champs de date, spécifiez les dates les plus proches et les plus éloignées.
Les processus métiers peuvent fonctionner à ce niveau de masquage, mais ils préservent la confidentialité dans l'environnement de production. Lorsque vous marquez des champs pour le remplacement par des caractères aléatoires, Data Mask transforme les données sandbox confidentielles lisibles en données aléatoires. Par exemple, si vous remplacez les champs Prénom, Nom et Adresse e-mail dans l'objet Contact par des caractères aléatoires, une entrée telle que Susan Badger, me@example.net dans une organisation de production est convertie en vqiz olmt, cxznd@sfdc.co dans une organisation sandbox.
Remplacement de vos données par des valeurs de bibliothèque
Utilisez ce type de masquage lorsque vous avez besoin de données similaires pour tester afin de permettre aux développeurs de comprendre les résultats qu'ils obtiennent. Par exemple, le remplacement des noms par des noms et des e-mails par des e-mails aide les développeurs à identifier ce qu'ils considèrent comme une valeur appropriée lors du test d'une fonctionnalité.
Les types de champ restent inchangés à ce niveau de masquage, ce qui permet le fonctionnement normal des processus métiers qui dépendent de types de données spécifiques. Vous pouvez également reconnaître le type de données et prendre des décisions informées à partir des données aléatoires. Toutes les informations confidentielles de l'environnement de production restent confidentielles. Lorsque vous marquez des champs pour le remplacement par des valeurs de bibliothèque, Data Mask transforme les données sandbox confidentielles lisibles en données aléatoires mais reconnaissables en utilisant des bibliothèques propriétaires incorporées au package géré. Par exemple, si vous remplacez les champs Prénom, Nom et Adresse e-mail dans l'objet Contact par des valeurs de bibliothèque, une entrée telle que Nancy Simon, nan@exemple1.com devient Gregory Fitzpatrick, liza.perez@exemple.com.
Remplacement de vos données par des données générées à l'aide d'un modèle
Le remplacement des données par un modèle est similaire au remplacement par des valeurs de bibliothèque. Vous pouvez mieux contrôler la valeur, car vous pouvez appliquer une valeur spécifique au champ. Par exemple, utilisez un modèle pour générer un entier ou une chaîne mis en forme, par exemple un e-mail, ou saisissez une valeur statique afin que le champ représente toujours la valeur requise.
Le type de champ reste inchangé à ce niveau de masquage, ce qui permet le fonctionnement normal des processus métiers qui dépendent de types de données spécifiques. Toutes les informations confidentielles de l'environnement de production restent confidentielles. Vous pouvez marquer des champs de remplacement en utilisant le modèle de votre choix. Data Mask transforme des données sandbox confidentielles et lisibles en données aléatoires, mais reconnaissables, en utilisant un modèle. Le modèle doit respecter les règles suivantes :
- %c = remplace par une lettre minuscule (a à z)
- %C = remplace par une lettre majuscule (A à Z)
- %d = remplace par chiffre (0 à 9)
- %% = remplace par le signe %
- %nd ou %nc = remplace par n chiffres ou caractères
Par exemple, si vous remplacez le champ Adresse e-mail dans un objet contact par un modèle, une entrée telle que john@exemple.org devient user-32342@exemple.com en utilisant le modèle user-%5d@exemple.com.
Suppression de vos données
Utilisez ce type de masquage lorsque vous avez des données confidentielles dans des champs qui ne sont pas nécessaires pour les tests, par exemple des zones de texte long, des notes ou des champs qui occupent un espace de stockage important. Cette transformation représente la méthode la plus efficace pour éliminer les données privées dans l'organisation sandbox.
Lorsque vous marquez des champs pour la suppression, Data Mask transforme les données sandbox confidentielles lisibles en jeux de données vides. Cette transformation représente la méthode la plus efficace pour éliminer les données privées dans l'organisation sandbox.
