DATA MASKING - 한국어로 번역

• data masking
• 데이터 마스킹은

영어에서 Data masking 을 사용하는 예와 한국어로 번역

dynamic data masking accommodates data security
동적 데이터 마스킹은 사용자의 위치(예:

Dynamic data masking is complementary to other SQL Server security features(auditing,
동적 데이터 마스킹은 다른 SQL ServerSQL Server 보안 기능(감사, 암호화,

Dynamic Data Masking is designed to simplify application development by limiting data exposure in a set of pre-defined queries used by the application and a masking rule
동적 데이터 마스킹은 응용 프로그램에서 사용되는 미리 정의된 쿼리 집합에서 데이터 노출을 제한하여 응용 프로그램 개발을 간소화하도록 설계되었습니다.

Dynamic data masking is complementary to other SQL Server security features(auditing,
동적 데이터 마스킹은 다른 SQL ServerSQL Server 보안 기능(감사, 암호화,

Dynamic Data Masking is complementary to other SQL Server security features(auditing,
동적 데이터 마스킹은 다른 SQL ServerSQL Server 보안 기능(감사, 암호화,

For persistent data masking, Informaticaâ€TMs proven platform can scale to meet the requirements of organizations that need to mask large data stores.
영구적 데이터 마스킹을 위해, Informatica의 입증된 플랫폼은 대규모 데이터 저장소를 마스킹하는 데 필요한 조직의 요구 사항을 충족하도록 확장할 수 있습니다.

By combining persistent and dynamic data masking with traditional data security controls(such as encyption and tokenization),
영구적 및 동적 데이터 마스킹을 기존 데이터 보안 컨트롤(암호화 및 토큰화)과 결합하여,

The purpose of dynamic data masking is to limit exposure of sensitive data, preventing users who should not have access to the data from viewing it.
동적 데이터 마스킹의 목적은 중요한 데이터의 노출을 제한하여 데이터에 대한 액세스 권한이 없는 사용자가 보지 못하게 하는 것이지The purpose of dynamic data masking is to limit exposure of sensitive data, preventing users who should not have access to the data from viewing it.

Data security and privacy professionals can validate that identified sensitive data has been masked to meet security and privacy policies. Data Masking Products.
데이터 보안 및 개인 정보 보호 전문가는 식별된 민감한 데이터가 보안 및 개인 정보 보호 정책을 충족할 수 있도록 마스킹되었는지 유효성을 검증할 수 있습니다. 데이터 마스킹 제품.

A data mask can be defined on a sparse column, but not on a sparse column that is part of a column set.
스파스 열에 대해 데이터 마스크를 정의할 수 있지만 열 집합의 일부인 스파스 열에는 정의할 수 없습니다.A data mask can be defined on a sparse column, but not on a sparse column that is part of a column set.

the device_id of one of the devices from the login response, and the data_mask, which is an OR combination of all the feed module flags the user is interested in.
응답에서 장치 중 하나의, 그리고 data_mask 이다, OR 사용자가 관심있는 모든 급지 모듈 플래그의 조합.

A central data masking policy acts directly on sensitive fields in the database.
중앙 데이터 마스킹 정책은 데이터베이스의 중요한 필드에 직접 작동합니다.A central data masking policy acts directly on sensitive fields in the database.

Seamless integration without modification Nonintrusive data masking supports heterogeneous environments without the need to modify applications or data..
수정이 필요 없는 완벽한 통합 비침입적 데이터 마스킹은 애플리케이션이나 데이터의 수정 없이 혼합 환경을 지원합니다.

The new Informatica Cloud Data Masking service reduces the risk of data breaches during application development and testing.
새 인포매티카 클라우드 데이터 마스킹(Cloud Data Masking) 서비스는 애플리케이션 개발 및 테스트 과정에서 데이터 침해 위험을 낮춰준다.

Secure business critical data with dynamic data masking to ensure that only the right people gain access to data..
담당자만 데이터에 액세스할 수 있도록 동적 데이터 마스킹으로 비즈니스 크리티컬 데이터 보호.

Test Data Management Securely provisions test and development data by automating data masking, data subsetting, and test data-generation capabilities. Customer Success Stories.
Test Data Management 데이터 마스킹, 데이터 서브셋 생성, 테스트 데이터 생성 기능을 자동화하여 테스트 및 개발 데이터를 안전하게 프로비저닝합니다. 고객.

Your IT organization can apply sophisticated masking to limit sensitive data access with flexible data masking rules based on a user's authentication level.
IT 조직은 사용자의 인증 수준을 기반으로 유연한 데이터 마스킹 규칙을 사용하여 민감한 데이터 액세스를 제한하는 정교한 마스킹을 적용할 수 있습니다.

Dynamic data masking does not aim to prevent database users from connecting directly to the database and running exhaustive queries that expose pieces of the sensitive data..
데이터베이스 사용자가 데이터베이스에 직접 연결하여 중요한 데이터 조각을 노출하는 과도한 쿼리를 실행하지 못하게 하는 것은 아닙니다. Dynamic data masking does not aim to prevent database users from connecting directly to the database and running exhaustive queries that expose pieces of the sensitive data.

Sentry, data masking, blocking, and encryption—and alerts of anonymous data access and activity.
Sentry, 데이터 마스킹, 차단 및 암호화를 비롯한 데이터 중심 제어를 위한 워크플로우를 포함하여, 고위험 조건의 수정과 익명 데이터 액세스 및 활동 알림을 자동화합니다.

data domains, create entities, groups, and templates for subsetting, and create rules and policies for data masking.
템플릿을 생성하며, 데이터 마스킹을 위한 규칙 및 정책을 생성할 수 있어야 합니다.