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Applicazione condizionale del mascheramento dinamico dei dati - Amazon Redshift

Amazon Redshift non supporterà più l'uso delle UDF Python dopo il 30 giugno 2026. Inizieremo ad applicarlo per fasi. Per ulteriori informazioni sulla fine del ciclo di vita e sulle opzioni di migrazione di Python, consulta il post del blog pubblicato il 30 giugno 2025.

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Applicazione condizionale del mascheramento dinamico dei dati

È possibile eseguire il mascheramento dei dati a livello di cella creando policy di mascheramento con espressioni condizionali. Ad esempio, è possibile creare una policy di mascheramento che applichi maschere diverse a un valore, a seconda del valore di un'altra colonna in quella riga.

Di seguito è riportato un esempio di utilizzo di mascheramento condizionale dei dati per creare e collegare una policy di mascheramento che oscuri parzialmente i numeri delle carte di credito coinvolte in una frode e nasconda completamente i numeri di tutte le altre carte di credito. Per eseguire questo esempio è necessario essere un utente con privilegi avanzati o avere il ruolo sys:secadmin.

--Create an analyst role. CREATE ROLE analyst; --Create a credit card table. The table contains an is_fraud boolean column, --which is TRUE if the credit card number in that row was involved in a fraudulent transaction. CREATE TABLE credit_cards (id INT, is_fraud BOOLEAN, credit_card_number VARCHAR(16)); --Create a function that partially redacts credit card numbers. CREATE FUNCTION REDACT_CREDIT_CARD (credit_card VARCHAR(16)) RETURNS VARCHAR(16) IMMUTABLE AS $$ import re regexp = re.compile("^([0-9]{6})[0-9]{5,6}([0-9]{4})") match = regexp.search(credit_card) if match != None: first = match.group(1) last = match.group(2) else: first = "000000" last = "0000" return "{}XXXXX{}".format(first, last) $$ LANGUAGE plpythonu; --Create a masking policy that partially redacts credit card numbers if the is_fraud value for that row is TRUE, --and otherwise blanks out the credit card number completely. CREATE MASKING POLICY card_number_conditional_mask WITH (fraudulent BOOLEAN, pan varchar(16)) USING (CASE WHEN fraudulent THEN REDACT_CREDIT_CARD(pan) ELSE Null END); --Attach the masking policy to the credit_cards/analyst table/role pair. ATTACH MASKING POLICY card_number_conditional_mask ON credit_cards (credit_card_number) USING (is_fraud, credit_card_number) TO ROLE analyst PRIORITY 100;