Document toolboxDocument toolbox

Handleiding uitwerken Software development en data mining usecases

Owned by
Alessia Krioutchkova (Deactivated)
Last updated: 14 Nov, 2023
15 min read

In kader van software development en data mining worden volgende usecases gedemonstreerd. Deze handleiding biedt een stappenplan bij het uitvoeren van deze usecases.

  1. Productie data klaarmaken voor niet productie omgevingen

  2. Het behouden van de referentiële integriteit in een geanonimiseerde databank

  3. De context van een veldwaarde garanderen

  4. Het gebruiken van een niet referentiële database

  5. Het gebruiken van een CSV als databron

Productie data klaarmaken voor niet productie omgevingen

De bedoeling is om aan de hand van de IRI Workbench te beschikken over een testdatabank die niet bestaat uit persoonsgevoelige informatie en kan gebruikt worden voor software development. Onderstaande databank (een productiedatabank in Oracle) bezit persoonsgegevens en wordt gebruikt als voorbeeld.

Na het bekijken van de data, kan er vastgesteld worden dat de database enkel bestaat uit gevoelige informatie. Deze informatie zal moeten worden geanonimiseerd zodat deze gegevens niet meer terug gelinkt kunnen worden aan bestaand individu.

 

Toevoegen van de databron (productiedatabase)

De eerste stap in het anonimisatieproces is uiteraard het starten van een masking job. Er wordt nu overgegaan naar de configuratiewizard na het configureren van de ODBC drivers, het linken van de DSN met de connectie profielen en het starten van een masking job.



Druk op de knop 'Add Data Source...' om de productiedatabank toe te voegen als databron. Kies daarna voor het type ODBC en kies de juiste DSN (werd eerder geconfigureerd in het stappenplan). Vervolgens zal er moeten worden ingelogd met de juiste logingegevens, druk daarna op 'OK' om verder te gaan.





Selecteer daarna de tabel in de database waarin men wenst gegevens te gaan anonimiseren. Druk daarna op 'OK' om verder te gaan in het anonimisatie proces.





Er zal moeten worden gezocht naar metadata, dit is noodzakelijk om de IRI Workbench te laten communiceren met kolommen in de tabel. De software van IRI moet uiteraard weten met welke kolomtypes er worden gewerkt. Druk hiervoor op de knop 'Discover Metadata...' en vervolgens op 'Next >'. Er zal nogmaals ingelogd moeten worden en daarna wordt men doorverwezen naar volgende windows.





Druk op 'Next >' om verder te gaan en daarna op 'Finish'. 



Toevoegen van de data target (testdatabase)

De tweede stap in het anonimisatie proces is het toevoegen van de data target, de testdatabank. Dit gebeurd op dezelfde manier als de databron (productiedatabase). Dezelfde stappen zullen dus moeten worden uitgevoerd voor de testdatabank.



Zorg er zeker en vast voor dat database beschikt over een tabel met dezelfde velden en types. Dan kan de metadata, dat reeds werd opgeslaan bij het onderzoeken van metadata voor de databron, opnieuw gebruikt worden.





Toepassen van de anonimisatie technieken

Na het drukken op 'Finish' in de wizard, zal er automatisch een script gegenereerd worden. Doormiddel van dit script kunnen de anonimisatie technieken toegepast worden. De scripts worden dan gebruikt als input om een IRI job uit te voeren. 





Om de verschillende methodes te gaan toepassen op bepaalde velden hoeft men enkel te rechter klikken op het gegenereerde script. Kies vervolgens voor de keuze 'IRI' en daarna voor 'Edit Targets...'.





Klik daarna op de outfile en op de knop 'Target Field Layout'. Dit opent de Target Field Layout wizard waarin we bepaalde velden kunnen gaan anonimiseren. Rechterklik op het veld in de databank dat men wenst te anonimiseren en kies voor de optie 'Apply Rule >'. Kies er daarna voor om een regel aan te maken ('Create Rule...').















Uitvoeren van de IRI job

De laatste stap in het proces is het effectief uitvoeren van het script als een IRI Job. Na deze stap zullen de gegevens binnenin de productiedatabase geanonimiseerd en overgedragen worden aan de testdatabase.





Rechterklik hiervoor op het project zelf en kies voor de optie 'Run as >' en daarna voor 'Run Configurations ...'. 





Volgende wizard wordt geopend, kies voor het juiste project en voeg vervolgens de juiste scripts toe die moeten worden uitgevoerd.  Druk vervolgens op 'OK' om de wizard af te sluiten. Het is mogelijk om de sequentie van de scripts te veranderen en dus de jobs uit te voeren in een specifieke volgorde. Dit kan gedaan worden door een job naar boven of onder te plaatsen, hiervoor wordt er geklikt op de 'Up' of 'Down' knop. Kies vervolgens op 'Apply' en 'Run' om de jobs uit te voeren.



Vergelijking van productiedatabase met testdatabase na anonimisatieproces



Productiedatabase:



Testdatabase:



Het behouden van de referentiële integriteit in een geanonimiseerde databank

De bedoeling van deze usecase is om een veld in een database te gaan anonimiseren en ondertussen de referentiële integriteit te behouden tussen tabellen. In onze bedrijfsdatabase is de tabel personen gekoppeld aan de tabel dossier aan de hand van een foreign key. Het is mogelijk om verschillende kolommen te anonimiseren binnen beide tabellen en de referentiële integriteit tussen deze tabellen te behouden. Tijdens dit proces worden de foreign keys tijdelijk gedropt, na het uitvoeren van het anonimisatieproces worden ze terug geïmplementeerd.

IRI ondersteund het behouden van referentiële integriteit en tegelijk het anonimiseren van waarden in een bepaalde kolom met de 'New Multi Table Masking Job...' wizard. 



Het configureren van de wizard





Druk op het icoon en kies daarna voor 'New Multi Table Masking Job...' om de wizard hiervan te openen en te beginnen aan de configuratie van het script.





Kies een gepaste naam voor het script en kies daarna voor ODBC als loader en extractor. Druk dan vervolgens op 'Next' om verder te gaan.





In de volgende stap is het belangrijk om het juiste connectieprofiel te kiezen, het aanmaken van een connectieprofiel werd eerder in de handleiding getoond. Hou zeker rekening met de mapping van het connectieprofiel en de DSN (Connection Registry). Kies vervolgens voor de tabellen waar referentiële integriteit optreed en druk daarna op 'Next' om verder te gaan.





Druk eerst op de 'Create' knop in de wizard om vervolgens de Rule Matcher wizard te openen. Binnenin deze wizard is het mogelijk om een bestaande regel in het project mee te geven of een nieuwe te creëren. Zorg ervoor dat er een patroon wordt meegegeven zodat er gezocht kan worden naar de gewenste kolommen in de tabel. Klik daarvoor op 'Add...' en kies voor het type PATTERN. Hier wordt RN gekozen als patroon en VERANTWOORDELIJKE, deze twee kolommen zullen vervolgens geanonimiseerd worden. Daarna wordt er gekozen om een nieuwe regel aan te maken met als doel de twee gegeven tabellen te hashen en referentiële integriteit te behouden. Klik dus in de Rule Matcher wizard nogmaals op de knop 'Create...' en kies vervolgens voor 'Hashing Functions'. Geef de regel een passende naam en druk op 'Next >' om verder te gaan. 









De context van een veldwaarde garanderen

Het doel van deze usecase is om echter te kunnen aantonen dat een veld geanonimiseerd kan worden en ondertussen relevant kan blijven voor verder onderzoek . In ons voorbeeld wordt het veld leeftijd genomen uit de bedrijfsdatabase. We zullen vervolgens op deze kolom de blur functie gaan toepassen.









Het gebruiken van een niet referentiële database 

IRI ondersteund verschillende soorten niet referentiële databases, in deze usecase zal er gebruik gemaakt worden van MongoDB. Er wordt vanuit gegaan dat de MongoDB database reeds vooraf geïnstalleerd en geconfigureerd werd.













Het gebruiken van een CSV als databron

In deze usecase zal er gebruik gemaakt worden van een CSV bestand als input. Er zal eerst en vooral een nieuw project en een nieuwe masking job gecreëerd worden.









Op deze pagina: 



Vragen of suggesties, contacteer ons via: integraties@vlaanderen.be 

Heb je nood aan ondersteuning bij het gebruik van de toepassing, contacteer de 1700.