Innovative Routines International (IRI), Inc., der seit 47 Jahren führende Anbieter für Big-Data-Management und datenschutzorientierte Sicherheitssoftware, hat die nächste Version seines DarkShield-Pakets zur Datenmaskierung angekündigt. Diese neue Version schützt personenbezogene Daten (PII) in gängigen Datenquellen – sowohl on-premise als auch in der Cloud.
DarkShield V6 erweitert die Funktionen der Ende 2024 veröffentlichten Version 5 deutlich, insbesondere im Bereich der integrierten Datenklassifikation und -erkennung.
Erstmals 2017 eingeführt, war IRI DarkShield eines der ersten Tools weltweit zur Maskierung unstrukturierter Daten – und das erste, das gezielt personenbezogene Informationen (PII) in Roh- und semi-strukturierten Textdateien, PDF- und MS-Office-Dokumenten, Parquet-Dateien sowie Bilddateien adressierte.
Seitdem wird DarkShield breit eingesetzt – insbesondere in den Bereichen Finanzwesen, Gesundheitswesen und öffentliche Verwaltung. Laut Bloor Research kann DarkShield Daten in strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Quellen auf dieselbe Weise verschleiern und dabei die referenzielle Integrität über Unternehmensgrenzen hinweg durch konsistente, deterministische Maskierungsregeln erhalten.
DarkShield V6 ist ein selbstgehostetes Softwarepaket, das lokal oder in der Cloud-Umgebung des Kunden betrieben werden kann – es handelt sich nicht um eine SaaS-Lösung.
Die GUI-, API- und CLI-Komponenten laufen unter Windows und Linux – von Bare-Metal-Systemen bis hin zu VMs und Containern.
DarkShield kann eigenständig lizenziert werden oder kostenfrei innerhalb der IRI-Voracity-Plattform genutzt werden, die viele weitere Komponenten umfasst und sowohl im Abonnement als auch dauerhaft lizenziert werden kann.
Neue Funktionen von DarkShield V6:
- REST-API mit Single-Endpoint (zusätzlich zu RPC-APIs) zur Unterstützung von Load-Balancing u.a.
- Optionale KI-gestützte Erkennung und Schwärzung sensibler Informationen in Dokumenten
- Front-End-Support für Suche und Maskierung in CosmosDB, Redis und Splunk
- Kombinierte Pseudonymisierungs- und PII-Fabrikationsfunktion
- Formatwahrende Scrambling-Funktion
- Spezialisierte Assistenten (Wizards) für die Erkennung und De-Identifizierung von PHI in HL7-, X12- und FHIR-(JSON)-Formaten
- Erweiterte PHI-Erkennung in DICOM-Bildpixeln
- Neues JSON-Logformat, kompatibel mit dem kommenden CoSort 11 „Operational Governance System“
- KI-gestützte Schema-Klassifikation, um RDB-Such- und Maskierungsjobs zu erleichtern
- Verbessertes Constraint-Handling und höhere Geschwindigkeit bei RDB-Update-Maskierungen
Laut David Friedland, Senior Vice President bei IRI:
„So viele Innovationen innerhalb von nur sieben Monaten nach dem letzten Release zeigen deutlich, wie stark die Nachfrage im Bereich Datenmaskierung ist – insbesondere für DarkShield. IRI bleibt seiner Pionierrolle und Marktführerschaft treu und freut sich schon auf weitere Innovationen in 2026 – darunter modernste KI-Funktionen für Handschrift- und Gesichtserkennung, PII-Maskierung in Audiodateien, zusätzliche NER-Modelle für Adressen und vieles mehr.“
Über IRI DarkShield: Wie seine Schwesterprodukte in der Data Protector Suite der IRI-Voracity-Plattform – FieldShield, CellShield EE und RowGen (für die Generierung synthetischer Testdaten) – wird DarkShield weltweit eingesetzt, um Datenschutzgesetze einzuhalten, Datenpannen zu verhindern und Testdaten zu erstellen.
Alle Tools sind in der IRI Workbench GUI (basierend auf Eclipse) integriert, wo sie gemeinsame PII-Datenklassendefinitionen, Maskierungsregeln, Datenquellen-Verbindungen, Git-Integration, Jobplanung sowie DBA-Funktionen teilen – und so eine einheitliche, sichere und effiziente Datenverarbeitung ermöglichen.
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Mit unserer Software können Sie:
Große Sortier- und ETL-Aufträge beschleunigen
Beschleunigung von Datenbank-Entladungen, -Ladungen, -Reorgs und -Abfragen
Konvertieren und Neuformatieren von alten Datentypen, Dateien und Datenbanken
Erstellung benutzerdefinierter Berichte oder Aufbereitung von Daten für Analysen und KI
Ersetzen von alten ETL-, SQL- und Sortieraufträgen
Suchen, Extrahieren und Restrukturieren unstrukturierter Daten
Replizieren und Erfassen geänderter Datenbank-Daten in Echtzeit
Filtern, Bereinigen, Anreichern und Standardisieren von Daten
PII klassifizieren, entdecken und de-identifizieren
Daten statisch, dynamisch oder inkrementell maskieren
PHI-Re-ID-Risiko bewerten und Quasi-Identifikatoren anonymisieren
Synthetisieren von strukturell und referenziell korrekten Testdaten
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