Sensible Daten in Datenbanken zuverlässig schützen: Unternehmen speichern heute große Mengen personenbezogener und geschäftskritischer Informationen in relationalen Datenbanken. Namen, Adressen, Kundennummern, Finanzdaten oder Gesundheitsinformationen müssen dabei nicht nur vor unbefugtem Zugriff geschützt werden, sondern auch den Anforderungen von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO entsprechen.

Für die Maskierung sensibler Daten bietet IRI zwei leistungsstarke Lösungen an: IRI FieldShield und IRI DarkShield. Beide Produkte unterstützen die Anonymisierung und Pseudonymisierung sensibler Daten, verfolgen jedoch unterschiedliche Ansätze und eignen sich für verschiedene Anwendungsfälle.

In diesem Beitrag vergleichen wir die beiden Lösungen und zeigen, wann welche Technologie die bessere Wahl ist.

Gemeinsame Basis: Datenschutz und Compliance!

Sowohl FieldShield als auch DarkShield wurden entwickelt, um sensible Daten zu erkennen und zu schützen. Beide Lösungen nutzen dieselben Datenklassen, Maskierungsfunktionen und Datenschutzmethoden innerhalb der IRI Workbench.

Zu den unterstützten Verfahren gehören unter anderem:

• Datenverschlüsselung
• Pseudonymisierung
• Hashing
• Datenredaktion
• Tokenisierung
• Regelbasierte Datenmaskierung

Dadurch können Unternehmen Datenschutzanforderungen aus DSGVO, HIPAA, PCI DSS und anderen Compliance-Richtlinien effektiv umsetzen.

Datenmaskierung für strukturierte Daten: IRI FieldShield wurde speziell für strukturierte Datenquellen entwickelt. Die Lösung arbeitet besonders effizient, wenn die zu schützenden Datenfelder bereits bekannt sind und klar definierte Datenbankstrukturen vorliegen.

Typische Einsatzszenarien sind:

• Produktionsdaten für Entwicklungs- und Testumgebungen anonymisieren
• Kundendaten in Data Warehouses schützen
• Datenmigrationen datenschutzkonform durchführen
• ETL-Prozesse um Maskierungsfunktionen erweitern

Ein großer Vorteil von FieldShield ist die Integration in die leistungsfähige SortCL-Engine von IRI. Dadurch können Daten während der Extraktion, Transformation und Verarbeitung maskiert werden, ohne zusätzliche Verarbeitungsschritte einzuführen.

Unternehmen, die bereits IRI Voracity einsetzen, profitieren außerdem von der engen Verzahnung mit Funktionen für Datenintegration, Datenqualität, Testdatengenerierung und Datenmigration.

Wann ist FieldShield die richtige Wahl? FieldShield eignet sich besonders, wenn:

• die sensiblen Datenfelder bekannt sind,
• relationale Datenbanken im Fokus stehen,
• hohe Verarbeitungsgeschwindigkeiten erforderlich sind,
• Datenmaskierung Teil eines bestehenden ETL- oder Data-Warehouse-Prozesses sein soll.

Wenn sensible Daten nicht eindeutig strukturiert sind: Während IRI FieldShield primär auf bekannte Datenfelder zugreift, verfolgt IRI DarkShield einen erweiterten Ansatz. Die Lösung kombiniert Datensuche (Discovery) und Datenmaskierung in einem einzigen Prozess.

DarkShield kann sensible Informationen nicht nur in Datenbankspalten finden, sondern auch innerhalb von:

• Freitextfeldern
• XML-Dokumenten
• JSON-Dateien
• BLOBs
• eingebetteten Dokumenten und Dateianhängen

Dadurch eignet sich DarkShield besonders für moderne Datenlandschaften, in denen sensible Informationen häufig außerhalb klassischer Tabellenstrukturen gespeichert werden.

Ein typisches Beispiel sind Kundenkommentare, Support-Tickets oder Dokumentenarchive innerhalb einer Datenbank. Hier können personenbezogene Informationen an beliebiger Stelle im Text vorkommen und lassen sich nicht allein über Spaltennamen identifizieren.

Discovery und Maskierung in einem Schritt: Der größte Unterschied zwischen beiden Lösungen liegt in der integrierten Suchfunktion von DarkShield.

Während bei FieldShield bekannt sein muss, welche Felder geschützt werden sollen, durchsucht DarkShield die Inhalte selbst nach sensiblen Informationen. Dabei kommen Datenklassen, reguläre Ausdrücke und Suchregeln zum Einsatz, um personenbezogene Daten automatisch zu erkennen.

Anschließend können die gefundenen Informationen direkt mit denselben Maskierungsfunktionen geschützt werden, die auch in FieldShield verwendet werden. Dieser Ansatz reduziert den manuellen Aufwand erheblich und minimiert das Risiko, versteckte sensible Daten zu übersehen.

Wenn sensible Daten klar identifiziert werden können und hauptsächlich in relationalen Tabellen gespeichert sind, ist FieldShield meist die effizienteste und wirtschaftlichste Lösung.

Wenn hingegen unbekannte sensible Informationen in Freitexten, Dokumenten, XML- oder JSON-Strukturen verborgen sein können, bietet DarkShield deutliche Vorteile. Die integrierte Discovery-Funktion ermöglicht eine umfassendere Analyse und einen besseren Schutz komplexer Datenbestände.

In vielen Unternehmen kommen beide Lösungen sogar gemeinsam zum Einsatz: FieldShield für die strukturierte Datenmaskierung innerhalb etablierter Datenprozesse und DarkShield für die Suche und Absicherung versteckter sensibler Informationen in semi- und unstrukturierten Daten.

Fazit: FieldShield und DarkShield verfolgen unterschiedliche, aber komplementäre Ansätze beim Schutz sensibler Daten.

FieldShield überzeugt durch schnelle und präzise Maskierung strukturierter Daten in relationalen Datenbanken und ETL-Prozessen. DarkShield erweitert diese Fähigkeiten um leistungsstarke Suchfunktionen für semi- und unstrukturierte Inhalte.

Unternehmen, die ihre Datenschutz- und Compliance-Anforderungen umfassend erfüllen möchten, sollten daher nicht nur die Art ihrer Daten, sondern auch die Herkunft und Struktur sensibler Informationen berücksichtigen. Die Wahl der richtigen Lösung trägt entscheidend dazu bei, Datenschutzrisiken zu minimieren und regulatorische Vorgaben effizient umzusetzen.

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.

Viele Unternehmen stehen derzeit vor der Herausforderung, ihre bestehende Datenintegrationslandschaft zukunftssicher auszurichten. Insbesondere Organisationen, die ihre Daten bewusst in eigenen Rechenzentren oder kontrollierten Umgebungen betreiben möchten, suchen nach Lösungen, die leistungsfähige Datenintegration mit Datenschutz- und Governance-Funktionen verbinden.

Datenintegration ohne Cloud-Abhängigkeit: Während sich zahlreiche Anbieter zunehmend auf cloudbasierte Betriebsmodelle konzentrieren, bestehen in vielen Branchen weiterhin Anforderungen an lokale Datenhaltung und volle Kontrolle über sensible Informationen. Besonders in regulierten Bereichen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen oder öffentlicher Verwaltung spielt die Wahl der Betriebsumgebung eine zentrale Rolle.

Für diese Anforderungen bietet IRI Voracity eine leistungsstarke Datenmanagement-Plattform, die sowohl On-Premises als auch in hybriden Umgebungen eingesetzt werden kann. Unternehmen behalten die Kontrolle über ihre Daten und profitieren gleichzeitig von einer integrierten Lösung für Datenintegration, Datenschutz und Datenmanagement.

Mehr als klassische ETL-Prozesse!

Moderne Datenplattformen beschränken sich längst nicht mehr auf Extraktion, Transformation und Laden von Daten. Unternehmen benötigen zusätzlich Werkzeuge für:

• Datenmaskierung und Pseudonymisierung
• Schutz personenbezogener Informationen (PII)
• Generierung realistischer Testdaten
• Datenprofiling und Data Discovery
• Datenqualitätsmanagement
• Data Governance und Compliance

Genau hier setzt IRI Voracity an. Die Plattform vereint diese Funktionen in einer gemeinsamen Umgebung und reduziert dadurch die Komplexität heterogener Werkzeuglandschaften.

Datenschutz als integraler Bestandteil des Datenmanagements: Datenschutzanforderungen entstehen heute nicht erst am Ende eines Projekts. Entwicklungs-, Test- und Analyseumgebungen benötigen häufig dieselben Schutzmechanismen wie produktive Systeme.

Mit den integrierten Datenschutzfunktionen von IRI Voracity lassen sich sensible Daten bereits während der Datenintegration erkennen, klassifizieren und schützen. Funktionen zur Datenmaskierung, Pseudonymisierung und Anonymisierung unterstützen Unternehmen dabei, Datenschutzanforderungen und Compliance-Vorgaben effizient umzusetzen.

Für die Bereitstellung sicherer Testdaten ergänzt IRI RowGen die Plattform um die Generierung realistischer, synthetischer Datensätze. Dadurch können Entwicklungs- und Testteams mit aussagekräftigen Daten arbeiten, ohne auf produktive personenbezogene Informationen zugreifen zu müssen.

Konsolidierung statt Werkzeugvielfalt: Viele Unternehmen betreiben historisch gewachsene Tool-Landschaften, in denen ETL, Datenqualität, Datenschutz und Testdatenmanagement über mehrere Produkte hinweg verteilt sind. Dies erhöht nicht nur die Komplexität, sondern häufig auch Lizenz- und Betriebskosten.

IRI Voracity verfolgt einen integrierten Plattformansatz, der Datenintegration, Datenqualität, Datenschutz, Testdatenmanagement und Datenmigration in einer gemeinsamen Architektur zusammenführt. Dadurch können Unternehmen Prozesse vereinheitlichen, Wartungsaufwände reduzieren und die Verwaltung unterschiedlicher Einzellösungen minimieren.

Hohe Performance bei großen Datenmengen: Ein weiterer Vorteil von IRI Voracity ist die Nutzung der leistungsfähigen CoSort-Engine. Sie ermöglicht die Verarbeitung großer Datenvolumina mit hoher Geschwindigkeit und unterstützt Unternehmen bei anspruchsvollen ETL-, Migrations- und Transformationsprojekten. Dabei profitieren Anwender von einer skalierbaren Architektur, die sowohl Batch- als auch Echtzeit-Anforderungen unterstützen kann.

Fazit: Bei der Auswahl einer Datenintegrationsplattform geht es heute nicht mehr ausschließlich um ETL-Funktionalität. Themen wie Datenhoheit, Datenschutz, Testdatenmanagement und Governance gewinnen zunehmend an Bedeutung.

IRI Voracity bietet Unternehmen eine integrierte Plattform, die leistungsfähige Datenintegration mit umfassenden Datenschutz- und Datenmanagementfunktionen verbindet. Für Organisationen, die ihre Daten lokal oder in kontrollierten Umgebungen betreiben möchten, stellt Voracity eine attraktive Alternative zu rein cloudorientierten Ansätzen dar und unterstützt den Aufbau einer nachhaltigen, datenschutzkonformen Datenarchitektur.

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.

1. wo sensible Daten gespeichert sind,
2. wer darauf zugreifen darf,
3. wie diese Daten während ihres gesamten Lebenszyklus geschützt werden.

Viele Anforderungen setzen implizit voraus, dass Organisationen sensible Informationen automatisch erkennen und kontrollieren können. Manuelle Verfahren stoßen insbesondere in hybriden Cloud-, Multi-Cloud- und Legacy-Umgebungen schnell an ihre Grenzen.

Der Artikel beschreibt mehrere Werkzeuge aus dem IRI-Portfolio:

1. IRI DarkShield® für die automatische Erkennung, Klassifizierung und Maskierung sensibler Daten
2. IRI FieldShield® für regelbasierte Datenmaskierung strukturierter Daten
3. IRI CellShield® für die Maskierung in Tabellenkalkulationen
4. IRI Voracity® als integrierte Plattform für Datenmanagement, ETL, Datenqualität und Datenschutz

Diese Werkzeuge unterstützen die kontinuierliche Datenerkennung, die regelgesteuerte Maskierung und die Nachweisführung gegenüber Auditoren.

1. Identifikation von Datenbeständen: Erkennen, wo sich FCI und CUI befinden.

IRI-Unterstützung:

1. Scan von Dateisystemen
2. Datenbanken
3. Dokumentenablagen
4. Cloud-Speichern

Dabei werden strukturierte und unstrukturierte Daten wie PDFs, Office-Dokumente, Bilder und Protokolldateien analysiert. Eine präzise Definition des CUI-Geltungsbereichs für die Zertifizierung.

2. Zugriffskontrolle und Least Privilege: Zugriff auf sensible Daten auf das notwendige Minimum beschränken.

IRI-Unterstützung:

1. irreversible Maskierung
2. Pseudonymisierung
3. synthetische Datengenerierung
4. rollenbasierte Datenfreigabe

Dadurch werden produktive CUI-Daten in Test- oder Analyseumgebungen durch geschützte Werte ersetzt.

3. Datenschutz und Mediensanitisierung: Verhinderung unbefugter Offenlegung.

IRI-Unterstützung:

1. statische Datenmaskierung
2. dynamische Datenmaskierung
3. Schutz von Daten „at rest“, „in transit“ und „in use“
4. Testdatenmanagement

Dadurch gelangen produktive CUI-Daten nicht in Entwicklungs- oder Testumgebungen.

4. Risikomanagement: Auswirkungen möglicher Sicherheitsverletzungen reduzieren.

IRI-Unterstützung:

1. Berichte zur Datenerkennung
2. Risikoanalysen
3. Priorisierung von Schutzmaßnahmen

Maskierte Daten besitzen für Angreifer nur noch geringen oder keinen Wert.

5. Auditierbarkeit und kontinuierliche Überwachung: Nachweisbare Compliance.

IRI-Unterstützung:

1. Protokolle
2. Berichte
3. wiederholbare Jobs
4. dokumentierte Richtlinien

Dadurch können Auditoren nachvollziehen, wann Daten gefunden, klassifiziert und geschützt wurden. In der Verteidigungsindustrie werden Datenmaskierungs- und Discovery-Lösungen typischerweise eingesetzt für:

Identifikation von CUI vor Audits
Schutz von Entwicklungs- und Testumgebungen
Schwärzung und Maskierung gemeinsam genutzter Dokumente
Analyse- und KI-Projekte mit datenschutzkonformen Daten
Nachweis von Sicherheitsmaßnahmen entlang der Lieferkette und bei Subunternehmern.

Fazit: CMMC schreibt Datenmaskierung nicht ausdrücklich vor. Viele Anforderungen aus NIST SP 800-171 lassen sich jedoch wesentlich einfacher und nachvollziehbarer erfüllen, wenn sensible Daten automatisch erkannt, klassifiziert und maskiert werden. Die Autoren argumentieren daher, dass ein datenorientierter Sicherheitsansatz mit Discovery- und Maskierungswerkzeugen die Zertifizierung vereinfacht und gleichzeitig das tatsächliche Sicherheitsniveau erhöht.

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.

Besonders problematisch ist, dass sensible Informationen oft verborgen in Logdaten, JSON-Dokumenten, Event Streams oder Key-Value-Strukturen liegen. Unternehmen verlieren dadurch schnell den Überblick darüber, wo personenbezogene Daten gespeichert sind und wer darauf Zugriff hat.

IRI DarkShield ermöglicht eine einheitliche, plattformübergreifende Anonymisierung personenbezogener Daten (PII) über strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten hinweg. Zusätzlich zu Cassandra, Elasticsearch und MongoDB werden nun auch Splunk, Redis sowie Azure Cosmos DB unterstützt.

Typische Risiken dabei sind:

fehlende Transparenz über sensible Datenbestände

uneinheitliche Sicherheits- und Maskierungsverfahren

unterschiedliche Datenschutzmechanismen je Plattform

Schwierigkeiten bei DSGVO-, HIPAA- oder PCI-DSS-Compliance

ungeschützte Daten in Entwicklungs-, Analyse- oder Testumgebungen

Die größte Herausforderung besteht darin, dass klassische Data-Masking-Ansätze für relationale Datenbanken oft nicht ausreichen. NoSQL-Plattformen arbeiten mit dynamischen, semi-strukturierten und unstrukturierten Datenformaten, die eine flexible und zentrale Datenschutzstrategie erfordern. Unternehmen benötigen deshalb Lösungen, die sensible Daten automatisiert erkennen und plattformübergreifend schützen können — unabhängig davon, ob sich die Daten in Splunk, Redis oder Azure Cosmos DB befinden.

Wichtige Anforderungen sind dabei:

automatische Erkennung von PII, PHI und anderen sensiblen Daten

konsistente Datenschutzrichtlinien über alle Datenquellen hinweg

statisches und dynamisches Data Masking

Pseudonymisierung und Tokenisierung

Verschlüsselung und regelbasierte Redaktion

Unterstützung strukturierter, semi-strukturierter und unstrukturierter Daten

Mit IRI DarkShield lassen sich sensible Daten auch in komplexen NoSQL-Umgebungen zuverlässig finden, klassifizieren und maskieren. Dadurch können Unternehmen Datenschutzrichtlinien zentral umsetzen und gleichzeitig die Nutzbarkeit der Daten für Analysen, Entwicklung und Tests erhalten.

Denn moderne Datensicherheit endet nicht bei relationalen Datenbanken. Gerade in verteilten NoSQL-Umgebungen wird eine konsistente PII-Protection zunehmend zu einem entscheidenden Faktor für Compliance, Sicherheit und Vertrauen.

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.

Anstatt produktive Echtdaten zu kopieren, nutzt IRI RowGen Metadaten, Datenmodelle, Regeln und definierte Beziehungen als Grundlage für die Generierung synthetischer Datensätze. Datentypen, Wertebereiche, Verteilungen, Formate, Primär- und Fremdschlüssel sowie fachliche Abhängigkeiten bleiben erhalten, ohne dass reale personenbezogene Informationen übernommen werden. Dadurch entstehen konsistente, realitätsnahe Testdaten mit referenzieller Integrität, die sich exakt an technische und fachliche Anforderungen anpassen lassen – sicher, skalierbar und vollständig datenschutzkonform.

Fazit: Die synthetisch erzeugten Daten bilden reale Datenstrukturen und Zusammenhänge präzise nach und bewahren dabei auch komplexe relationale Abhängigkeiten. So bleiben Tests aussagekräftig und Anwendungen verhalten sich unter realistischen Bedingungen konsistent.

In Kombination mit der hauseigenen Datenplattorm IRI Voracity lassen sich strukturierte und unstrukturierte Daten effizient finden, schützen, transformieren und verwalten – ideal für moderne Data-Governance- und Datenschutzanforderungen.

Realistische synthetische Testdaten

Wahrung referenzieller Integrität

DSGVO- und PII-konforme Datenbereitstellung

Schnellere Tests und sichere Entwicklungsprozesse

Flexible Integration in bestehende Datenlandschaften

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.

Unternehmen stehen heute vor einer gewaltigen Herausforderung: Sie speichern mehr Daten als je zuvor – verteilt über Dateiserver, Cloud-Plattformen, Datenbanken, Collaboration-Tools und Archive. Ein großer Teil dieser Informationen bleibt jedoch unklassifiziert, ungenutzt und damit weitgehend unsichtbar. Diese sogenannten „Dark Data“ stellen eines der größten Sicherheits- und Compliance-Risiken moderner IT-Landschaften dar.

Besonders kritisch wird dies in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen oder der öffentlichen Verwaltung. Dort befinden sich in unstrukturierten Dokumenten, PDFs, Bildern oder Protokolldateien häufig hochsensible personenbezogene Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI). Ohne Transparenz darüber, wo diese Daten liegen und wie sie verarbeitet werden, lassen sich weder Datenschutzvorgaben noch Zero-Trust-Strategien zuverlässig umsetzen.

Von Data Discovery zur aktiven Datensicherheit:

Die im Markt zunehmend etablierte Kombination aus Data Discovery und Datenklassifizierung bildet die Grundlage moderner Datensicherheit. Unternehmen müssen zunächst erkennen:

welche sensiblen Daten existieren,
wo diese gespeichert sind,
wer Zugriff darauf besitzt,
und welche Risiken daraus entstehen.

Doch Transparenz allein genügt nicht. Erst durch gezielte Schutzmaßnahmen wie Maskierung, Pseudonymisierung oder Schwärzung lassen sich sensible Informationen tatsächlich absichern – insbesondere in hybriden Datenlandschaften mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Quellen.

Genau an dieser Stelle positioniert sich IRI DarkShield als umfassende Lösung für moderne Datenklassifizierung und Datenschutz.

Schutz sensibler Daten über alle Datenquellen hinweg!

Mit der Veröffentlichung von DarkShield Version 6 erweitert IRI seine Plattform für Datenschutz und Datenmaskierung deutlich. Die Lösung wurde speziell entwickelt, um personenbezogene Daten (PII) in unterschiedlichsten Datenformaten zu erkennen, zu klassifizieren und datenschutzkonform zu schützen – sowohl on-premise als auch in Cloud-Umgebungen.

Bereits seit 2017 gehört DarkShield zu den Pionieren im Bereich der Maskierung unstrukturierter Daten. Die Software adressierte frühzeitig sensible Informationen in:

Rohtextdateien
PDF- und Microsoft-Office-Dokumenten
Parquet-Dateien
Bilddateien
sowie semi-strukturierten Datenformaten

Damit war DarkShield eines der ersten Werkzeuge weltweit, das PII gezielt auch außerhalb klassischer relationaler Datenbanken schützen konnte.

Einheitliche Datenmaskierung für strukturierte und unstrukturierte Daten:

Ein zentrales Alleinstellungsmerkmal von DarkShield ist die Fähigkeit, strukturierte, semi-strukturierte und unstrukturierte Daten mit denselben deterministischen Maskierungsregeln zu schützen. Dadurch bleibt die referenzielle Integrität selbst über unterschiedliche Systeme und Unternehmensbereiche hinweg erhalten.

Gerade für Branchen mit hohen regulatorischen Anforderungen – etwa Gesundheitswesen, BFSI oder öffentliche Verwaltung – ist dies entscheidend. Sensible Daten können konsistent geschützt werden, ohne Analysen, Tests oder Geschäftsprozesse zu beeinträchtigen.

Neue Funktionen in DarkShield V6:

Die neue Version bringt zahlreiche Erweiterungen mit, die insbesondere Data Discovery- und Klassifizierungsprozesse deutlich verbessern:

KI-gestützte Erkennung und Schwärzung sensibler Informationen in Dokumenten
KI-basierte Schema-Klassifikation für relationale Datenbanken
Unterstützung für CosmosDB, Redis und Splunk
REST-API mit Single-Endpoint für bessere Skalierbarkeit
kombinierte Pseudonymisierung und PII-Fabrikation
formatwahrendes Scrambling
spezialisierte Wizards für HL7-, X12- und FHIR-Daten
erweiterte PHI-Erkennung in DICOM-Bilddaten
verbessertes Constraint-Handling und höhere Performance bei Datenbank-Maskierungen

Besonders im Gesundheitswesen sind die neuen Funktionen relevant: DarkShield V6 unterstützt gezielt die De-Identifizierung sensibler PHI-Daten in medizinischen Standards wie HL7, FHIR oder DICOM.

KI-gestützte Klassifizierung als Antwort auf Dark Data

Moderne Unternehmen benötigen heute automatisierte Verfahren zur Identifikation sensibler Informationen. Manuelle Klassifizierungsprozesse sind angesichts wachsender Datenmengen kaum noch praktikabel.

DarkShield V6 setzt deshalb verstärkt auf KI-gestützte Erkennungsmethoden und automatisierte Klassifikation. Dadurch können Unternehmen:

sensible Daten schneller identifizieren,
Risiken frühzeitig erkennen,
Compliance-Anforderungen effizient erfüllen,
und Data-Loss-Prevention-Strategien deutlich verbessern.

Gerade im Kontext generativer KI und DevOps gewinnt dieser Ansatz massiv an Bedeutung. Trainingsdaten, Logs oder Testumgebungen enthalten häufig unerkannte personenbezogene Informationen, die ohne geeignete Schutzmechanismen erhebliche Risiken verursachen können.

Teil der umfassenden IRI-Voracity-Plattform

DarkShield ist Bestandteil der IRI Voracity Plattform und arbeitet eng mit weiteren Datenschutzlösungen zusammen:

IRI FieldShield für strukturierte Datenmaskierung,
IRI CellShield EE für Excel-Datenschutz,
sowie IRI RowGen zur Generierung synthetischer Testdaten.

Alle Komponenten nutzen gemeinsame Datenklassendefinitionen, Maskierungsregeln und Verwaltungsfunktionen innerhalb der Eclipse-basierten IRI Workbench. Dadurch entsteht eine zentrale Plattform für sichere, konsistente und effiziente Datenverarbeitung.

Fazit: Die zunehmende Verbreitung von Dark Data zeigt deutlich: Datensicherheit beginnt nicht erst bei Firewalls oder Zugriffskontrollen, sondern bei der Transparenz über vorhandene Datenbestände. Unternehmen benötigen Lösungen, die sensible Informationen automatisiert erkennen, klassifizieren und schützen können – unabhängig davon, in welchem Format oder System sich diese Daten befinden.

Mit DarkShield V6 liefert IRI eine leistungsstarke Antwort auf genau diese Herausforderung. Die Kombination aus Data Discovery, KI-gestützter Klassifizierung und konsistenter Datenmaskierung macht die Lösung zu einem wichtigen Baustein moderner Datenschutz- und Compliance-Strategien.

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.

Bestehende COBOL-Copybooks werden dabei direkt zur Metadatengewinnung genutzt, wodurch Datenstrukturen konsistent übernommen und Integrität zuverlässig gewahrt bleiben. Auch anspruchsvolle Legacy-Formate wie ISAM-Dateien oder variable Record-Strukturen können performant verarbeitet und in gängige Zielformate wie CSV, XML oder Datenbanken überführt werden.

Ein besonderer Vorteil liegt in der zentralen Steuerung über SortCL

In einem einzigen Job lassen sich mehrere Verarbeitungsschritte kombinieren:

1. Datenkonvertierung und -transformation

2. Integration mit anderen Datenquellen

3. Maskierung sensibler Informationen

4. Reporting und Ausgabe in mehrere Zielsysteme

So reduziert IRI den Aufwand für die Modernisierung von COBOL-Anwendungen erheblich und schafft eine leistungsfähige Grundlage für die Weiterverarbeitung in modernen Datenplattformen.

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.

Gerade in regulierten Branchen ist Cloud nicht immer die bevorzugte Zielarchitektur. Wenn Daten lokal bleiben müssen und bestehende Prozesse auf kontrollierte On-Premises-Umgebungen ausgelegt sind, wird eine cloudzentrierte Produktstrategie schnell zur Herausforderung. Unternehmen suchen dann nicht nur einen Ersatz für bestehende ETL-Prozesse, sondern eine Alternative, die ihren Betriebsansatz weiterhin unterstützt.

Hier wird IRI Voracity mehr als nur ein PowerCenter-Ersatz betrachtet. Neben Datenintegration vereint Voracity auch Datenmaskierung, PII-Schutz, Testdatengenerierung, Data Discovery, Datenqualität und Governance in einer Plattform. Funktionen, die in klassischen ETL-Umgebungen oft zusätzliche Produkte, Module oder Lizenzkosten verursachen, sind hier integriert. Dadurch geht es nicht nur um den Ersatz von ETL, sondern auch um die Konsolidierung von Werkzeugen, geringere Komplexität und niedrigere Betriebskosten.

Besonders relevant wird das dort, wo Datenschutz und Testdaten Teil des operativen Datenmanagements sind. Statt ETL, Maskierung und Testdaten getrennt zu behandeln, lassen sich diese Anforderungen in einer Umgebung verbinden. Das kann Compliance vereinfachen, Entwicklungsprozesse beschleunigen und zusätzlichen Integrationsaufwand vermeiden.

Damit verschiebt sich der Vergleich weg von „ETL gegen ETL“ hin zu einer strategischen Frage: Wie lässt sich eine zukunftsfähige Datenarchitektur aufbauen, ohne in die Cloud wechseln zu müssen und ohne zusätzliche Spezialtools einzukaufen? Genau hier adressiert Voracity eine Lücke — als leistungsfähige On-Premises-Alternative, die nicht nur PowerCenter ersetzen, sondern den Funktionsumfang gleichzeitig erweitern kann.

Zusammengefasst: Wenn eine bestehende Informatica-Strategie zunehmend in Richtung Cloud führt, obwohl ein Unternehmen bewusst On-Premises bleiben will, bietet IRI Voracity einen strategischen Lösungsansatz. Nicht nur als ETL-Ersatz, sondern als Plattform, die Datenintegration, Performance, Datenmaskierung und Testdatengenerierung in einer Lösung zusammenführt — ohne zusätzliche Produkte oder separate Lizenzmodelle.

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.

Genau hier setzt der Hersteller IRI an: Mit ihrer Technologie wird die automatische Erkennung und Maskierung handschriftlicher Signaturen möglich – direkt integriert in die Datenschutzlösung IRI DarkShield.

Von der Datenmenge zur Datensicherheit: Signaturen automatisch identifizieren und schützen

Mit Version 1.6.5 nutzt IRI DarkShield ein fortschrittliches KI-Modell von DeepLobe, das handschriftliche Signaturen selbst in komplexen, bildbasierten Dokumenten zuverlässig erkennt. Ob unterschriebene Verträge, Formulare oder gescannte Anträge – die Lösung erkennt und anonymisiert Signaturen automatisch, ganz ohne manuelle Eingriffe.

Über die IRI Workbench lässt sich der Prozess komfortabel steuern:

1. Auswahl einer passenden Data Class

2. Konfiguration eines Signature Matchers (inkl. Listener-URL, API-Key und Confidence-Schwelle)

3. Integration in DarkShield-Jobs zur automatisierten Verarbeitung

So bleibt der gesamte Ablauf effizient, steuerbar und vollständig DSGVO-konform.

Die Entwicklung geht noch weiter: IRI und DeepLobe arbeiten bereits an einer erweiterten Lösung zur Erkennung von PII in handschriftlichen Texten. Künftig könnten damit auch sensible Inhalte in Notizen, Arztbriefen oder ausgefüllten Formularen automatisch erkannt und geschützt werden.

Gerade in sensiblen Bereichen eröffnet das neue Möglichkeiten:

Gesundheitswesen (z. B. Patientenunterlagen, ärztliche Notizen)

Öffentliche Verwaltung (z. B. Formulare, Anträge)

Finanz- und Versicherungssektor (z. B. unterschriebene Dokumente)

Fazit: Mit der Integration KI-gestützter Signaturerkennung erweitert IRI die Möglichkeiten der automatisierten PII-Erkennung in unstrukturierten Daten erheblich. Unternehmen profitieren nicht nur von effizienter Datenmaskierung, sondern auch von einem technologischen Vorsprung in Sachen Datenschutz und Compliance.

Effizienz trifft Erfahrung: Seit mehr als vier Jahrzehnten unterstützen unsere Softwarelösungen Unternehmen bei Datenmanagement und Datenschutz – technologisch führend, zuverlässig im produktiven Einsatz und branchenübergreifend einsetzbar.

Seit 1978 im Einsatz: Zahlreiche namhafte Unternehmen, Dienstleister, Finanzinstitute sowie Landes- und Bundesbehörden zählen zu unseren langjährigen Kunden – nationale Referenzen sind hier gelistet und internationale Referenzen sind hier zusammengefasst.

Maximale Kompatibilität: Unsere Software unterstützt sowohl klassische Mainframe-Plattformen (Fujitsu BS2000/OSD, IBM z/OS, z/VSE, z/Linux) als auch moderne Open-System-Umgebungen wie Linux, UNIX-Derivate und Windows.