Veri maskeleme - Data masking - Wikipedia

Veri maskeleme[1][2] veya Veri Gizlemesi[3] orijinal verileri değiştirilmiş içerikle (karakterler veya diğer veriler) gizleme işlemidir.

Maskeleme uygulamasının ana nedeni veri alanı olarak sınıflandırılan verileri korumaktır kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler, hassas kişisel veriler veya ticari olarak hassas veriler. Bununla birlikte, veriler geçerli test döngüleri gerçekleştirme amaçları için kullanılabilir durumda kalmalıdır. Aynı zamanda gerçek ve tutarlı görünmelidir. Kurumsal bir üretim sisteminin dışında temsil edilen verilere maskeleme uygulanması daha yaygındır. Başka bir deyişle, verilerin amacı için gerekli olduğunda uygulama geliştirme, program uzantıları oluşturmak ve çeşitli test döngüleri. Bu üretim dışı ortamlar için gerekli olan veri bileşenini doldurmak için üretim sistemlerinden veri almak kurumsal bilgi işlemde yaygın bir uygulamadır. Ancak bu uygulama her zaman üretim dışı ortamlarla sınırlı değildir. Bazı organizasyonlarda, çağrı merkezi operatörlerine terminal ekranlarında görünen veriler, kullanıcı güvenlik izinlerine göre dinamik olarak maskeleme uygulamasına sahip olabilir (örneğin, çağrı merkezi operatörlerinin faturalama sistemlerinde Kredi Kartı Numaralarını görüntülemesini önleme).

Kurumsal yönetim perspektifinden birincil endişe[4] bu üretim dışı ortamlarda çalışan personelin, üretim verilerinde yer alan bilgilerle çalışmak için her zaman güvenliğe sahip olmamasıdır. Bu uygulama, verilerin yetkisiz personel tarafından kopyalanabildiği ve standart üretim seviyesi kontrolleriyle ilişkili güvenlik önlemlerinin kolayca atlanabildiği bir güvenlik boşluğunu temsil eder. Bu, bir erişim noktasını temsil eder. veri güvenliği ihlali.

Kurumsal düzeyde genel veri maskeleme uygulaması, Test Yönetimi Uygulaması ile sıkı bir şekilde birleştirilmelidir.[5][6] ve temelde yatan Metodoloji ve maskelenmiş test verisi alt kümelerinin dağıtımı için süreçleri içermelidir.[7][8][9]

Arka fon

Herhangi bir veri maskeleme veya şaşırtmaya dahil olan veriler, birkaç düzeyde anlamlı kalmalıdır:

  1. Veriler, uygulama mantığı için anlamlı kalmalıdır. Örneğin, adres öğelerinin gizlenmesi ve şehir ve banliyölerin yerine ikame şehirler veya banliyöler yerleştirilecekse, uygulama içinde posta kodu veya posta kodu aramasını doğrulayan bir özellik varsa, bu işlevin hala kullanılmadan çalışmasına izin verilmelidir. hata ve beklendiği gibi çalışın. Aynısı için de geçerlidir kredi kartı algoritması doğrulaması kontroller ve Sosyal Güvenlik numarası doğrulamalar.
  2. Veriler, maskelenmiş verilerin bir üretim verisi kaynağından geldiği aşikar olmaması için yeterince değişikliğe uğramalıdır. Örneğin, bir kuruluşta tümü 300.000 $ 'dan fazla kazanan 10 üst düzey yöneticinin olduğu yaygın bir bilgi olabilir. Kuruluşun İK Sisteminin bir test ortamı aynı kazanç grubunda 10 kimlik içeriyorsa, gerçek hayattaki bir kimliği tersine mühendislik yapmak için diğer bilgiler bir araya getirilebilir. Teorik olarak, eğer veriler açıkça maskelenmiş veya gizlenmişse, o zaman bir veri ihlali niyetinde olan birinin, üretim veri setindeki kimliklerle ilgili bir dereceye kadar bilgileri varsa, kimlik verilerini tersine çevirebileceğini varsayması makul olacaktır. Buna göre, bir veri kümesinin veri gizlemesi veya maskelemesi, yalnızca ayrık alanlardaki ve tablolardaki bireysel veri öğelerinin değil, kimlik ve hassas veri kayıtlarının da korunmasını sağlayacak şekilde uygulanır.
  3. Veritabanlarının her biri maskelenen spesifik veri elemanını içerdiğinde, maskelenmiş değerlerin bir organizasyon içindeki çoklu veritabanları arasında tutarlı olması gerekebilir. Uygulamalar başlangıçta bir veri tabanına erişebilir ve daha sonra yabancı anahtarın maskelenmiş olduğu ilgili bilgileri almak için bir diğerine erişebilir (örneğin, bir çağrı merkezi uygulaması önce bir müşteri ana veri tabanından veri getirir ve duruma bağlı olarak, daha sonra birkaç diğerinden birine erişir. Çok farklı finansal ürünlere sahip veri tabanları.) Bu, uygulanan maskelemenin tekrarlanabilir olmasını (maskeleme algoritmasına aynı girdi değeri her zaman aynı çıktı değerini verir), ancak orijinal değere geri dönmek için tersine mühendislik uygulanamamasını gerektirir. Yukarıda (1) 'de belirtildiği gibi ek kısıtlamalar, ilgili veri öğelerine bağlı olarak da geçerli olabilir. Bu senaryoda bağlanması gereken veri tabanlarında farklı karakter setlerinin kullanıldığı durumlarda, orijinal değerleri ortak bir gösterime dönüştürme şemasının ya maskeleme algoritmasının kendisi tarafından ya da söz konusu algoritmayı çağırmadan önce uygulanması gerekecektir.

Teknikler

ikame

Değiştirme, veri maskeleme uygulama ve veri kayıtlarının otantik görünümünü ve hissini koruyabilmenin en etkili yöntemlerinden biridir.

Maskelemenin, başka bir otantik görünümlü değerin mevcut değer ile ikame edilebileceği bir şekilde gerçekleştirilmesine izin verir. Bu yaklaşımın, genel veri alt kümesinin maskelenmiş bir veri kümesi olup olmadığına göre gizlenmesinde optimal fayda sağladığı birkaç veri alanı türü vardır. Örneğin, müşteri kayıtlarını içeren kaynak verilerle ilgileniyorsanız, sağlanan veya özelleştirilmiş bir arama dosyasından gerçek hayattaki soyadı veya adı rastgele değiştirilebilir. Yer değiştirmenin ilk geçişi tüm ilk adlara bir erkek adın uygulanmasına izin veriyorsa, ikinci geçişte, cinsiyetin "F" olduğu tüm adlara bir kadın adının uygulanmasına izin vermesi gerekir. Bu yaklaşımı kullanarak, veri yapısı içindeki cinsiyet karışımını kolayca koruyabilir, veri kayıtlarına anonimlik uygulayabilir, ancak aynı zamanda maskelenmiş verilerden oluşan bir veritabanı olarak kolayca tanımlanamayacak gerçekçi görünümlü bir veritabanı oluşturabiliriz.

Bu ikame yönteminin, dünya çapında DB yapılarında bulunan alanların birçoğu için uygulanması gerekir. Telefon numaraları, posta kodları ve posta kodlarının yanı sıra kredi kartı numaraları ve Sosyal Güvenlik numaraları gibi diğer kart türü numaraları ve Medicare bu numaraların gerçekte bir sağlama toplamı testine uyması gereken numaralar Luhn algoritması.

Çoğu durumda, ikame dosyalarının oldukça kapsamlı olması gerekecektir, bu nedenle büyük ikame veri setlerine sahip olmanın yanı sıra özelleştirilmiş veri ikame setlerini uygulama yeteneği, herhangi bir veri maskeleme çözümü için değerlendirme kriterlerinin temel bir unsuru olmalıdır.

Karıştırma

Karıştırma yöntemi, çok yaygın bir veri gizleme biçimidir. İkame yöntemine benzer, ancak ikame setini maskelenen aynı veri sütunundan türetir. Çok basit bir ifadeyle, veriler sütun içinde rastgele karıştırılır. Bununla birlikte, tek başına kullanılırsa, orijinal veriler hakkında herhangi bir bilgisi olan herkes, veri kümesine bir "Olursa Olursa" senaryosu uygulayabilir ve ardından gerçek bir kimliği yeniden bir araya getirebilir. Karıştırma algoritması deşifre edilebiliyorsa, karıştırma yöntemi de tersine çevrilmeye açıktır.

Ancak karıştırmanın belirli alanlarda bazı gerçek güçleri vardır. Örneğin, bir test veri tabanındaki mali bilgiler için yıl sonu rakamları varsa, tedarikçilerin isimleri maskeleyebilir ve ardından hesapların değeri maskelenmiş veri tabanı boyunca karıştırılabilir. Orijinal veriler hakkında yakın bilgiye sahip birinin bile, orijinal değerlerine geri gerçek bir veri kaydı çıkarması pek olası değildir.

Sayı ve tarih farkı

Sayısal varyans yöntemi, finansal ve tarih odaklı bilgi alanlarına uygulamak için çok kullanışlıdır. Etkili bir şekilde, bu tür maskeleme yöntemini kullanan bir yöntem, maaş bordrosu gibi bir finansal veri setinde anlamlı bir aralık bırakabilir. Uygulanan varyans + / -% 10 civarındaysa, alıcılara ödenen maaş aralıkları açısından hala çok anlamlı bir veri kümesidir.

Aynı durum tarih bilgileri için de geçerlidir. Genel veri setinin demografik ve aktüeryal veri bütünlüğünü korumaya ihtiyacı varsa, o zaman +/- 120 günlük rasgele sayısal varyans uygulamak tarih dağılımını koruyacak, ancak yine de bilinenlere dayalı olarak bilinen bir varlığa geri izlenebilirliği engelleyecektir. gerçek tarih veya doğum veya maskelenen kayıt için bilinen bir tarih değeri.

Şifreleme

Şifreleme, veri maskeleme problemini çözmek için genellikle en karmaşık yaklaşımdır. Şifreleme algoritma verileri kullanıcı haklarına göre görüntülemek için genellikle bir "anahtar" uygulanmasını gerektirir. Bu genellikle en iyi çözüm gibi görünmektedir, ancak pratikte anahtar, verileri görüntülemek için uygun haklar olmadan personele verilebilir. Bu, daha sonra maskeleme egzersizinin amacını ortadan kaldırır. Eski veritabanları daha sonra sağlanan anahtarın orijinal kimlik bilgileriyle kopyalanabilir ve aynı kontrolsüz sorun devam eder.

Son zamanlarda, varlıkların özelliklerini korurken verilerin şifrelenmesi sorunu tanındı ve satıcılar ve akademik çevreler arasında yeni bir ilgi kazandı. Yeni zorluk, adı verilen algoritmaları doğurdu FPE (şifrelemeyi koruyan format). Tarafından tanınmalarını sağlayan kabul edilen AES algoritmik moduna dayanırlar. NIST.[10]

Nulling veya silme

Bazen, belirli bir alana boş bir değer uygulayarak maskelemeye çok basit bir yaklaşım benimsenir. Boş değer yaklaşımı gerçekten yalnızca veri öğesinin görünürlüğünü önlemek için kullanışlıdır.

Hemen hemen tüm durumlarda, derecesini azaltır veri bütünlüğü bu, maskelenmiş veri kümesinde tutulur. Gerçekçi bir değer değildir ve bu durumda, test edilen sistemde bulunan ön uç yazılımda uygulanmış olabilecek herhangi bir uygulama mantığı doğrulamasında başarısız olacaktır. Ayrıca, veri maskelemesinin veri setinde bir dereceye kadar uygulandığı kimlik verilerinden herhangi birine tersine mühendislik uygulamak isteyen herkese vurgu yapar.

Maskeleme

Karakterleri karıştırmak veya belirli alanları maskelemek de hassas bilgilerin görüntülenmesini önlemenin bir başka basit ama çok etkili yöntemidir. Bu gerçekten önceki sıfırlama yönteminin bir uzantısıdır, ancak verileri gerçek ve tamamen maskelenmemiş tutmaya daha büyük bir vurgu vardır.

Bu, genellikle üretim sistemlerinde kredi kartı verilerine uygulanır. Örneğin, bir çağrı merkezindeki bir operatör, bir ürünü müşterinin kredi kartına fatura edebilir. Ardından, XXXX XXXX xxxx 6789'un son 4 hanesini içeren karta bir fatura referansı verirler. Bir operatör olarak kart numarasının yalnızca son 4 hanesini görebilirler, ancak faturalama sistemi müşterinin ödeme için ayrıntılarını geçtiğinde, numara ödeme ağ geçidi sistemlerine açıklanır.

Bu sistem test sistemleri için çok etkili olmamakla birlikte yukarıda ayrıntıları verilen faturalama senaryosu için çok kullanışlıdır. Yaygın olarak dinamik veri maskeleme yöntemi olarak da bilinir.[11][12]

Ek karmaşık kurallar

Maskeleme yöntemlerinin nasıl yapılandırıldığına bakılmaksızın, ek kurallar da herhangi bir maskeleme çözümüne dahil edilebilir. Üründen bağımsız Teknik Raporlar[13] Satır İç Senkronizasyon Kuralları, Tablo Dahili Senkronizasyon Kuralları ve Tablo gibi kurumsal maskeleme çözümleri için daha yaygın olan bazı karmaşık gereksinimleri keşfetmek için iyi bir bilgi kaynağıdır.[14] Tablo Senkronizasyon Kurallarına.

Farklı şekiller

Veri maskeleme, yapı testi verileriyle sıkı sıkıya bağlıdır. İki ana veri maskeleme türü statik ve anında veri maskelemedir.[15]

Statik veri maskeleme

Statik Veri Maskeleme, genellikle veritabanının altın kopyasında gerçekleştirilir, ancak dosyalar dahil diğer kaynaklardaki değerlere de uygulanabilir. DB ortamlarında, üretim DBA'ları tipik olarak tablo yedeklerini ayrı bir ortama yükler, veri kümesini belirli bir test turu için gerekli verileri tutan bir alt kümeye indirger ("alt küme" adı verilen bir teknik), veri içerdeyken veri maskeleme kurallarını uygular durağanlık, kaynak kontrolünden gerekli kod değişikliklerini uygulayın ve / veya verileri istenen ortama gönderin.[16]

Deterministik veri maskeleme

Belirleyici Maskeleme, bir sütundaki bir değeri aynı satırda, aynı tabloda, aynı veritabanı / şemada ve örnekler / sunucular / veritabanı türleri arasında aynı değerle değiştirme işlemidir. Örnek: Bir veritabanında, her biri adların bulunduğu bir sütuna sahip birden çok tablo vardır. Belirleyici maskeleme ile ilk ad her zaman aynı değerle değiştirilecektir - "Lynne" her zaman "Denise" olacaktır - veritabanında "Lynne" nerede olursa olsun.[17]

İstatistiksel veri gizleme

Ayrıca, orijinal verilerin bazı istatistiksel özelliklerini koruyan verilerin stokastik tedirginliklerine dayanan statik veri maskelemesine alternatifler de vardır. İstatistiksel veri gizleme yöntemlerinin örnekleri şunları içerir: diferansiyel gizlilik[18]ve DataSifter yöntem.[19]

Anında veri maskeleme

Anında Veri Maskeleme[20] yolda diske dokunmadan verilerin ortamdan ortama aktarılması sürecinde gerçekleşir. Aynı teknik "Dinamik Veri Maskeleme" için, ancak her seferinde bir kayıt için uygulanır. Bu tür veri maskeleme, en çok sürekli dağıtım yapan ortamların yanı sıra yoğun şekilde entegre uygulamalar için kullanışlıdır. Sürekli dağıtım kullanan kuruluşlar veya sürekli teslimat uygulamaların bir yedek oluşturmak ve onu veritabanının altın kopyasına yüklemek için gerekli zamanı yoktur. Bu nedenle, üretimden sürekli olarak maskelenmiş test verilerinin daha küçük alt kümelerini (deltaları) göndermek önemlidir. Yoğun bir şekilde entegre edilmiş uygulamalarda, geliştiriciler, geliştirmenin başlangıcında diğer üretim sistemlerinden beslemeler alırlar ve bu beslemelerin maskelenmesi ya göz ardı edilir ve daha sonraya kadar bütçelenmez, bu da kuruluşları uyumsuz hale getirir. Anında veri maskelemesinin yerinde olması zorunlu hale gelir.

Dinamik veri maskeleme

Dinamik Veri Maskeleme, Anında Veri Maskeleme'ye benzer, ancak Anında Veri Maskelemenin verileri bir kaynaktan başka bir kaynağa kopyalayarak ikincisinin paylaşılabilmesini sağlaması açısından farklılık gösterir. Dinamik veri maskeleme, çalışma zamanında, dinamik olarak ve isteğe bağlı olarak gerçekleşir, böylece maskelenmiş verilerin dinamik olarak depolanacağı ikinci bir veri kaynağına ihtiyaç yoktur.

Dinamik veri maskeleme, birçoğu katı gizlilik düzenlemeleri etrafında dönen birkaç senaryo sağlar. Singapur Para Otoritesi veya Avrupa'daki Gizlilik düzenlemeleri.

Dinamik veri maskeleme özniteliğe dayalı ve politika odaklı. Politikalar şunları içerir:

  • Doktorlar, atandıkları hastaların tıbbi kayıtlarını görüntüleyebilir (veri filtreleme)
  • Doktorlar, bir tıbbi kayıt içindeki SSN alanını göremezler (veri maskeleme).

Dinamik veri maskeleme, özellikle kullanılırken değerleri anında şifrelemek veya şifresini çözmek için de kullanılabilir. biçimi koruyan şifreleme.

Son yıllarda dinamik veri filtreleme ve maskeleme uygulamak için çeşitli standartlar ortaya çıkmıştır. Örneğin, XACML ilkeler, veritabanları içindeki verileri maskelemek için kullanılabilir.

Dinamik veri maskeleme uygulamak için beş olası teknoloji vardır:

  1. Veritabanında: Veritabanı SQL'i alır ve döndürülen maskelenmiş sonuç kümesine yeniden yazma uygular. Geliştiriciler ve DBA'lar için geçerlidir ancak uygulamalar için geçerli değildir (çünkü bağlantı havuzları, uygulama önbelleğe alma ve veri yolu, uygulama kullanıcı kimliğini veritabanından gizler ve ayrıca uygulama verilerinin bozulmasına neden olabilir).
  2. Uygulama ve veritabanı arasındaki Ağ Proxy'si: SQL'i yakalar ve seçilen isteğe yeniden yazma uygular. Basit 'seçme istekleri olan geliştiriciler ve DBA'lar için geçerlidir, ancak depolanmış prosedürler (proxy yalnızca yürütmeyi tanımlar) ve uygulamalar için geçerli değildir (çünkü bağlantı havuzları, uygulama önbelleğe alma ve veri yolu, uygulama kullanıcı kimliğini veritabanından gizleyebilir ve ayrıca uygulama verilerinin bozulmasına neden olur).
  3. Son kullanıcı ile uygulama arasındaki Ağ Proxy'si: metin dizelerini tanımlama ve değiştirme. Bu yöntem, gerçek zamanlı dize değişimi istemeden uygulandığında kolayca bozulmaya neden olacağından, karmaşık uygulamalar için geçerli değildir.
  4. Uygulamalarda ve XACML'de kod değişiklikleri: kod değişikliklerinin gerçekleştirilmesi genellikle zordur, bakımı imkansızdır ve paket uygulamalar için geçerli değildir. Oracle E-Business Suite, PeopleSoft ve JD Edwards gibi bazı uygulamalar, dinamik veri maskelemeyi etkinleştirmek için uygulama kodlarına bir API kodu eklemeye izin verir.[21]
  5. Uygulama çalışma zamanı içinde: Uygulama çalışma zamanını ölçerek, uygulama kullanıcısına tam görünürlük sağlarken veri kaynaklarından döndürülen sonuç kümesini yeniden yazmak için politikalar tanımlanır. Bu yöntem, veri talebi, veri sonucu ve kullanıcı sonucunun kontrol edilmesini sağladığından, karmaşık uygulamaları dinamik olarak maskelemenin tek uygulanabilir yoludur.
  6. Bir tarayıcı eklentisi tarafından desteklenir: SaaS veya yerel web uygulamaları söz konusu olduğunda, tarayıcı eklentileri, kesinliğe karşılık gelen veri alanlarını maskelemek için yapılandırılabilir. CSS Seçiciler. Bu, uygulamada hassas alanları işaretleyerek, örneğin bir HTML sınıfı veya gizlenecek veya maskelenecek alanları tanımlayan doğru seçicileri bularak.

Veri maskeleme ve bulut

Son yıllarda kuruluşlar, nihai uygulamaların bulutta mı yoksa şirket içinde mi barındırılacağına bakılmaksızın, yeni uygulamalarını bulutta giderek daha sık geliştiriyor. Bulut çözümleri artık kuruluşların Altyapıyı Hizmet olarak kullanmasına veya IaaS, Platform as a Service veya PaaS ve Yazılım olarak Hizmet veya SaaS. Test verileri oluşturmanın ve bunları şirket içi veritabanlarından buluta veya bulut içindeki farklı ortamlar arasında taşımanın çeşitli modları vardır. Dinamik Veri Maskeleme, müşterilerin veritabanlarını yönetmek için bulut sağlayıcılarına güvenirken PII verilerini korumaları gerektiğinde bulutta daha da kritik hale geliyor.[22]Uygulama bulutta veya şirket içinde barındırılsa da, geliştirme ortamlarının SLA'ları genellikle üretim ortamlarının SLA'ları kadar katı olmadığından veri maskeleme, SDLC'de her zaman bu işlemlerin bir parçası haline gelir.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ "Veri Maskeleme ve Veri Şifreleme". www.iri.com. Yenilikçi Rutinler Uluslararası. Alındı 24 Ağustos 2017.
  2. ^ "Veri maskelemesini test et". DATPROF. 2014-05-20. Alındı 2020-04-29.
  3. ^ "Veri Maskeleme Tanımı". Alındı 24 Ağustos 2017.
  4. ^ "Bilgi Yönetimi Uzmanları". GBT. Alındı 24 Ağustos 2017.
  5. ^ "Veri Yaşam Döngüsü ve Test Yönetimi Metodolojisi". Veri Mutfağı. Alındı 24 Ağustos 2017.
  6. ^ "Test Verisi Yönetimi: Bir Başlangıç". IRI. Alındı 24 Ağustos 2017.
  7. ^ "Alt Ayar". Veri Mutfağı. Alındı 24 Ağustos 2017.
  8. ^ "Veritabanı Alt Kümesi Oluşturma". IRI. Alındı 24 Ağustos 2017.
  9. ^ "Veri alt küme oluşturma". DATPROF. 2019-05-23. Alındı 2020-04-29.
  10. ^ "Biçimi koruyan şifreleme ve şifre çözme motorlarına sahip veri işleme sistemleri". Alındı 24 Ağustos 2017.
  11. ^ "IRI Dinamik Veri Maskeleme çözümleri". Alındı 24 Ağustos 2017.
  12. ^ "IBM Optim ile Dinamik Veri Maskeleme". Alındı 24 Ağustos 2017.
  13. ^ "Veri Maskeleme: Bilmeniz Gerekenler" (PDF). Net2000 Ltd. Alındı 24 Ağustos 2017.
  14. ^ "Senkronizasyon ve Karmaşık Veri Maskeleme Kurallarının Açıklaması". Alındı 24 Ağustos 2017.
  15. ^ DataSunrise (2017). "Dinamik ve Statik veri maskeleme".
  16. ^ "Statik veri maskeleme işlevleri". IRI. Alındı 24 Ağustos 2017.
  17. ^ "Deterministik veri maskeleme". DATPROF. 2020-03-19. Alındı 2020-04-29.
  18. ^ BİZE 7698250, Cynthia Dwork & Frank McSherry, "Diferansiyel veri gizliliği", 2010-04-13'te yayınlandı, Microsoft Corp (orijinal) ve Microsoft Technology Licensing LLC'ye (mevcut) atandı 
  19. ^ Marino, Simeone; Zhou, Nina; Zhao, Yi; Zhou, Nina; Wu, Qiucheng; Dinov, Ivo (2018). "DataSifter: Elektronik Sağlık Kayıtlarının ve Diğer Hassas Veri Kümelerinin İstatistiksel Gizlenmesi". İstatistiksel Hesaplama ve Simülasyon Dergisi. 89 (2): 249–271. doi:10.1080/00949655.2018.1545228. PMC  6450541.
  20. ^ "Uyum Risklerini Ortadan Kaldırmak - Bulutta Veri Maskeleme". Alındı 24 Ağustos 2017.
  21. ^ "Kurumsal Uygulama Güvenliği". MENTIS Inc. Alındı 2020-05-15.
  22. ^ AWS Büyük Veri (2019). "PII verilerini koruyun ve denetleyin".