Enkripsi Data Jadi Faktor Utama Perangi Kebocoran Data

Selain itu, RDBMS juga hanya melakukan dekripsi data pada data yang akan ditampilkan atau dibutuhkan, kemudian mengimplementasi metode pengindeksan yang dipatenkan.

Baca juga: 5 Faktor Penyebab Kebocoran Data Menurut Pengamat

ESE mampu melakukan pencarian data yang dienkripsi secepat data yang tidak dienkripsi karena proses pencariannya tidak menggunakan Sequential Scan, melainkan index scan pada data yang terenkripsi.

Di samping itu, implementasi Index yang dapat digunakan untuk LIKE search dengan efisien dan tanpa melakukan proses dekripsi kolom yang dicari.

Enkripsi numerik untuk aritmatika terenkripsi

ESE tidak hanya melakukan enkripsi terhadap tipe data teks atau varchar, namun juga memiliki tipe data khusus numerik.

Enkripsi ini diperlukan untuk sistem transaksi online yang membutuhkan perubahan data dengan cukup dinamis. Proses penambahan dan pengurangan aritmatik dapat dilakukan tanpa mengekspos data aslinya.

Masking data for ease of exchange

ESE memiliki fitur masking data untuk menampilkan data sensitif kepada pengguna yang tidak berkompeten sehingga memberikan kontrol granular yang lebih baik atas data yang sensitif.

Masking data memungkinkan korporasi untuk mengatur atau menyembunyikan data sensitif sehingga dimungkinkan berbagi data dengan pihak ketiga tanpa mengungkapkan informasi sensitif.

Semua fungsi perlindungan andal ESE 11DB/Postgres akan diluncurkan Equnix secara resmi di kuartal pertama 2024, dan ketersediaannya akan dirilis secara bertahap hingga tersedia bagi semua platform dan pengguna.

“ESE adalah bukti komitmen kami untuk membantu melindungi data sensitif korporasi, hak nasabah atas data mereka, dan membantu korporasi untuk mematuhi Peraturan Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) 2022 di Indonesia," kata Julyanto.