Java Drools는 비즈니스 규칙 및 의사 결정 로직을 관리하고 실행하는 데 사용되는 오픈 소스 규칙 엔진입니다. 데이터 마스킹은 민감한 데이터를 보호하기 위해 개인 식별 정보를 가려주는 과정을 말합니다. 이 두 기술을 함께 사용하면 규칙 기반의 의사 결정 시스템을 빌드하고 동시에 데이터를 안전하게 유지할 수 있습니다.
1. Drools 규칙 작성
Drools 규칙 작성에서는 데이터 마스킹이 필요한 부분에 대한 조건을 추가해야 합니다. 예를 들어, 개인 정보가 포함된 객체를 처리하는 규칙을 작성할 때, 해당 객체의 필드를 마스킹하는 조건을 설정해야 합니다. Drools는 패턴 매칭을 통해 조건에 해당하는 객체를 필터링하고 규칙을 수행합니다.
rule "Mask Personal Information"
when
$customer: Customer( $email: email )
then
$customer.setEmail(maskEmail($email));
end
위의 예시에서는 “Customer” 객체의 “email” 필드를 마스킹하는 규칙을 보여줍니다. “maskEmail”이라는 사용자 정의 함수를 호출하여 이메일 값에 대한 마스킹을 수행한 후, 마스킹된 값을 “setEmail” 메서드를 통해 다시 설정합니다.
2. 데이터 마스킹 로직 구현
데이터 마스킹을 위한 로직을 구현해야 합니다. 이 로직은 Drools 규칙에서 호출할 함수로 사용됩니다. 데이터 마스킹은 다양한 방법으로 실현될 수 있으며, 개인 정보의 특정 부분을 가려주는 것이 일반적입니다. 사용자 지정 함수를 작성하거나 기존의 데이터 마스킹 라이브러리를 사용하여 필요한 마스킹 로직을 구현할 수 있습니다.
public String maskEmail(String email) {
String[] parts = email.split("@");
String username = parts[0];
String domain = parts[1];
return username.substring(0, 3) + "***" + "@" + domain;
}
위의 예시에서는 “@”을 기준으로 이메일을 분해하고, 사용자 이름 부분의 처음 세 글자를 유지한 채로 중간에 “***“를 추가하여 마스킹된 이메일 주소를 반환합니다.
3. Drools 규칙 엔진 실행
마지막으로, Drools 규칙 엔진을 실행하여 데이터 마스킹이 적용된 규칙이 동작하도록 해야 합니다. 이를 위해 Drools API를 사용하여 규칙 세션을 설정하고, 입력 데이터를 주입한 후 규칙 실행 결과를 반환합니다.
KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();
KieContainer kContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();
KieSession kSession = kContainer.newKieSession("SessionName");
Customer customer = new Customer();
customer.setEmail("john.doe@example.com");
kSession.insert(customer);
kSession.fireAllRules();
kSession.dispose();
System.out.println(customer.getEmail()); // 출력 결과: "joh***@example.com"
위의 예시에서는 Drools API를 사용하여 규칙 세션을 설정한 후, “Customer” 객체를 생성하고 이메일 값을 설정합니다. 그런 다음, 규칙 세션에 객체를 주입하고 모든 규칙을 실행합니다. 마지막으로, 업데이트된 이메일 값을 확인하고 출력합니다.
데이터 마스킹은 개인 식별 정보를 보호하면서도 규칙 기반의 의사 결정 시스템을 개발할 수 있도록 도와줍니다. Java Drools와 데이터 마스킹을 함께 사용하여 민감한 데이터를 안전하게 유지하고 동시에 비즈니스 규칙을 실행할 수 있습니다.