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truthound mask

CLI 명령 실행에서 Mask, PII을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Synopsis

truthound mask [FILE] -o <output> [OPTIONS]

Arguments

CLI 명령 실행에서 Argument을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Required을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 file을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 JSON, Path, CSV, Parquet, NDJSON, JSONL을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Data 소스 Options

CLI 명령 실행에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Short을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --connection을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 --conn을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. 데이터베이스 connection string
CLI 명령 실행에서 --table을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. 데이터베이스 테이블 name
CLI 명령 실행에서 --query을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 SQL, --table을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --source-config을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 --sc을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 JSON, YAML, Path, JSON/YAML을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --source-name을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 None을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Custom을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Options

CLI 명령 실행에서 Option을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Short을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Default을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --output을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 -o을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Required을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. Output 파일 path
CLI 명령 실행에서 --columns을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 -c을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Auto-detect을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. Comma-separated 컬럼 to mask
CLI 명령 실행에서 --strategy을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 -s을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 redact을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Masking을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 --strict을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 false을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Fail을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Description

CLI 명령 실행에서 mask을(를) 다루는 항목입니다:

  1. CLI 명령 실행에서 Auto-Detection, Mode, Automatically, PII을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  2. CLI 명령 실행에서 Explicit, Mode, Mask을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  3. CLI 명령 실행에서 Multiple, Strategies, Choose을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Masking Strategies

CLI 명령 실행에서 Strategy을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Description을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Reversible을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Example을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 redact을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Replace을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 john@example.com, ****을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 hash을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 SHA-256을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 john@example.com, a8b9c0d1e2f3...을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
CLI 명령 실행에서 fake을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 Realistic을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. CLI 명령 실행에서 john@example.com, alice@fake.net을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

예시

Basic Masking (Auto-Detection)

CLI 명령 실행에서 Automatically, PII을(를) 다루는 항목입니다:

truthound mask data.csv -o masked.csv

CLI 명령 실행에서 Output을(를) 다루는 항목입니다: 

Masked data written to masked.csv

CLI 명령 실행에서 --strict, Note, PII, Warnings을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Mask Specific 컬럼

Explicitly specify 컬럼 to mask:

truthound mask data.csv -o masked.csv -c email,phone,ssn

Hash Strategy

CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

truthound mask data.csv -o masked.csv --strategy hash

CLI 명령 실행에서 Benefits을(를) 다루는 항목입니다: - CLI 명령 실행에서 Same을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. - CLI 명령 실행에서 Can을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. - CLI 명령 실행에서 Cannot을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Fake Data Strategy

CLI 명령 실행에서 Replace을(를) 다루는 항목입니다:

truthound mask data.csv -o masked.csv --strategy fake

CLI 명령 실행에서 Benefits을(를) 다루는 항목입니다: - CLI 명령 실행에서 Data을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. - CLI 명령 실행에서 Maintains을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다. - CLI 명령 실행에서 Useful을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Strict Mode

CLI 명령 실행에서 Fail을(를) 다루는 항목입니다:

# This will fail if 'nonexistent' column doesn't exist
truthound mask data.csv -o masked.csv -c email,nonexistent --strict

CLI 명령 실행에서 --strict을(를) 다루는 항목입니다:

# This will warn but continue with existing columns
truthound mask data.csv -o masked.csv -c email,nonexistent
# Warning: Column 'nonexistent' not found. Skipping.

Strategy Comparison

Redact

Original:     john.doe@example.com
Redacted:     ****

Original:     +1-555-123-4567
Redacted:     ****

Original:     123-45-6789
Redacted:     ****

CLI 명령 실행에서 Best, Maximum을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Hash

Original:     john.doe@example.com
Hashed:       a8b9c0d1e2f34567

Original:     +1-555-123-4567
Hashed:       b2c3d4e5f6a78901

Original:     123-45-6789
Hashed:       c3d4e5f6a7890123

CLI 명령 실행에서 Best, Data을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Fake

Original:     john.doe@example.com
Fake:         alice.smith@fake.net

Original:     +1-555-123-4567
Fake:         +1-555-987-6543

Original:     123-45-6789
Fake:         987-65-4321

CLI 명령 실행에서 Best, Testing을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.

Output Formats

CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

# CSV output
truthound mask data.csv -o masked.csv

# Parquet output
truthound mask data.csv -o masked.parquet

# JSON output
truthound mask data.csv -o masked.json

Use Cases

1. Data Sharing

CLI 명령 실행에서 Prepare을(를) 다루는 항목입니다:

# Scan to identify PII
truthound scan production.csv

# Mask detected PII
truthound mask production.csv -o shareable.csv --strategy hash

2. Test Data Generation

CLI 명령 실행에서 Create을(를) 다루는 항목입니다:

truthound mask production.parquet -o test_data.parquet --strategy fake

3. Compliance 파이프라인

GDPR/CCPA compliance 워크플로우:

# Export data with PII masked
truthound mask customer_export.csv -o compliant_export.csv -c email,phone,address

4. CI/CD 통합

CLI 명령 실행에서 Mask을(를) 다루는 항목입니다:

- name: Anonymize Test Data
  run: |
    truthound mask fixtures/users.csv -o fixtures/users_safe.csv --strategy hash
    truthound mask fixtures/orders.csv -o fixtures/orders_safe.csv --strategy hash

워크플로우 Example

graph TD
    A[Production Data] --> B[truthound scan]
    B --> C{PII Found?}
    C -->|Yes| D[Identify Columns]
    C -->|No| E[Use As-Is]
    D --> F[truthound mask]
    F --> G[Verify: truthound scan]
    G --> H{Clean?}
    H -->|Yes| I[Safe Data]
    H -->|No| J[Review Masking]
    J --> F

성능

CLI 명령 실행에서 관련 설정과 실행 흐름을(를) 다루는 항목입니다:

  • CLI 명령 실행에서 Polars, Streaming, Mode, Files을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • CLI 명령 실행에서 Polars, Native, Expressions을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • CLI 명령 실행에서 Memory, Efficient, Processes을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
# Large file masking (handled efficiently)
truthound mask large_file.parquet -o masked_large.parquet --strategy hash
  • CLI 명령 실행에서 scan, Scan, PII을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • check - Validate 데이터 품질

함께 보기

  • CLI 명령 실행에서 API, Python을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • CLI 명령 실행에서 Data, Privacy, Guide을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.
  • CLI 명령 실행에서 Masking, Strategies을(를) 기준으로 데이터 품질 검증, 워크플로우 자동화, 결과 해석 방법을 설명합니다.