数据脱敏
数据脱敏
. 数据脱敏数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。
百度百科对数据脱敏的定义为：指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。
这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。
可以看到数据脱敏具有几个关键点：敏感数据、脱敏规则、使用环境。
敏感数据，又称隐私数据，常见的敏感数据有: 姓名、身份证号码、地址、电话号码、银行账号、邮箱地址、所属城市、邮编、密码类( 如账户查询密码、取款密码、登录密码等)、组织机构名称、营业执照号码、银行帐号、交易日期、交易金额等。
随着大数据时代的到来,大数据商业价值的挖掘,用户的精准定位,大数据中蕴藏的巨大商业价值被逐步挖掘出来,但是同时也带来了巨大的挑战–个人隐私信息的保护。
个人信息与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等，这些都是人的隐私，也是我们所关注的一类敏感信息，在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的隐私信息，也将是数据脱敏必须解决的难题。
脱敏规则，一般的脱敏规则分类为可恢复与不可恢复两类。
可恢复类，指脱敏后的数据可以通过一定的方式，可以恢复成原来的敏感数据，此类脱敏规则主要指各类加解密算法规则。
不可恢复类，指脱敏后的数据被脱敏的部分使用任何方式都不能恢复出。
一般可分为替换算法和生成算法两大类。
替换算法即将需要脱敏的部分使用定义好的字符或字符串替换，生成类算法则更复杂一些，要求脱敏后的数据符合逻辑规则，即是“看起来很真实的假数据”。
使用环境，主要指脱敏之后的数据在哪些环境中使用。
普遍按照生产环境和非生产环境（开发、测试、外包、数据分析等）进行划分。
在最近一期的Gartner关于数据脱敏的报告（Magic Quadrant for Data Masking Technology-2014年12月）中根据数据脱敏产品应用场景的将数据脱敏划分为静态数据脱敏（static data masking[SDM]）和动态数据脱敏（dynamic data masking[DDM]）。
等保 数据脱敏制度
等保数据脱敏制度【最新版2篇】篇1 目录一、等保制度下的数据脱敏二、数据脱敏的定义和原理三、数据脱敏的规则和方法四、数据脱敏在实际应用中的重要性五、结论篇1正文一、等保制度下的数据脱敏等保制度是我国信息安全领域的一项基本制度，旨在对信息系统进行等级保护，保障信息系统的安全。
在等保制度下，数据脱敏作为一项重要的信息安全技术，得到了广泛的应用。
二、数据脱敏的定义和原理数据脱敏，又称数据去隐私化或数据变形，是在给定的规则、策略下对敏感数据进行变换、修改的技术机制。
其原理是在保留数据原始特征的条件下，按需进行敏感信息内容的变换。
只有授权的管理员或用户，在必须知晓的情况下，才可通过特定方式获得原始数据。
三、数据脱敏的规则和方法数据脱敏的规则主要包括：实现数据脱敏需求，并保证脱敏过程安全；保持原有数据特征；脱敏后数据要和脱敏前数据保持一致性；脱敏算法和脱敏规则是否能符合项目敏感数据脱敏要求。
数据脱敏的方法主要包括：数据替换、数据遮盖、数据加密等。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以达到更好的脱敏效果。
四、数据脱敏在实际应用中的重要性数据脱敏在实际应用中具有重要的作用，可以有效解决敏感数据在非可信环境中使用的问题，保障数据的安全。
同时，数据脱敏也有助于企业遵守相关法律法规，避免因数据泄露导致的法律风险。
五、结论数据脱敏是等保制度下保障信息安全的重要手段，其应用可以有效保护敏感数据，维护企业利益和法律法规的尊严。
篇2 目录一、等保数据脱敏制度的背景和意义二、等保数据脱敏制度的主要内容三、等保数据脱敏制度的实施方法和措施四、等保数据脱敏制度的作用和效果五、等保数据脱敏制度的发展和未来趋势篇2正文一、等保数据脱敏制度的背景和意义随着信息技术的飞速发展，网络已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着互联网的普及，网络安全问题也日益凸显。
为了保护国家和人民的利益，我国政府出台了一系列网络安全政策和法规，其中之一就是等保数据脱敏制度。
数据管理中的数据脱敏与加密技术
数据管理中的数据脱敏与加密技术数据管理是对企业内部和外部数据进行有效管理和利用的过程。
在数据管理中，数据脱敏和加密技术被广泛应用于保护敏感数据的安全性和隐私保护。
本文将详细介绍数据脱敏和加密技术在数据管理中的应用，并探讨其原理和优势。
一、数据脱敏技术1.1 数据脱敏的概念与原理数据脱敏是一种通过对数据进行处理，使得敏感信息无法识别的技术。
通过将敏感信息替换为与原始数据特征不相关的数据，可以保护用户隐私，降低数据泄露的风险。
数据脱敏的原理包括：a) 比例脱敏：根据数据的分布特点，对数据中的某些比例进行模糊处理，达到保护数据隐私的目的。
b) 替换脱敏：将敏感信息替换为伪造的信息，如将真实姓名替换为随机生成的姓名。
c) 哈希脱敏：通过哈希函数将数据进行转换，使得原始数据无法被还原。
1.2 数据脱敏的应用场景数据脱敏技术广泛应用于以下场景：a) 数据共享：在数据共享过程中，可能涉及到敏感信息的传输，通过数据脱敏可以保护用户隐私。
b) 软件测试：在软件测试过程中，需要使用真实的数据进行功能测试，但又不能泄露用户隐私，使用数据脱敏可以解决这个问题。
c) 数据分析：对大规模数据进行分析时，可能需要传输数据到不同的环境中，通过数据脱敏可以保护数据的隐私。
二、数据加密技术2.1 数据加密的概念与原理数据加密是通过对数据进行转换，使其变得难以识别和理解的过程。
加密技术通过使用密钥对数据进行加密和解密，确保数据的机密性和完整性。
数据加密的原理包括：a) 对称加密算法：加密和解密使用同一个密钥，常见的对称加密算法有DES、AES等。
b) 非对称加密算法：加密和解密使用不同的密钥，常见的非对称加密算法有RSA、DSA等。
c) 混合加密算法：使用对称加密算法进行数据加密，然后再使用非对称加密算法对对称密钥进行加密，提高数据的安全性。
2.2 数据加密的应用场景数据加密技术广泛应用于以下场景：a) 数据存储：对存储在数据库中的敏感数据进行加密，提高数据的安全性，防止数据泄露。
数据脱敏系统和数据脱敏方法
数据脱敏系统和数据脱敏方法一、引言数据脱敏是一种保护敏感数据的方法，通过对敏感数据进行处理，使其在保持数据完整性和可用性的同时，再也不包含可以识别个人身份或者敏感信息的内容。
数据脱敏系统是一个用于实施数据脱敏的软件系统，提供了各种脱敏方法和功能，以确保数据安全和隐私保护。
本文将详细介绍数据脱敏系统和数据脱敏方法的标准格式。
二、数据脱敏系统的概述数据脱敏系统是一个集成为了数据脱敏方法和功能的软件系统，用于对敏感数据进行脱敏处理。
该系统通常由以下几个模块组成：1. 数据输入模块：用于接收原始数据，可以支持多种数据源，如数据库、文件、API等。
2. 数据处理模块：包括数据脱敏算法和规则，用于对原始数据进行脱敏处理。
3. 数据输出模块：将脱敏后的数据输出到指定的目标，如数据库、文件、API 等。
4. 管理和监控模块：用于管理系统的配置和监控脱敏任务的执行情况。
三、数据脱敏方法的分类数据脱敏方法可以根据脱敏的目标和方式进行分类。
以下是常见的数据脱敏方法：1. 替换脱敏：将敏感数据替换为符合规则的伪随机数据或者固定值。
例如，将姓名替换为随机生成的姓名，将手机号码替换为随机生成的手机号码。
2. 掩码脱敏：将敏感数据的部份字符用特定字符进行掩盖。
例如，将身份证号码的后几位用"*"代替。
3. 加密脱敏：对敏感数据进行加密处理，惟独授权用户才干解密。
例如，使用对称加密算法对银行卡号进行加密。
4. 删除脱敏：直接删除敏感数据，只保留非敏感的部份。
例如，删除邮件中的附件。
5. 乱序脱敏：对敏感数据进行乱序处理，打乱其原有的顺序。
例如，对银行交易记录按时间进行乱序处理。
四、数据脱敏系统的工作流程数据脱敏系统的工作流程普通包括以下几个步骤：1. 系统配置：管理员通过管理和监控模块对系统进行配置，包括数据源、脱敏规则、输出目标等。
2. 数据导入：数据输入模块接收原始数据，并将其导入数据处理模块进行脱敏处理。
数据脱敏方法
数据脱敏方法
数据脱敏是一种保护个人隐私的重要措施，它通过对敏感数据进行处理，以保证数据在使用和传输过程中不会泄露个人信息。
以下是几种常见的数据脱敏方法：
1. 替换脱敏：将敏感数据替换为符合规则的非敏感数据。
例如，将姓名替换为随机生成的字符串，将手机号码替换为统一格式的虚拟号码。
2. 加密脱敏：对敏感数据进行加密处理，只有具有解密密钥的人才能还原数据。
常见的加密算法有对称加密和非对称加密，可以根据具体需求选择合适的算法进行加密。
3. 通用化脱敏：将敏感数据通用化处理，使其失去特定意义，而仍然保留数据的格式和结构。
例如，将日期统一替换为一个特定的日期，将地址替换为一个特定的地点。
4. 删除脱敏：直接删除敏感数据，只留下其他非敏感数据。
这种方法适用于一些敏感程度较高的数据项，例如身份证号码、银行卡号等。
需要注意的是，数据脱敏方法的选择应根据具体情况进行，要综合考虑数据的敏感程度、使用场景、安全性等因素，以达到保护数据隐私的目的。
为了确保脱敏后的数据仍能在某些特定情境下有意义，应尽量保持数据的统计特性和分布特征，以便保持数据的可用性和分析价值。
数据脱敏处理方法
数据脱敏处理方法
数据脱敏处理是指对敏感数据进行保护处理，以避免泄露和滥用。
常用的数据脱敏处理方法包括：
1. 替换敏感数据：将敏感数据替换为虚拟数据，例如将真实姓名替换为假名，将电话号码替换为随机数字，将银行卡号替换为虚拟卡号等。
2. 删除部分数据：删除敏感数据中的某些部分，例如将电子邮件地址的域名部分删除，只保留用户名。
3. 统一格式：将敏感数据统一格式化，例如将所有日期格式都转化为相同的形式，将所有地址格式都转化为相同的形式。
4. 加密处理：对敏感数据进行加密处理，只有具有相应解密权限的人员才能够解密查看原始数据。
5. 混淆处理：对敏感数据进行混淆处理，使其无法直接识别，例如对数字进行乱序排列。
6. 匿名化处理：对敏感数据进行匿名化处理，使其无法与特定个人或实体联系起来，例如将用户ID进行哈希处理。
这些方法可以根据具体的数据类型和保护需求来进行组合使用，以确保数据在使用和传输过程中得到有效保护。
数据脱敏的处理方法及查询
数据脱敏的处理方法及查询数据脱敏是一种数据保护技术，用于在数据处理过程中保护敏感数据的隐私。
数据脱敏的目的是将敏感数据转换为不具有个人识别能力的匿名数据，从而减少数据泄露风险和满足隐私保护法规的要求。
本文将介绍数据脱敏的处理方法和查询。
1.哈希算法：哈希算法是一种将任意长度的数据转换为固定长度散列值的算法。
常用的哈希算法有MD5、SHA-1、SHA-256等。
数据脱敏时，可以使用哈希算法对敏感数据进行哈希处理，生成固定长度的摘要，然后将原始数据与摘要分离存储。
在查询时，将查询条件进行哈希处理后再与数据库中的哈希值进行比对，从而实现查询。
2.加密算法：加密算法是一种将明文数据转换为密文数据的算法。
常用的加密算法有对称加密算法和非对称加密算法。
数据脱敏时，可以使用对称加密算法对敏感数据进行加密处理，然后将密钥与密文分离存储。
在查询时，将查询条件进行加密处理后再与数据库中的密文进行比对，从而实现查询。
4.采样算法：采样算法是一种从原始数据中选择一部分数据进行处理的方法。
例如，可以从数据库中选择一部分用户进行数据脱敏，而保留其他用户的原始数据。
在查询时，可以先判断查询条件是否属于采样数据范围，如果是，则进行查询；如果不是，则返回无结果。
5.混淆算法：混淆算法是一种将敏感数据进行混淆处理的方法，使得原始数据的模式被隐藏。
例如，可以对日期数据进行随机加减几天，对数值数据加入随机噪音等。
在查询时，可以通过反向算法将混淆后的数据转换为原始数据，从而实现查询。
1.直接查询：对于采用哈希算法或加密算法进行脱敏处理的数据，可以将查询条件进行相同的处理后再与数据库中的脱敏数据进行比对，从而实现查询。
2.伪数据查询：对于采用替换算法进行脱敏处理的数据，可以通过映射关系将伪数据转换为原始数据，然后再与数据库中的原始数据进行比对，从而实现查询。
3.限定范围查询：对于采样算法进行脱敏处理的数据，可以先判断查询条件是否属于采样数据范围，如果是，则进行查询；如果不是，则返回无结果。
数据脱敏法定要求
数据脱敏法定要求
数据脱敏的法定要求主要包括以下几个方面：
1. 数据脱敏应确保经过处理后的数据无法识别特定个人，且不能复原。
这是为了保护个人隐私和数据安全，避免数据泄露和滥用。
2. 数据脱敏应遵循相关法律法规的规定，如《数据安全法》和《个人信息保护法》等。
这些法律法规要求数据处理者建立健全全流程数据安全管理制度，采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全。
3. 对于敏感数据的脱敏，应采用符合相关标准和技术要求的脱敏方法，如使用专业的脱敏工具或服务组件技术，确保数据的真实性和完整性不受影响。
4. 数据脱敏应保证数据的可审计性和可追溯性，以便在出现数据泄露等安全事件时能够及时发现并处理。
5. 数据脱敏应定期进行数据安全风险评估和安全扫描，以确保数据脱敏后的安全性。
总之，数据脱敏的法定要求是为了确保数据的隐私和安全，保护个人权益不受侵犯，同时促进数据的合法、合规使用和流通。
数据仓库数据脱敏处理
数据仓库数据脱
敏处理
数据仓库数据脱敏处理
随着大数据时代的到来，数据安全和隐私保护越来越引起人们的关注。
在数据仓库中，存储的是大量的敏感数据，如个人身份信息、财务数据等，这些数据的泄露可能带来严重的后果，例如个人隐私被泄露、金融欺诈等。
为了解决这个问题，数据仓库中的数据需要进行脱敏处理。
数据脱敏是一种将敏感数据转化为无意义的匿名数据的技术，使得即使数据泄露，也不会对个人隐私产生实质性的影响。
数据脱敏的方法有多种，最常见的包括：替换、加密和删除。
其中，替换是指将原始数据替换为其他的非敏感数据，例如将姓名替换为随机生成的字符串；加密是指对原始数据进行加密处理，只有掌握密钥的人才能解密；删除是指直接将敏感数据从数据仓库中删除。
选择适当的数据脱敏方法需要考虑多个因素，包括数据的敏感程度、对数据的分析需求等。
有些数据脱敏方法会导致数据失真，从而影响数据分析的准确
性。
因此，在进行数据脱敏处理时，需要在保护隐私的同时，尽量保持数据的可用性。
除了数据脱敏处理，还有其他的数据安全措施可以在数据仓库中实施。
例如，访问控制和身份认证可以限制对敏感数据的访问权限，只有授权人员才能查看和使用数据；数据备份和恢复可以在数据泄露或丢失的情况下及时恢复数据；数据加密可以在数据传输和存储过程中保护数据的安全性。
数据仓库数据脱敏处理是保障数据安全和隐私保护的重要环节。
通过选择适当的数据脱敏方法和实施其他的数据安全措施，可以有效地保护敏感数据的安全，并降低数据泄露的风险。
在大数据时代，数据安全和隐私保护将成为数据管理和分析中不可忽视的重要问题，只有通过科学有效的措施，才能真正保护好用户的隐私和数据安全。
数据脱敏系统和数据脱敏方法
数据脱敏系统和数据脱敏方法1. 引言数据脱敏是一种保护敏感数据的方法，通过对数据进行处理，使得敏感信息无法被直接识别。
数据脱敏系统是一种能够自动化执行数据脱敏过程的软件系统。
本文将介绍数据脱敏系统的标准格式以及常用的数据脱敏方法。
2. 数据脱敏系统的标准格式数据脱敏系统通常包括以下几个主要组件：2.1 数据脱敏引擎：负责执行数据脱敏方法，对敏感数据进行处理。
2.2 数据脱敏规则：定义了对不同类型数据的脱敏策略和处理方式。
2.3 数据脱敏策略管理器：用于管理和维护数据脱敏规则，包括新增、修改和删除规则。
2.4 数据脱敏日志：记录数据脱敏过程中的操作和结果，用于追踪和审计。
2.5 数据脱敏监控：监控数据脱敏系统的运行状态，及时发现和解决问题。
2.6 数据脱敏权限管理：管理用户对数据脱敏系统的访问权限，确保数据安全。
3. 常用的数据脱敏方法3.1 替换方法：将敏感数据替换为符合规则的伪造数据，例如将真实姓名替换为随机生成的姓名。
3.2 脱敏方法：对敏感数据进行部分隐藏或模糊处理，例如将手机号码只显示前三位和后四位。
3.3 加密方法：使用加密算法对敏感数据进行加密，只有授权用户才能解密。
3.4 哈希方法：对敏感数据进行哈希计算，生成唯一的哈希值，不可逆转。
3.5 掩码方法：使用特定的掩码字符覆盖敏感数据的部分或全部内容。
4. 数据脱敏系统的应用场景4.1 数据共享：在数据共享场景中，数据脱敏系统可以对敏感数据进行处理，保护用户隐私。
4.2 软件开发和测试：在软件开发和测试过程中，使用数据脱敏系统可以保护真实数据的安全性。
4.3 数据分析和挖掘：在数据分析和挖掘过程中，使用数据脱敏系统可以保护敏感数据的隐私。
5. 数据脱敏系统的优势和挑战5.1 优势：5.1.1 数据安全：数据脱敏系统可以有效保护敏感数据的安全性，防止数据泄露。
5.1.2 数据可用性：数据脱敏系统可以保持数据的可用性，确保数据在脱敏过程中不丢失或损坏。
数据脱敏系统和数据脱敏方法
数据脱敏系统和数据脱敏方法1. 概述数据脱敏系统是一种用于保护敏感数据的安全工具，通过对数据进行脱敏处理，使得敏感信息无法被直接识别和关联到个人身份。
本文将介绍数据脱敏系统的基本原理和常用的数据脱敏方法。
2. 数据脱敏系统的基本原理数据脱敏系统的基本原理是将敏感数据转化为不具有个体识别能力的数据，以保护个人隐私。
其主要包括以下几个步骤：2.1 敏感数据识别首先，数据脱敏系统需要识别出敏感数据，例如身份证号码、手机号码、银行卡号等。
这些数据通常具有较高的个体识别能力，需要进行特殊处理。
2.2 数据分类将数据按照敏感程度进行分类，根据不同的敏感级别采取不同的脱敏方法。
一般将数据分为高、中、低三个级别，根据实际需求进行调整。
2.3 脱敏方法选择根据数据的敏感级别，选择合适的脱敏方法。
常用的数据脱敏方法包括替换、加密、删除和混淆等。
2.4 脱敏规则定义针对不同的数据类型和敏感级别，定义相应的脱敏规则。
例如，对于手机号码可以采用替换为随机生成的虚拟号码，对于身份证号码可以采用部分隐藏或者加密处理。
2.5 脱敏处理根据脱敏规则对敏感数据进行处理，生成脱敏后的数据。
处理后的数据应该保持原始数据的格式和结构，以保证数据的可用性和分析价值。
2.6 脱敏数据存储将脱敏后的数据存储到安全的存储介质中，确保数据的机密性和完整性。
同时，需要建立相应的权限管理机制，限制数据的访问权限。
3. 常用的数据脱敏方法数据脱敏系统可以采用多种方法对敏感数据进行处理，下面介绍几种常用的数据脱敏方法：3.1 替换方法替换方法是将敏感数据替换为不具备识别能力的虚拟数据。
例如，将手机号码替换为随机生成的虚拟号码，将姓名替换为伪造的姓名等。
替换方法可以保留数据的格式和结构，但可能会导致数据的分析价值降低。
3.2 加密方法加密方法是通过数学算法对敏感数据进行加密处理，只有具备解密密钥的人才能还原数据。
常用的加密算法包括对称加密算法和非对称加密算法。
数据脱敏系统和数据脱敏方法
数据脱敏系统和数据脱敏方法一、引言数据脱敏是一种保护敏感数据的技术，通过对敏感数据进行处理，使其在保留数据特征的同时无法被识别，从而保护数据的隐私和安全。
数据脱敏系统是一种用于实现数据脱敏的软件系统，而数据脱敏方法则是实现数据脱敏的具体技术手段和算法。
本文将详细介绍数据脱敏系统的标准格式和数据脱敏方法的详细内容。
二、数据脱敏系统的标准格式数据脱敏系统通常包括以下几个模块：数据预处理模块、脱敏算法模块、脱敏规则管理模块、数据输出模块和系统管理模块。
1. 数据预处理模块数据预处理模块用于对原始数据进行清洗和格式化处理，以便后续的脱敏算法能够准确地处理数据。
该模块可以包括数据清洗、数据转换、数据归一化等功能，以确保数据的一致性和可用性。
2. 脱敏算法模块脱敏算法模块是数据脱敏系统的核心部分，用于实现对敏感数据的脱敏处理。
脱敏算法可以采用多种方式，如替换、加密、扰乱等。
常用的脱敏算法包括：通用化脱敏算法、加密脱敏算法、数据扰乱算法等。
3. 脱敏规则管理模块脱敏规则管理模块用于管理数据脱敏系统中的脱敏规则。
脱敏规则定义了对不同类型的敏感数据采用何种方式进行脱敏处理，例如对姓名、电话号码、身份证号等敏感数据的脱敏规则可以不同。
该模块可以提供脱敏规则的配置、修改、删除等功能。
4. 数据输出模块数据输出模块用于将脱敏处理后的数据输出到指定的目标位置，如数据库、文件等。
该模块可以支持多种数据输出格式，如CSV、JSON等，以满足不同系统的需求。
5. 系统管理模块系统管理模块用于管理数据脱敏系统的运行状态和配置信息。
该模块可以提供用户管理、日志管理、系统配置等功能，以确保系统的安全和稳定运行。
三、数据脱敏方法的详细内容数据脱敏方法是实现数据脱敏的具体技术手段和算法，根据不同的需求和应用场景，可以选择不同的数据脱敏方法。
1. 通用化脱敏算法通用化脱敏算法是一种常用的数据脱敏方法，它通过将原始数据替换为符合特定规则的通用化数据，来达到脱敏的目的。
数据脱敏 保证银行数据安全的重要手段
数据脱敏保证银行数据安全的重要手段数据脱敏是一种保护银行数据安全的重要手段，它通过对敏感数据进行处理，使得数据在传输、存储和使用过程中不易被恶意获取和利用。
下面将详细介绍数据脱敏的概念、原理、方法和应用。
一、概念数据脱敏是指对敏感数据进行处理，以隐藏或者替换敏感信息，使得原始数据在保持可用性的同时，不易被识别、关联或者判断出真正的个人身份或者敏感信息。
数据脱敏的目标是保护数据隐私，防止数据泄露和滥用。
二、原理数据脱敏的原理是对敏感数据进行加密、替换或者删除等处理，使得数据无法直接被识别和关联到真正的个人身份或者敏感信息。
常见的数据脱敏方法包括加密脱敏、替换脱敏和删除脱敏。
1. 加密脱敏：对敏感数据进行加密处理，惟独授权的用户才干解密获取原始数据。
常见的加密算法包括对称加密和非对称加密，如AES、RSA等。
2. 替换脱敏：将敏感数据替换为虚拟数据或者伪随机数据，使得原始数据无法被识别。
例如，将真实姓名替换为随机生成的字符串，将手机号码替换为虚拟的手机号。
3. 删除脱敏：直接删除敏感数据，只保留非敏感的关键信息。
例如，删除银行账户中的身份证号码，只保留账户余额和交易记录。
三、方法数据脱敏的方法选择应根据具体的数据特点和安全需求来确定。
以下是常用的数据脱敏方法：1. 静态脱敏：对数据进行一次性的脱敏处理，适合于不时常变动的数据。
例如，对银行客户的基本信息进行脱敏，如姓名、身份证号码等。
2. 动态脱敏：对数据进行实时的脱敏处理，适合于时常变动的数据。
例如，对银行交易记录进行脱敏，如交易金额、交易时间等。
3. 部份脱敏：对数据的部份字段进行脱敏处理，保留部份字段的原始信息。
例如，对银行账户的交易记录进行脱敏，只保留交易金额和交易时间，隐藏交易双方的身份信息。
4. 全量脱敏：对数据的所有字段进行脱敏处理，不保留任何原始信息。
例如，对银行客户的敏感信息进行全量脱敏，如姓名、身份证号码、手机号码等。
四、应用数据脱敏在银行业的应用非常广泛，主要用于以下方面：1. 数据共享与合规：银行需要与其他金融机构、监管机构等共享数据，但又要保护客户隐私和敏感信息。
数据库脱敏步骤
数据库脱敏步骤
数据库脱敏是指对数据库中的敏感数据进行脱敏处理，以保护数据隐私和安全。
以下是数据库脱敏的步骤：
1.确定脱敏目标和范围
在进行数据库脱敏之前，需要明确脱敏的目标和范围。
这包括确定需要对哪些数据脱敏、哪些数据需要脱敏以及脱敏的程度。
1.数据备份和还原
在进行数据库脱敏之前，需要对数据库进行备份，以防止数据丢失或损坏。
在完成脱敏之后，需要将数据库还原，以确保数据的完整性和一致性。
1.选择合适的脱敏方法
根据数据类型和脱敏目标，选择合适的脱敏方法。
常用的脱敏方法包括替换、扰动、加密、去标识化等。
1.实施脱敏处理
根据选择的脱敏方法，对数据库中的敏感数据进行脱敏处理。
这包括对字段进行脱敏、对表进行脱敏、对记录进行脱敏等。
1.测试和验证
在实施脱敏处理之后，需要对脱敏后的数据进行测试和验证，以确保脱敏的正确性和有效性。
这包括对单条记录的测试、对查询语句的测试、对报表的测试等。
1.部署脱敏系统
在测试和验证通过之后，需要将脱敏系统部署到生产环境中。
这包括配置数据库连接、设置脱敏规则、启动脱敏服务等。
1.监控和维护
在部署脱敏系统之后，需要对系统进行监控和维护，以确保系统的稳定性和可靠性。
这包括监控脱敏日志、定期更新脱敏规则、定期检查数据质量等。
总之，数据库脱敏是保护数据隐私和安全的重要措施之一。
在进行数据库脱敏时，需要选择合适的脱敏方法、实施正确的脱敏处理、进行充分的测试和验证、部署稳定的脱敏系统、并对其进行监控和维护。
数据脱敏系统和数据脱敏方法
数据脱敏系统和数据脱敏方法一、引言数据脱敏是一种保护敏感数据的方法，通过对数据进行处理，使得敏感信息无法被识别，从而保护数据的隐私和安全。
数据脱敏系统是一种用于实施数据脱敏的软件系统，它能够自动化地对数据进行脱敏处理。
本文将介绍数据脱敏系统的标准格式以及常用的数据脱敏方法。
二、数据脱敏系统的标准格式数据脱敏系统通常由以下几个主要组件构成：1. 数据脱敏引擎：数据脱敏引擎是数据脱敏系统的核心组件，它负责实施数据脱敏的具体算法。
数据脱敏引擎需要能够处理多种类型的敏感数据，如个人身份证号码、银行账号、手机号码等。
同时，数据脱敏引擎还需要具备高效、准确、可扩展的特性，以应对大规模数据脱敏的需求。
2. 数据脱敏规则库：数据脱敏规则库是存储数据脱敏规则的组件，它包含了各种常见的数据脱敏规则，如替换、脱敏、加密等。
数据脱敏系统可以根据需要从规则库中选择适当的规则进行数据脱敏操作。
3. 数据脱敏策略管理：数据脱敏系统需要提供一个管理界面，用于管理数据脱敏策略。
管理员可以在这个界面上定义数据脱敏的策略，包括选择脱敏规则、指定要脱敏的字段等。
4. 数据脱敏日志：数据脱敏系统需要记录数据脱敏操作的日志，包括脱敏前的数据、脱敏后的数据以及脱敏的时间等信息。
这些日志可以用于数据追溯和安全审计。
5. 数据脱敏结果输出：数据脱敏系统需要将脱敏后的数据输出到指定的目标位置，如数据库、文件系统等。
同时，数据脱敏系统还需要保证输出的数据与输入的数据保持一致，以确保后续的数据分析和处理工作可以正常进行。
三、常用的数据脱敏方法数据脱敏方法有很多种，下面介绍几种常用的方法：1. 替换方法：替换方法是将敏感数据用其他非敏感的数据进行替换。
例如，将身份证号码的前几位替换成固定的数字，将手机号码的中间几位替换成星号等。
2. 加密方法：加密方法是将敏感数据进行加密，只有具有解密密钥的人才能解密得到原始数据。
常用的加密算法有对称加密算法和非对称加密算法。
数据脱敏的6种方案
数据脱敏的6种⽅案什么是数据脱敏先来看看什么是数据脱敏？数据脱敏也叫数据的去隐私化，在我们给定脱敏规则和策略的情况下，对敏感数据⽐如⼿机号、银⾏卡号等信息，进⾏转换或者修改的⼀种技术⼿段，防⽌敏感数据直接在不可靠的环境下使⽤。
像政府、医疗⾏业、⾦融机构、移动运营商是⽐较早开始应⽤数据脱敏的，因为他们所掌握的都是⽤户最核⼼的私密数据，如果泄露后果是不可估量的。
数据脱敏的应⽤在⽣活中是⽐较常见的，⽐如我们在淘宝买东西订单详情中，商家账户信息会被⽤ * 遮挡，保障了商户隐私不泄露，这就是⼀种数据脱敏⽅式。
淘宝详情数据脱敏⼜分为静态数据脱敏（SDM）和动态数据脱敏（DDM）：静态数据脱敏静态数据脱敏（SDM）：适⽤于将数据抽取出⽣产环境脱敏后分发⾄测试、开发、培训、数据分析等场景。
有时我们可能需要将⽣产环境的数据 copy 到测试、开发库中，以此来排查问题或进⾏数据分析，但出于安全考虑⼜不能将敏感数据存储于⾮⽣产环境，此时就要把敏感数据从⽣产环境脱敏完毕之后再在⾮⽣产环境使⽤。
这样脱敏后的数据与⽣产环境隔离，满⾜业务需要的同时⼜保障了⽣产数据的安全。
数据脱敏过程如上图所⽰，将⽤户的真实姓名、⼿机号、⾝份证、银⾏卡号通过替换、⽆效化、乱序、对称加密等⽅案进⾏脱敏改造。
动态数据脱敏动态数据脱敏（DDM）：⼀般⽤在⽣产环境，访问敏感数据时实时进⾏脱敏，因为有时在不同情况下对于同⼀敏感数据的读取，需要做不同级别的脱敏处理，例如：不同⾓⾊、不同权限所执⾏的脱敏⽅案会不同。
注意：在抹去数据中的敏感内容同时，也需要保持原有的数据特征、业务规则和数据关联性，保证我们在开发、测试以及数据分析类业务不会受到脱敏的影响，使脱敏前后的数据⼀致性和有效性。
总之⼀句话：你爱怎么脱就怎么脱，别影响我使⽤就⾏。
数据脱敏⽅案数据脱敏系统可以按照不同业务场景⾃⾏定义和编写脱敏规则，可以针对库表的某个敏感字段，进⾏数据的不落地脱敏。
脱敏系统数据脱敏的⽅式有很多种，接下来以下图数据为准⼀个⼀个的演⽰每种⽅案。
数据脱敏 注解
数据脱敏1. 什么是数据脱敏数据脱敏是指在数据处理过程中，对敏感信息进行加密、替换或删除等操作，以保护数据的隐私和安全。
数据脱敏主要应用于数据共享、数据备份、软件测试等场景，旨在降低数据泄露风险。
2. 数据脱敏的原则在进行数据脱敏时，需要遵循以下原则：2.1 最小化最小化原则是指只保留必要的信息，删除或脱敏其他不必要的数据。
例如，对于用户的姓名，可以只保留首字母或使用随机生成的代号进行替换。
2.2 一致性一致性原则是指对于相同的数据，应该采用相同的脱敏方法。
这样可以保证数据在不同场景下的一致性，避免因为脱敏方法不同而导致数据无法匹配或关联。
2.3 不可逆性不可逆性原则是指脱敏后的数据无法还原到原始数据。
这样可以防止恶意攻击者通过逆向工程等手段将脱敏数据还原成原始数据。
2.4 可验证性可验证性原则是指脱敏后的数据可以通过特定的方式进行验证，以确保数据的正确性和完整性。
例如，可以使用哈希算法对脱敏后的数据进行校验。
3. 数据脱敏的方法数据脱敏可以采用多种方法，常见的方法包括：3.1 替换替换是指将敏感信息用其他的数据进行替换。
常见的替换方法包括：•随机替换：使用随机生成的代号或字符串替换敏感信息。
•通用化替换：将敏感信息替换为通用的词汇或占位符，例如将手机号码替换为”***********“。
•字典替换：使用预定义的字典将敏感信息替换为其他的词汇或短语。
3.2 加密加密是指使用加密算法对敏感信息进行处理，以保证数据的安全性。
常见的加密方法包括：•对称加密：使用相同的密钥对数据进行加密和解密。
•非对称加密：使用公钥对数据进行加密，使用私钥对数据进行解密。
3.3 删除删除是指直接删除敏感信息，不保留任何相关数据。
这种方法适用于对数据完全不可见的场景，例如数据备份时删除敏感信息。
3.4 掩码掩码是指对敏感信息进行部分隐藏，只显示部分信息。
常见的掩码方法包括：•部分隐藏：例如将手机号码的中间几位数字用星号代替。
数据脱敏 应用场景
数据脱敏的应用场景主要包括以下几个方面：
静态数据脱敏：这种场景通常应用于将生产环境的敏感数据导出到非生产环境（开发环境、培训环境、测试环境、共享环境等）的过程中。
在这个过程中，需要对敏感数据进行脱敏处理，以保护数据的隐私和安全。
静态数据脱敏的典型应用场景包括开发和测试、数据共享分析等。
动态数据脱敏：这种场景是在实时访问生产环境中的敏感数据场景下，完成对敏感数据的即时脱敏处理。
动态数据脱敏的特点是脱敏数据存储位置未改变，可以在需要时对敏感数据进行脱敏处理。
动态数据脱敏的典型应用场景包括数据库运维脱敏、业务系统前台脱敏、API接口脱敏等。
信息安全工程师综合知识真题考点：数据库脱敏
信息安全工程师综合知识真题考点：数据库脱敏概念：数据库脱敏是指利用数据脱敏技术将数据库中的数据进行变换处理，在保持数据按需使用目标的同时，又能避免敏感数据外泄。
作用：数据脱敏指按照脱敏规则对敏感数据进行的变换，去除标识数据，数据实现匿名化处理，从而实现敏感数据的保护。
常见的数据脱敏技术方法：屏蔽、变形、替换、随机、加密。
注：详见《信息安全工程师教程》(第2版)434页。
考点相关真题
数据库脱敏是指利用数据脱敏技术将数据库中的数据进行变换处理，在保持数据按需使用目标的同时，又能避免敏感数据外泄。
以下技术中，不属于数据脱敏技术的是( )。
A．屏蔽
B．变形
C．替换
D．访问控制
参考答案：D。
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. 数据脱敏数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。
百度百科对数据脱敏的定义为：指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。
这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。
可以看到数据脱敏具有几个关键点：敏感数据、脱敏规则、使用环境。
敏感数据，又称隐私数据，常见的敏感数据有: 姓名、身份证号码、地址、电话号码、银行账号、邮箱地址、所属城市、邮编、密码类( 如账户查询密码、取款密码、登录密码等)、组织机构名称、营业执照号码、银行帐号、交易日期、交易金额等。
随着大数据时代的到来,大数据商业价值的挖掘,用户的精准定位,大数据中蕴藏的巨大商业价值被逐步挖掘出来,但是同时也带来了巨大的挑战–个人隐私信息的保护。
个人信息与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等，这些都是人的隐私，也是我们所关注的一类敏感信息，在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的隐私信息，也将是数据脱敏必须解决的难题。
脱敏规则，一般的脱敏规则分类为可恢复与不可恢复两类。
可恢复类，指脱敏后的数据可以通过一定的方式，可以恢复成原来的敏感数据，此类脱敏规则主要指各类加解密算法规则。
不可恢复类，指脱敏后的数据被脱敏的部分使用任何方式都不能恢复出。
一般可分为替换算法和生成算法两大类。
替换算法即将需要脱敏的部分使用定义好的字符或字符串替换，生成类算法则更复杂一些，要求脱敏后的数据符合逻辑规则，即是“看起来很真实的假数据”。
使用环境，主要指脱敏之后的数据在哪些环境中使用。
普遍按照生产环境和非生产环境（开发、测试、外包、数据分析等）进行划分。
在最近一期的Gartner关于数据脱敏的报告（Magic Quadrant for Data Masking Technology-2014年12月）中根据数据脱敏产品应用场景的将数据脱敏划分为静态数据脱敏（static data masking[SDM]）和动态数据脱敏（dynamic data masking[DDM]）。
静态数据脱敏（SDM）与动态数据脱敏（DDM）主要的区别是：是否在使用敏感数据当时进行脱敏。
1.静态数据脱敏（SDM）一般用在非生产环境，在敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用，一般用于解决测试、开发库需要生产库的数据量与数据间的关联，以排查问题或进行数据分析等，但又不能将敏感数据存储于非生产环境的问题。
2.动态数据脱敏（DDM）一般用在生产环境，在访问敏感数据当时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时需要进行不同级别脱敏的问题。
隐私数据脱敏技术通常在大数据平台中，数据以结构化的格式存储，每个表有诸多行组成，每行数据有诸多列组成。
根据列的数据属性，数据列通常可以分为以下几种类型：可确切定位某个人的列，称为可识别列，如身份证号，地址以及姓名等。
单列并不能定位个人，但是多列信息可用来潜在的识别某个人，这些列被称为半识别列，如邮编号，生日及性别等。
美国的一份研究论文称，仅使用邮编号，生日和性别信息即可识别87%的美国人[3]。
包含用户敏感信息的列，如交易数额，疾病以及收入等。
其他不包含用户敏感信息的列。
所谓避免隐私数据泄露，是指避免使用数据的人员（数据分析师，BI工程师等）将某行数据识别为某个人的信息。
数据脱敏技术通过对数据进行脱敏，如移除识别列，转换半识别列等方式，使得数据使用人员在保证可对＃2（转换后）半识别列，＃3敏感信息列以及＃4其他列进行数据分析的基础上，在一定程度上保证其无法根据数据反识别用户，达到保证数据安全与最大化挖掘数据价值的平衡。
隐私数据泄露类型隐私数据泄露可以分为多种类型，根据不同的类型，通常可以采用不同的隐私数据泄露风险模型来衡量防止隐私数据泄露的风险，以及对应不同的数据脱敏算法对数据进行脱敏。
一般来说，隐私数据泄露类型包括：个人标识泄露。
当数据使用人员通过任何方式确认数据表中某条数据属于某个人时，称为个人标识泄露。
个人标识泄露最为严重，因为一旦发生个人标识泄露，数据使用人员就可以得到具体个人的敏感信息。
属性泄露，当数据使用人员根据其访问的数据表了解到某个人新的属性信息时，称为属性泄露。
个人标识泄露肯定会导致属性泄露，但属性泄露也有可能单独发生。
成员关系泄露。
当数据使用人员可以确认某个人的数据存在于数据表中时，称为成员关系泄露。
成员关系泄露相对风险较小，个人标识泄露与属性泄露肯定意味着成员关系泄露，但成员关系泄露也有可能单独发生。
隐私数据泄露风险模型将数据开放给数据分析人员，同时就引入了隐私数据泄露的风险。
在限制隐私数据泄露风险在一定范围内的同时，最大化数据分析挖掘的潜力，是数据脱敏技术的最终目标。
目前在隐私数据脱敏领域，有几个不同的模型可以用来从不同角度衡量数据可能存在的隐私数据泄露风险。
K-Anonymity隐私数据脱敏的第一步是对所有可标识列进行移除或是脱敏，使得攻击者无法直接标识用户。
但是攻击者还是有可能通过多个半标识列的属性值识别个人。
攻击者可能通过社工（知道某个人的姓名，邮编，生日，性别等）或是其他包含个人信息的以开放数据库获得特定个人的半标识列属性值，并与大数据平台数据进行匹配，从而得到特定个人的敏感信息。
如表一所示，如果攻击者知道某用户的邮编和年龄，就可以得到该用户的疾病敏感信息。
为了避免这种情况的发生，通常需要对半标识列进行脱敏处理，如数据泛化等。
数据泛化是将半标识列的数据替换为语义一致但更通用的数据，已上述数据为例，对邮编和年龄泛化后的数据如表二所示。
原始信息经过泛化后，有多条纪录的半标识列属性值相同，所有半标识列属性值相同的行的集合被称为相等集。
例如，表二中1，2，3行是一个相等集，4，5，6行也是一个相等集。
Sama- rati and Sweeney[4]引入了K-Anonymity用于衡量个人标识泄露的风险。
K-Anonymity定义如下：K-Anonymity要求对于任意一行纪录，其所属的相等集内纪录数量不小于k，即至少有k-1条纪录半标识列属性值与该条纪录相同。
图二中的数据是一个3-Anonymity的数据集。
作为一个衡量隐私数据泄露风险的指标，K-Anonymity可用于衡量个人标识泄露的风险，理论上来说，对于K-Anonymity数据集，对于任意纪录，攻击者只有1/k的概率将该纪录与具体用户关联。
L-DiversityK-Anonymity可用于保护个人标识泄露的风险，但是无法保护属性泄露的风险。
对于K-Anonymity的数据集，攻击者可能通过同质属性攻击与背景知识攻击两种方式攻击用户的属性信息。
•同质属性攻击。
对于图二半标识列泛化后的数据集，假如攻击者知道Bob邮编为47677，年龄为29，则Bob一定对应于前面三条记录，从而可以确定Bob有心脏病。
•背景知识攻击。
对于图二半标识列泛化后的数据集，假如攻击者知道Alice邮编为47673，年龄为36，则Alice一定对应于后面三条记录，如果攻击者知道Alice患有心脏病的几率很小，则能判断Alice很有可能患有癌症。
Machanavajjhala et al. [5] 引入了L-Diversity用于衡量属性泄露的风险，L-Diversity定义如下：如果对于任意相等集内所有记录对应的敏感数据的集合，包含L个”合适”值，则称该相等集是满足L-Deversity。
如果数据集中所有相等集都满足L-Deversity，则称该数据集满足L-Deversity。
所谓L个“合适”值，最简单的理解就是L个不同值。
基于图二的数据通过插入干扰纪录，一个3-Anonymity 2-Diversity的数据集如表三所示：相对于K-Anonymity标准，符合L-Deversity标准的数据集显著降低了属性数据泄露的风险。
对于满足L-Diversity的数据集，理论上，攻击者最多只有1/L的概率能够属性泄露攻击，将特定用户与其敏感信息关联起来。
一般来说是通过插入干扰数据构造符合L-Diversity标准的数据集，但是同数据泛化一样，插入干扰数据也会导致表级别的信息丢失。
同时L-Diversity标准也有不足之处。
L-Diversity标准有可能很难或是没有必要实现。
例如，对于HIV的测试数据，测试结果列可能为阴性或是阳性。
对于10000条记录，可能99%的记录都是阴性的，只有1%是阳性的。
对于用户来说两种不同的测试结果敏感程度也是不同的，测试结果为阴性的用户可能不介意其他人看到他的测试结果，但是测试结果为阳性的用户可能更希望对别人保密。
为了生成2-Deversity的测试数据集，会丢失大量的信息，降低数据分析挖掘的价值。
L-Diversity标准无法防御特定类型的属性数据泄露。
倾斜攻击如果敏感属性分布存在倾斜，L-Diversity标准很有可能无法抵御属性数据泄露。
继续以HIV测试数据为例，假如构造的数据集对于任意相等类测试结果都包含阴性与阳性，且阴性数量与阳性相同，该数据集肯定满足2-Diversity。
按照真实测试记录的分布，对于任意个人，攻击者只能判断其有1%的可能测试结果为阳性。
但是对于2-Diversity数据集，攻击者会判断每个人有50%的可能测试结果为阳性。
相似性攻击如果相等类的敏感属性分布满足L-Diversity，但是属性值相似或是内聚，攻击者有可能从得到很重要的信息。
例如对于表四所示，病人数据满足3-Diversity，攻击者如果了解Bob邮编为47677，年龄为29，则可以确认Bob的工资收入在3-5K之间，且能确认Bob 得了胃病相关的病，因为前三条的病都和胃病相关。
简单来说，对于L-Diversity相同的相等集，敏感属性值的分布信息对于保护属性泄露至关重要。
L-Diversity只是用来衡量相等集的不同属性值数量，并没有衡量不同属性值的分布，所以其在衡量属性泄露风险上仍有不足之处。
T-Closeness直观的来说，隐私信息泄露的程度可以根据攻击者增量获得的个人信息衡量。
假设攻击者在访问数据集之前已知的个人信息为B0，然后假设攻击者访问所有半标识列都已移除的数据集，Q为数据集敏感数据的分布信息，根据Q，攻击者更新后的个人信息为B1.最后攻击者访问脱敏后的数据集，由于知道用户的半标识列的信息，攻击者可以将某用户与某相等集联系在一起，通过该相等集的敏感数据分布信息P，攻击者更新后的个人信息为B2.L-Diversity约束是通过约束P的diverisity属性，尽量减少B0和B2之间的信息量差距，差距越小，说明隐私信息泄露越少。
T-Closeness约束则期望减少B1和B2之间的信息量差距，减少攻击者从敏感数据的全局分布信息和相等集分布信息之间得到更多的个人隐私信息。