测试数据脱敏综合评价体系
数据敏感性测试
数据敏感性测试数据敏感性测试是一种用于评估数据安全性和隐私保护措施有效性的测试方法。
通过对系统中的敏感数据进行测试,可以发现潜在的安全漏洞和风险,以便及时采取相应的措施加强数据保护。
在进行数据敏感性测试时,首先需要明确敏感数据的定义和范围。
敏感数据通常包括个人身份信息、财务信息、健康信息等,这些数据一旦泄露或者被滥用,将对个人或者组织造成严重的损失和影响。
因此,对敏感数据的保护至关重要。
接下来,需要制定测试计划和测试策略。
测试计划包括测试的目标、范围、方法和资源等,而测试策略则是具体的测试方法和技术。
常用的数据敏感性测试方法包括静态分析、动态测试和黑盒测试等。
静态分析主要通过代码审查和漏洞扫描等手段检测潜在的安全问题;动态测试则是摹拟真实环境下的攻击行为,检验系统的安全性能;而黑盒测试则是在不了解系统内部结构的情况下,通过摹拟攻击者的行为来评估系统的安全性。
在进行数据敏感性测试时,需要考虑以下方面:1. 数据采集和准备:采集系统中的敏感数据,并对数据进行脱敏处理,以保护数据的隐私性。
脱敏处理包括将真实数据替换为摹拟数据、对数据进行加密等。
2. 风险评估和漏洞分析:通过对系统进行渗透测试和漏洞扫描,发现系统中的安全漏洞和弱点。
同时,对系统的安全策略和控制措施进行评估,识别潜在的风险。
3. 认证和授权测试:测试系统的身份认证和访问控制机制,验证用户是否能够合法访问敏感数据,以及系统对非法访问的防护能力。
4. 数据传输和存储测试:测试数据在传输和存储过程中的安全性。
包括对数据传输通道的加密和认证机制进行测试,以及对数据存储设备的物理安全性进行评估。
5. 审计和日志分析:测试系统的审计和日志功能,确保对系统的操作和访问进行监控和追踪,并能够及时发现异常行为。
6. 社会工程学测试:测试系统对社会工程学攻击的防护能力。
社会工程学攻击是指利用人的心理和行为特征来获取敏感信息的攻击手段,通过测试系统对此类攻击的防范能力,可以提升系统的安全性。
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、数据脱敏系统介绍数据脱敏系统是一种用于保护敏感数据的安全工具,通过对敏感数据进行加密、替换或者删除等处理,以保护数据的隐私和安全性。
数据脱敏系统主要用于在数据共享、数据分析和数据备份等场景中,确保敏感数据不被未授权的人员或者系统访问。
二、数据脱敏系统的功能1. 数据脱敏数据脱敏系统能够对敏感数据进行脱敏处理,包括加密、替换和删除等方式。
加密可以使用对称加密算法或者非对称加密算法,确保数据在传输和存储过程中的安全性。
替换可以将敏感数据替换为伪造的数据,保护真实数据的隐私。
删除可以将敏感数据从系统中彻底删除,避免数据泄露的风险。
2. 数据保护数据脱敏系统能够对敏感数据进行访问控制,惟独经过授权的用户才干够访问脱敏后的数据。
系统可以设置角色和权限,限制不同用户对敏感数据的访问权限,确保数据的安全性。
3. 数据追踪数据脱敏系统能够对数据的使用进行追踪和监控,记录敏感数据的访问和操作情况。
系统可以生成日志和审计报告,匡助管理员监控数据的使用情况,及时发现异常操作和数据访问的风险。
4. 数据恢复数据脱敏系统提供数据恢复功能,可以在需要时将脱敏后的数据还原为原始数据。
恢复操作需要经过授权和审批,确保数据的安全性和合规性。
三、常用的数据脱敏方法1. 加密脱敏加密脱敏是将敏感数据使用加密算法进行加密,惟独授权的用户才干够解密并查看真实数据。
加密脱敏可以采用对称加密算法,如AES算法,也可以采用非对称加密算法,如RSA算法。
加密脱敏可以保证数据在传输和存储过程中的安全性,但解密操作需要授权和密钥管理,增加了系统的复杂性。
2. 替换脱敏替换脱敏是将敏感数据替换为伪造的数据,保护真实数据的隐私。
替换脱敏可以使用随机生成的数据或者规则生成的数据进行替换。
例如,将身份证号替换为随机生成的身份证号或者将手机号替换为规则生成的手机号。
替换脱敏可以保护数据的隐私,但可能会导致数据的完整性和可用性问题。
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。
信息安全技术 数据脱敏产品安全技术要求和测试评价方法
信息安全技术数据脱敏产品安全技术要求和测试评价方法随着互联网信息化的发展以及人们对信息保护需求的不断提升,信息安全技术逐步成为业界的重要技术之一。
其中,数据脱敏技术的应用越来越广泛。
而针对数据脱敏产品的安全技术要求以及测试评价方法也愈加重要。
本文将从这两方面进行探讨。
一、数据脱敏产品的安全技术要求数据脱敏是一种在保护数据隐私的前提下,通过对敏感数据进行替换、屏蔽或者加密的技术。
虽然是一种隐私保护技术,但是如果脱敏不当,反而会引起更大的安全风险。
因此,数据脱敏产品必须符合以下安全技术要求:1. 数据脱敏的可逆性数据脱敏技术必须保证其可逆性,即使在出现故障、系统升级或数据备份等情况下,也能够恢复原始数据。
同时,还应该确保数据脱敏后的数据与原始数据一致性,否则会影响业务功能。
2. 强加密算法一般来说,数据脱敏技术应使用强加密算法,以确保脱敏后数据的安全。
这意味着加密算法需要高强度、顶级的加密算法,如DES、AES、RSA等。
3. 安全性闭环数据脱敏产品必须保证一个安全性闭环,即对敏感数据的加密和解密都是在几个安全固件的控制下实现的。
例如,密钥库、加密设备和安全证书都必须在封闭的系统内运行。
4. 审计和报告数据脱敏产品必须有完整的日志记录,以方便进行审计和报告。
这能够帮助管理员了解脱敏技术的使用、性能和故障。
5. 快速响应应对信息安全事件需要快速响应。
对于数据脱敏产品来说,必须有高效的故障预警和快速恢复的功能。
二、数据脱敏产品的测试评价方法为了确保数据脱敏产品的真正可用和安全,必须进行全面的测试和评价。
具体来说,可以从以下三个方面进行详细测试:1. 功能性测试在数据脱敏产品的功能测试中,应该关注以下方面:(1)加解密函数的正确性和可靠性;(2)性能优化和响应时间测试;(3)加解密后数据一致性的检查;(4)整个系统的兼容性和功能可用性测试。
2. 安全性测试对于数据脱敏技术,安全性测试至关重要,主要聚焦在以下方面:(1)加密算法是否强大,信息是否瞬间加密并得到高的加密效果;(2)多种攻击的测试,包括社会工程学攻击、字典攻击、中间人攻击、流量分析攻击、暴力破解等;(3)系统漏洞和安全漏洞的检测和修复;(4)安全防护能力,包括防火墙、反病毒软件、防范DDos攻击等。
智慧城管综合评价系统设计方案
智慧城管综合评价系统设计方案智慧城管综合评价系统是一种通过集成大数据、物联网、人工智能等技术手段,对城市管理和服务进行综合评价的系统。
该系统旨在提高城市管理效率,优化城市居民的生活体验,并为城市发展提供数据支持。
下面是一个智慧城管综合评价系统的设计方案。
一、系统架构设计智慧城管综合评价系统的架构主要包括数据采集、数据处理、评价分析和可视化展示四个模块。
1. 数据采集:通过物联网和传感器技术采集城市管理相关的各类数据,包括环境监测数据、交通流量数据、人群活动数据等。
2. 数据处理:对采集到的数据经过预处理和清洗,进行数据质量检验和异常数据剔除等处理,保证数据的准确性和完整性。
3. 评价分析:通过建立合适的指标体系和评价模型,对城市管理的各个方面进行评估和分析,包括环境质量、交通状况、公共安全等。
4. 可视化展示:通过数据可视化技术将评价结果以图表、地图等形式展示给决策者和城市居民,使其可以直观了解城市管理的现状和改善方向。
二、功能设计智慧城管综合评价系统应具备以下功能:1. 数据采集功能:能够实时采集城市管理相关的各类数据,并能够支持多种数据源接入。
2. 数据处理功能:对采集到的数据进行预处理和清洗,确保数据准确性和完整性。
3. 评价分析功能:根据指标体系和评价模型,对城市管理各方面进行评估和分析,形成综合评价结果。
4. 预警与报告功能:能够根据评价结果进行预警,并生成评价报告,用于决策者参考。
5. 可视化展示功能:将评价结果以图表、地图等形式直观展示,方便决策者和城市居民了解城市管理情况。
6. 数据共享与开放功能:支持数据共享和开放,鼓励社会各方参与城市管理和评价,形成多元化的评价结果。
三、技术实现智慧城管综合评价系统可以借助以下技术实现:1. 大数据技术:用于对海量数据进行存储、处理和分析,提高数据处理效率和分析能力。
2. 物联网技术:通过物联网技术实现对城市管理相关数据的实时采集和传输。
3. 人工智能技术:利用人工智能技术,如机器学习和深度学习,进行数据挖掘和模型建立,提高评价分析的准确性和预测能力。
贵阳市人民政府办公厅关于印发贵阳市大数据标准建设实施方案的通知
贵阳市人民政府办公厅关于印发贵阳市大数据标准建设实施方案的通知文章属性•【制定机关】贵阳市人民政府办公厅•【公布日期】2017.02.09•【字号】筑府办函〔2017〕17号•【施行日期】2017.02.09•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】城市管理正文市人民政府办公厅关于印发贵阳市大数据标准建设实施方案的通知筑府办函〔2017〕17号各区、市、县人民政府,高新开发区、经济技术开发区、贵阳综合保税区、贵州双龙航空港经济区管委会,市政府各工作部门:《贵阳市大数据标准建设实施方案》已经市人民政府研究同意,现印发给你们,请遵照执行。
2017年2月9日贵阳市大数据标准建设实施方案为深入贯彻《中共贵阳市委关于以大数据委为引领加快打造创新型中心城市的意见》(筑党发〔2016〕12号)、《中共贵阳市委办公厅贵阳市人民政府办公厅关于印发〈贵阳市推进供给侧结构性改革提高经济发展质量和效益的实施方案〉的通知》(筑党办发〔2016〕11号)文件有关要求,落实十大重点工程中数据立法、安全与标准工程中明确的目标任务,在大数据相关标准研制和示范应用方面开展先行先试,进一步促进数据开放、共享和应用,服务全市大数据产业发展,特制订本实施方案。
一、总体要求围绕以推动大数据产业发展亟需的政府公共数据关键共性标准建设为重点,组织开展大数据地方标准的制定与实施,积极参与国家大数据标准的研制和示范验证,促进科技创新与标准的转化融合,发挥标准在服务大数据产业发展方面的基础支撑作用,努力在大数据标准建设方面积极探索经验,进一步凝结贵阳市大数据发展创新成果。
二、主要目标到2020年,积极参与国家大数据安全标准、交换共享标准的研制2项以上,参与示范应用7项以上,争取贵阳大数据发展在国内新规则制定方面的话语权;着力构建政府公共数据关键共性标准,主导和参与编制政府数据分类、开放、共享、安全管理等地方标准10项以上;引导行业组织、重点企业牵头制定企业间数据共享、数据确权、数据定价、数据流通以及相关大数据产品交易接口规范等契合市场发展需求的团体标准或企业标准,推进数据跨域流通;开展大数据标准试验验证与符合性测试评估,提升标准的适用性和有效性;建立健全大数据技术标准协同创新机制,搭建大数据创新成果与技术标准相互转化的服务平台,争取国家技术标准(贵州大数据)创新基地重点项目落户贵阳;全市大数据标准建设与国家、省大数据标准体系有效衔接,做到重点突出、层次分明、合理适用、持续改进,相关标准得到实施,标准服务公共数据资源合理适度开放共享的基础支撑作用得到明显发挥。
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、引言数据脱敏系统和数据脱敏方法是为了保护敏感数据的安全性和隐私性而开发的解决方案。
在现代信息化社会中,各类组织和企业都面临着大量敏感数据的处理和存储问题。
为了避免敏感数据泄露和滥用,数据脱敏系统和数据脱敏方法成为了必不可少的工具。
二、数据脱敏系统的概述数据脱敏系统是一个综合性的软件系统,旨在对敏感数据进行脱敏处理,以保护数据的安全性和隐私性。
该系统包括数据脱敏方法的实现和数据脱敏过程的管理。
数据脱敏系统的主要功能包括:数据分类和标记、脱敏算法的选择和配置、数据脱敏过程的监控和审计、数据脱敏结果的验证和评估等。
三、数据脱敏方法的分类数据脱敏方法根据对敏感数据的处理方式可以分为以下几类:1. 替换脱敏方法:该方法将敏感数据用特定的规则进行替换,以达到隐藏原始数据的目的。
例如,将手机号码的中间四位替换为“****”。
2. 加密脱敏方法:该方法使用加密算法对敏感数据进行加密处理,只有授权的用户才能解密获取原始数据。
常用的加密脱敏方法包括对称加密和非对称加密。
3. 删除脱敏方法:该方法直接删除敏感数据,只保留非敏感数据。
例如,在用户信息中删除手机号码和身份证号码等敏感信息。
4. 掩码脱敏方法:该方法使用掩码字符对敏感数据进行部分隐藏,以保护数据的隐私性。
例如,将身份证号码的前四位和后四位用“*”替代。
5. 混淆脱敏方法:该方法通过对敏感数据进行混淆处理,使得原始数据无法直接被识别。
例如,对姓名进行乱序排列或使用随机生成的字符串进行替换。
四、数据脱敏系统的实施步骤数据脱敏系统的实施一般包括以下几个步骤:1. 确定敏感数据:首先需要明确需要脱敏的敏感数据类型,例如身份证号码、手机号码、银行账号等。
2. 制定脱敏策略:根据敏感数据的特点和安全需求,选择合适的数据脱敏方法和算法,并制定相应的脱敏策略。
3. 实施脱敏处理:根据制定的脱敏策略,对敏感数据进行脱敏处理。
可以使用数据脱敏系统提供的功能进行批量处理,也可以通过编程方式实现。
科普:数据脱敏、加密、假名化、去标识化与匿名化的区分
科普:数据脱敏、加密、假名化、去标识化与匿名化的区分个人信息保护领域经常遇到与匿名化相关且容易混淆的术语,比如数据脱敏、加密、假名化和去标识化等。
这些概念在不同的语境下可能有着不同的定义和法律效果,为此本文将从定义、法律效果和技术实现的角度逐一进行简要分析。
一、前言个人信息保护领域经常遇到与匿名化(Anonymization)相关且容易混淆的术语,比如数据脱敏(Data Masking)、数据加密(Encryption)、假名化(Pseudonymization)和去标识化(De-identification)。
这些概念在不同的语境下可能有着不同的意义和法律效果,为此本文将从定义、法律效果和技术实现的角度逐一展开进行简要分析。
二、数据脱敏数据脱敏是一个数据科学领域的常用术语,是指在不影响数据分析结果的准确性的前提下,对原始数据中的敏感字段进行处理,从而降低数据敏感度和减少个人隐私风险的技术措施。
通常而言,数据脱敏分为三个阶段,首先,需要识别出数据库中的敏感字段信息;其次,采取替换、过滤、加密、遮蔽或者删除等技术手段将敏感属性脱敏,脱敏所使用的技术手段与下文提到的去标识化和匿名化用到的技术本质上没有不同;最后,需要对脱敏处理后的数据集进行评价,以确保其符合脱敏要求。
总的来说,假名化、去标识化和匿名化都可以算是数据脱敏技术。
但是需要注意的是,数据脱敏是一个技术术语,在法律语境下很少使用。
三、数据加密密码技术在个人信息保护领域有很多应用。
首先,各国的数据保护法律法规都对个人信息的存储和传输提出了加密的要求,以确保个人信息的安全。
比如GDPR(General Data Protection Regulation)序言和第32条规定数据控制者和数据处理者应该采取加密之类的措施来减少数据处理的风险,确保个人信息的保密性(Confidentiality)与完整性(Integrity);新版《个人信息安全规范》6.3条规定,传输和存储个人敏感信息时,应采用加密等安全措施;HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)第164.312条也规定加密作为保证数据传输安全与访问控制的技术手段。
软件测试中的敏感数据保护与隐私保护关键措施与方法
软件测试中的敏感数据保护与隐私保护关键措施与方法在软件测试中,敏感数据保护和隐私保护是至关重要的。
随着大数据和云计算等技术的快速发展,个人和组织的敏感数据面临着越来越大的风险。
本文将探讨软件测试中的敏感数据保护和隐私保护的关键措施和方法。
一、敏感数据保护的重要性敏感数据是指个人身份信息、医疗记录、财务信息等私密信息。
这些数据一旦泄露或被未授权的人访问,将会对个人和组织造成严重的损失和风险。
因此,在软件测试中,保护敏感数据的安全至关重要。
二、敏感数据保护的关键措施1. 数据脱敏数据脱敏是指将敏感数据进行处理,以保证在测试环境中使用时不会泄露真实的敏感信息。
常见的数据脱敏方法有替换、屏蔽和加密等。
替换方法将敏感数据替换为虚拟的非真实数据,屏蔽方法则是将敏感数据部分隐藏起来,只显示部分信息。
加密方法将敏感数据进行加密处理,防止未授权的获取和篡改。
2. 数据控制数据控制是通过访问控制和权限管理来限制对敏感数据的访问权限。
只有经过授权的人员才能访问和修改敏感数据。
对于测试环境中的敏感数据,应设置严格的权限控制,只允许相关人员进行操作,并记录每一次访问和修改的相关日志。
3. 数据备份和恢复为了防止数据丢失和灾难恢复,对于测试环境中的敏感数据,应进行定期的备份。
备份数据应存储在安全可靠的地方,并采取加密和访问控制等措施进行保护。
此外,还应制定完善的数据恢复计划,以便在数据丢失或灾难发生时迅速恢复敏感数据。
三、隐私保护的关键方法1. 合规性与法规遵循在软件测试过程中,需要确保遵循相关的隐私保护法规和政策。
根据不同的国家和地区,制定适应的隐私保护措施。
例如,获取用户同意收集和使用个人数据,提供透明的隐私政策和数据使用方式等。
2. 匿名化匿名化是指将个人身份信息与敏感数据等关键信息进行分离,使其无法直接关联到具体个体。
通过对敏感数据进行去标识化、脱敏和聚合等处理,保护个人隐私。
3. 安全测试在软件开发和测试过程中,进行安全测试是确保隐私保护的关键方法之一。
基于测试数据脱敏技术框架的分析
基于测试数据脱敏技术框架的分析作者:黄萍来源:《中国科技纵横》2019年第04期摘要:在对测试数据脱敏技术框架分类展开分析基础上,本文结合电力测试数据脱敏需求提出了相应的脱敏技术框架建构思路和方法,并对框架部署和数据脱敏流程进行了探讨,希望能够为电力行业数据脱敏提供参考。
关键词:测试数据;脱敏技术;元数据管理中图分类号:TP309;F832.33 文献标识码:A 文章编号:1671-2064(2019)04-0056-020 引言在信息时代,企业数据资源成为了推动业务发展创新的重要动力。
而电力企业拥有大量涉及核心商业机密和客户隐私的敏感数据信息,还要加强数据保护管理,以免因数据泄露承担过大损失。
因此在电力测试系统中,需要完成测试数据脱敏技术框架的构建,实现数据脱敏处理,保证电力数据得到安全管理。
1 测试数据脱敏技术框架分类所谓的数据脱敏,又被称之为数据漂白、数据变形或去隐私化,需要采用既定脱敏方法实现数据处理,在符合规则前提下完成数据改造,保证数据能够在开发、测试等环节中得到安全使用,同时保证数据集的真实性[1]。
针对测试技术进行脱敏处理,需要将敏感性原始数据转换为不敏感的脱敏数据。
而脱敏技术框架对具体脱敏处理底层技术进行了承载,将决定数据脱敏效果。
在脱敏技术框架下,底层技术将被实例化应用,使框架抽象设计得到最大限度利用。
现阶段,针对测试数据,主要应用的脱敏技术框架有两种,一种是基于数据文件的脱敏框架ETL,另一种则是基于数据库表的脱敏框架。
其中,ETL由抽取(Extract)、变形(Transform)、装载(Load)三个环节构成,具有较高通用性,在IBM OPTIM等主流商用工具中得到了应用,能够从源数据表中完成数据抽取,得到特定格式原始数据文件。
无论是否进行部分量数据抽取,都能使数据间关联关系的完整性得到保证。
对数据文件进行遍历,利用外挂脱敏出口函数实现数据变形处理,可以得到特定格式的脱敏数据文件,在目标数据库中实现装载[2]。
《数据安全能力成熟度模型》实践指南10:数据脱敏
《数据安全能力成熟度模型》实践指南10:数据脱敏《信息安全技术数据安全能力成熟度模型》(GB/T 37988-2019)简称DSMM正式成为国标对外发布,并已正式实施。
美创科技将以DSMM数据安全治理思路为依托,针对各过程域,基于充分定义级视角(3级),提供数据安全建设实践建议,形成系列文章。
本文作为数据安全能力成熟度模型系列第十篇文章,将介绍数据处理阶段的数据脱敏过程域(PA10)。
01定义数据脱敏,DSMM官方描述定义为根据相关法律法规、标准的要求以及业务需求,给出敏感数据的脱敏需求和规则,对敏感数据进行脱敏处理,保证数据可用性和安全性的平衡。
DSMM标准在充分定义级对数据脱敏要求如下:1. 组织建设①美创科技专家建议组织应设立统一的数据安全岗位和人员,负责制定数据脱敏的原则和方法,并提供相关技术能力;②在数据权限的申请阶段,有相关人员应评估使用真实数据的必要性,以及确定该场景下适用的数据脱敏规则及方法。
2. 制度流程①应明确组织的数据脱敏规范,明确数据脱敏的规则、脱敏方法利使用限制等;②应明确需要脱敏处理的应用场景、脱敏处理流程、涉及部门及人员的职责分工。
3. 技术工具①组织应提供统一的数据脱敏工具,实现数据脱敏工具与数据权限管理系统的联动,以及数据使用前的静态脱敏;②应提供面向不同数据类型的脱敏方案,可基于场景需求自定义脱敏规则;③数据脱敏后应保留原始数据格式和特定属性,满足开发与测试需求;④应对数据脱敏处理过程相应的操作进行记录,以满足数据脱敏处理安全审计要求。
4. 人员能力①应熟悉常规的数据脱敏技术,能够分析数据脱敏过程中存在的安全风险,基于数据脱敏的具体场景保证业务和安全之间的需求平衡;②应具备对数据脱敏的技术方案定制化的能力,能够基于组织内部各级别的数据建立有效的数据脱敏方案;02实践指南1. 组织建设美创科技专家建议组织机构在条件允许的情况下应该设立数据脱敏部门并招募相关的技术人员和管理人员,负责为公司制定整体的数据脱敏原则和制度,并推动相关要求确实可靠的落地执行。
软件测试中的数据脱敏和数据清洗
软件测试中的数据脱敏和数据清洗在软件测试中,数据脱敏和数据清洗是非常重要的步骤。
这两个技术可以帮助保护用户的隐私信息,避免敏感数据泄露,并确保测试结果的准确性和可靠性。
首先,让我们来谈谈数据脱敏。
数据脱敏是指在测试过程中对敏感数据进行修改或替换,以保护数据的安全性。
敏感数据包括个人身份证号码、银行账号、手机号码等,这些信息一旦泄露可能会导致用户隐私泄露和数据安全问题。
因此,在进行软件测试时,我们需要对这些敏感数据进行脱敏处理,以防止泄露。
数据脱敏的方式可以包括对数据进行加密、替换、打乱等处理,保证数据的格式和结构不变的情况下,有效地保护用户隐私信息。
另外,数据清洗也是软件测试中不可或缺的一环。
数据清洗是指对数据进行检查、校正和处理,以确保数据的准确性和一致性。
在软件测试中,数据的质量直接影响到测试结果的准确性,因此我们需要对数据进行清洗操作,消除数据中的错误、重复、缺失等问题。
数据清洗的方法包括数据去重、数据补全、数据转换等,通过这些操作可以有效地提高数据的质量,减少测试过程中的错误和问题。
在实际的软件测试过程中,数据脱敏和数据清洗是密不可分的。
通过对敏感数据进行脱敏处理,我们可以保护用户的隐私信息,降低数据泄露的风险;通过数据清洗操作,我们可以确保测试数据的准确性和一致性,提高测试结果的可靠性。
因此,软件测试工程师需要熟练掌握数据脱敏和数据清洗的技术,保障测试工作的顺利进行和测试结果的有效性。
总的来说,数据脱敏和数据清洗是软件测试中至关重要的步骤,它们可以帮助我们保护用户隐私信息,提高测试数据的准确性和可靠性。
只有在数据安全和数据质量都得到保障的情况下,我们才能有效地进行软件测试工作,确保软件产品的质量和可靠性。
希望软件测试工程师们能够重视数据脱敏和数据清洗,在测试工作中做好数据的保护和数据的清洗,为软件产品的顺利发布和运行提供有力支持。
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、引言数据脱敏系统和数据脱敏方法是为了保护敏感数据的安全性和隐私性而设计的。
在现代信息化社会中,大量的敏感数据存在于各个组织和企业的数据库中,如个人身份信息、银行账号、社保号码等。
为了防止这些敏感数据被非法获取和滥用,数据脱敏系统和数据脱敏方法应运而生。
本文将详细介绍数据脱敏系统的功能和特点,以及常用的数据脱敏方法。
二、数据脱敏系统数据脱敏系统是一种用于对敏感数据进行脱敏处理的软件系统。
其主要功能是将敏感数据转化为不可识别或不可还原的形式,以保护数据的隐私性和安全性。
数据脱敏系统通常包括以下几个模块:1. 数据脱敏模块:该模块是数据脱敏系统的核心模块,负责对敏感数据进行脱敏处理。
常用的数据脱敏方法将在下一部分详细介绍。
2. 数据加密模块:该模块用于对脱敏后的数据进行加密处理,增加数据的安全性。
常用的加密算法包括对称加密算法和非对称加密算法。
3. 访问控制模块:该模块用于对系统的访问进行控制,只有经过授权的用户才能访问系统。
可以通过用户名和密码、指纹识别、身份证验证等方式进行身份认证。
4. 审计模块:该模块用于记录系统的操作日志,包括用户的登录、数据的访问和修改等。
可以帮助系统管理员及时发现异常操作并采取相应的措施。
5. 数据备份与恢复模块:该模块用于对系统中的数据进行定期备份,并能够在数据丢失或系统故障时进行数据恢复。
三、数据脱敏方法数据脱敏方法是指将敏感数据转化为不可识别或不可还原的形式的技术手段。
常用的数据脱敏方法包括以下几种:1. 替换脱敏方法:该方法通过将敏感数据替换为符合规则的虚拟数据来实现脱敏。
例如,将姓名替换为随机生成的字符串,将手机号码替换为随机生成的虚拟手机号码等。
2. 加密脱敏方法:该方法通过对敏感数据进行加密操作来实现脱敏。
常用的加密算法包括对称加密算法和非对称加密算法。
对称加密算法使用相同的密钥进行加密和解密,而非对称加密算法使用公钥进行加密,私钥进行解密。
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数据保护技术,旨在保护敏感数据的隐私和安全。
在许多应用场景中,需要共享或处理敏感数据,但又不希望泄露真实的个人身份信息或敏感数据。
数据脱敏系统和数据脱敏方法提供了一种有效的解决方案,可以保护敏感数据的隐私和安全。
二、数据脱敏系统的概述数据脱敏系统是一种用于对敏感数据进行脱敏处理的软件系统。
该系统可以自动化地对敏感数据进行脱敏,并生成脱敏后的数据,以供后续的共享或处理。
数据脱敏系统通常包括以下几个主要组件: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,负责对敏感数据进行脱敏处理。
它可以根据预先定义的脱敏规则,对敏感数据进行替换、删除、加密等操作,以保护数据的隐私和安全。
2. 脱敏规则管理器:脱敏规则管理器用于管理和维护数据脱敏系统中的脱敏规则。
用户可以通过脱敏规则管理器定义和修改脱敏规则,以适应不同的数据脱敏需求。
3. 数据接口:数据接口是数据脱敏系统与其他系统或应用程序进行数据交换的接口。
通过数据接口,数据脱敏系统可以接收原始数据,并将脱敏后的数据返回给其他系统或应用程序。
4. 审计日志:审计日志用于记录数据脱敏系统的操作日志,包括数据脱敏的过程、结果以及操作人员等信息。
审计日志可以用于追踪数据脱敏操作的历史记录,以及进行安全审计和合规性检查。
三、数据脱敏方法的分类数据脱敏方法是指对敏感数据进行脱敏处理的具体技术手段。
根据脱敏的目标和需求,数据脱敏方法可以分为以下几类:1. 替换脱敏方法:替换脱敏方法是指将敏感数据替换为伪造的数据,以保护真实数据的隐私和安全。
常见的替换脱敏方法包括使用随机字符串、数字或符号替换敏感数据,或者将敏感数据进行模糊化处理。
2. 删除脱敏方法:删除脱敏方法是指直接删除敏感数据,以保护数据的隐私和安全。
常见的删除脱敏方法包括将敏感数据字段置空或删除,或者将整个数据记录删除。
3. 加密脱敏方法:加密脱敏方法是指对敏感数据进行加密处理,以保护数据的隐私和安全。
测试数据脱敏技术框架的研究与探讨
测试数据脱敏技术框架的研究与探讨随着互联网和大数据时代的到来,数据安全和隐私问题成为了亟待解决的重要问题。
为了保护用户隐私和敏感信息,数据脱敏技术应运而生。
数据脱敏技术可以对数据进行加密、重新编码或者匿名化处理,从而保护数据的安全性,同时又不影响数据的可用性。
本文将介绍数据脱敏技术的研究和探讨,主要包括以下几个方面。
首先,我们将介绍数据脱敏技术的基本原理和分类。
数据脱敏技术主要可以分为结构脱敏和内容脱敏两大类。
结构脱敏主要是对数据的结构进行修改,比如改变数据的顺序、删除或者替换部分字段等。
而内容脱敏则是对数据的具体内容进行处理,比如对数字进行加减随机化、对文本进行部分或者全部替换等。
其次,我们将分析数据脱敏技术的应用场景和需求。
数据脱敏技术广泛应用于金融、医疗、电商等领域,其中最重要的应用场景之一就是在数据共享和数据开放方面。
在数据共享过程中,各个组织往往需要共享一部分数据用于合作和研究,但是又不希望泄露敏感信息,这时候数据脱敏技术可以派上用场。
接着,我们将讨论数据脱敏技术的实现方法和技术要点。
数据脱敏技术的实现方法有很多种,比如基于规则的脱敏、基于加密算法的脱敏、基于机器学习的脱敏等。
在选择脱敏方法时,需要根据具体的需求和场景来确定。
此外,数据脱敏技术的成功与否还取决于脱敏的粒度、脱敏规则的制定以及脱敏后数据的可用性等要点。
最后,我们将总结现有数据脱敏技术的不足之处和未来的研究方向。
目前,数据脱敏技术在实际应用中还存在一些问题,比如脱敏后数据可用性降低、脱敏规则难以制定、脱敏后数据的可还原性等。
针对这些问题,未来的研究方向可以是探索更加高效和灵活的脱敏技术、研究脱敏与隐私保护的权衡点、优化脱敏规则制定方法等。
综上所述,数据脱敏技术是当前互联网和大数据环境下数据安全和隐私保护的关键技术之一、通过研究和探讨数据脱敏技术的框架和应用,可以更好地保护用户隐私和敏感信息,促进数据的安全共享和开放。
未来,还需要进一步研究数据脱敏技术的优化和改进,以适应不断变化的数据安全需求。
数据安全管理解决方案之大数据脱敏项目建设方案
数据安全管理解决方案之大数据脱敏项目建设方案一、项目背景和目标随着大数据技术的发展,越来越多的企业和组织开始处理和分析海量的数据。
然而,大数据中涉及的数据往往包含着用户的个人隐私和敏感信息,因此,数据脱敏成为了一项非常重要的工作。
本项目的目标是建立一个大数据脱敏系统,保护用户隐私信息的安全。
二、项目范围和目标1.数据收集和整理:收集与大数据脱敏相关的数据,包括用户的个人资料、交易信息等。
3.脱敏数据管理:对脱敏后的数据进行管理和存储,确保数据的安全和完整性。
4.数据脱敏测试和评估:对脱敏算法和脱敏数据进行测试和评估,验证脱敏的效果和安全性。
5.管理系统搭建:搭建一个管理系统,用于对整个脱敏项目进行管理和监控。
三、项目计划和里程碑1.数据收集和整理阶段:收集与大数据脱敏相关的数据,并进行整理和清洗。
预计耗时1个月。
2.脱敏算法开发阶段:开发脱敏算法,实现对不同类型数据的脱敏处理。
预计耗时3个月。
3.脱敏数据管理阶段:建立脱敏数据管理系统,并进行数据存储和管理。
预计耗时1个月。
4.数据脱敏测试和评估阶段:对脱敏算法和脱敏数据进行测试和评估。
预计耗时2个月。
5.管理系统搭建阶段:搭建一个管理系统,用于对整个脱敏项目进行管理和监控。
预计耗时1个月。
四、关键技术和解决方案1.数据脱敏算法:根据数据的类型和特点,选择合适的脱敏算法进行处理,比如使用替换、加密等技术。
2.数据安全管理:采用多重安全防护措施,包括用户身份验证、权限管理、数据加密等,确保脱敏数据的安全性。
3.数据完整性保证:对脱敏后的数据进行备份和监控,确保数据的完整性和可用性。
4.系统性能优化:通过对系统的架构和设计进行优化,提高系统的处理能力和响应速度,确保能够处理大规模的数据。
5.合规要求满足:考虑到不同行业和地区的法规和合规要求,制定相关的规范和流程,确保数据脱敏的合规性。
五、项目风险和风险应对措施1.技术风险:可能出现技术实现困难、算法优化不足等问题。
数据脱敏算法效果评估说明
数据脱敏算法效果评估说明数据脱敏是一种保护用户隐私的技术方法,通过对敏感数据进行修改或删除,使得数据中的个人身份信息无法被识别出来。
数据脱敏算法的效果评估对于确定脱敏方法的可行性和有效性非常重要。
本文将详细介绍数据脱敏算法效果评估的重要性、评估指标、评估方法以及评估结果的解读。
一、数据脱敏算法效果评估的重要性数据脱敏算法效果评估是保证数据脱敏技术有效性的重要手段,评估的结果直接关系到脱敏算法的可靠性和实用性。
只有通过评估验证,才能确定脱敏算法是否能够满足实际应用的需要。
二、评估指标1. 数据还原度:数据还原度是指脱敏后的数据是否可以通过逆向操作还原为原始数据。
如果能够还原,说明脱敏算法不够有效,可能会导致个人隐私的泄露。
因此,数据还原度应该越低越好。
2. 数据差异度:数据差异度是指脱敏前后数据的差异程度。
差异度越大,说明脱敏算法的效果越好,个人隐私被保护得越好。
常用的评估指标有数据变异系数、数据均方差等。
3. 敏感信息保留度:敏感信息保留度是指在脱敏过程中敏感信息被保留的程度。
敏感信息是指可能导致个人身份泄露的信息,例如姓名、身份证号等。
敏感信息保留度应该越低越好。
三、评估方法常用的数据脱敏算法效果评估方法包括定量评估和定性评估。
1. 定量评估:定量评估通过数值化的指标来评估脱敏算法的效果。
例如,可以通过计算数据还原度、数据差异度等指标的数值来评估脱敏算法的性能。
定量评估可以帮助开发人员直观地看到算法在不同指标上的表现。
2. 定性评估:定性评估通过人工分析数据脱敏后的效果来评估脱敏算法的实用性。
例如,可以评估脱敏后的数据是否真实、保留的敏感信息是否足够少等。
定性评估需要一定的专业知识和经验,但可以发现定量评估无法发现的问题。
四、评估结果的解读评估结果会直接影响到脱敏算法的选择和优化。
如果评估结果表明脱敏算法的效果较差,可能需要重新选择脱敏方法或优化算法。
反之,如果评估结果表明脱敏算法的效果很好,可以进一步完善算法并应用到实际场景中。
等保 数据脱敏制度
等保数据脱敏制度(实用版4篇)目录(篇1)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意义正文(篇1)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,网络安全问题日益突出,数据安全已成为企业、机构乃至国家安全的重要组成部分。
为了保护敏感数据,确保信息安全,我国推出了等保数据脱敏制度,对敏感数据进行有效的管理和保护。
二、等保数据脱敏制度的主要内容等保数据脱敏制度主要包括以下几个方面的内容:1.数据脱敏的定义: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,能够在很大程度上解决敏感数据在非可信环境中使用的问题。
2.数据脱敏的规则:等保数据脱敏制度规定了数据脱敏的规则,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等。
3.数据脱敏的实施方法和措施:等保数据脱敏制度要求实施数据脱敏时,应采用可靠的技术手段和管理措施,确保数据脱敏的有效性和安全性。
三、等保数据脱敏制度的实施方法和措施为了确保等保数据脱敏制度的有效实施,需要采取以下方法和措施:1.制定详细的数据脱敏策略和规程,明确数据脱敏的目标、任务、方法和流程等。
2.采用可靠的数据脱敏技术,如数据替换、数据屏蔽、数据模糊化等,实现对敏感数据的有效保护。
3.加强对数据脱敏过程的监督和管理,确保脱敏过程的安全和合规。
4.对数据脱敏结果进行评估和检查,确保脱敏后数据的质量和可用性。
四、等保数据脱敏制度的作用和意义等保数据脱敏制度对于保护我国信息安全具有重要的作用和意义:1.有效保护敏感数据:通过实施数据脱敏,可以有效保护敏感数据,防止数据泄露,确保信息安全。
2.维护企业、机构和国家安全:数据脱敏制度有助于维护企业、机构和国家的安全,防止恶意攻击和非法获取敏感信息。
3.促进信息产业的发展:数据脱敏制度的实施,有助于提高信息产业的安全水平,为信息产业的健康发展提供有力保障。
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测试数据脱敏综合评价体系摘要本文提出一种全面的测试数据脱敏方法评价体系,从高效性、有效性、真实性、稳定性及多样性五个方面来对测试数据脱敏需求及脱敏方法进行综合评估。
测试数据脱敏综合评价体系测试数据脱敏工作通常涉及数据使用方及数据管理方两个角色,测试数据脱敏不仅要保证数据敏感性被去除,还要尽可能满足测试使用方的测试需求,同时还要确保其技术方案是可行且易于管理的。
综合两方面角色考虑,本文从高效性、有效性、真实性、稳定性及多样性五个方面提出了一种全面的测试数据脱敏评价指标体系。
(一)有效性测试数据脱敏的最基本原则就是要去掉数据的敏感性,保证数据安全,这是对测试数据脱敏最基本的要求,即有效性。
有效性主要从以下两个方面进行评价:1.相对于原有数据,脱敏后数据敏感性的去除程度。
例如,对客户姓名采用置为常数的方法进行脱敏,脱敏后所有敏感的姓名数据都被置为某个没有敏感性的字符串,即数据敏感性完全去除;相对的,对客户姓名采用屏蔽若干位字符的方法(张三置为张*)进行脱敏,则脱敏后数据仍然保留了具有敏感性的姓信息,即数据敏感性部分去除。
2.脱敏后数据可能被反推回具有敏感性原始数据的程度。
采用的脱敏方法不一样,其破坏脱敏轨迹的程度也不一样,从而最终导致脱敏后数据被反推回脱敏钱数据的程度也不一样。
例如,对客户姓名采用置为常数的方法进行脱敏,脱敏结果不可能被反推回原始数据;对客户姓名采用按偏移值查姓名表的方法(按配置的固定偏移值选取表中假的姓名)进行脱敏,如果姓名表及配置偏移值泄露,脱敏结果是可能被反推出原始数据的。
(二)真实性测试数据最终是需要在测试中使用,越能真实体现原始数据特征的脱敏后数据,越能更好地满足测试工作的需求。
这是从数据使用方的角度来看对测试数据脱敏的基本要求,即真实性。
真实性主要从以下两个方面进行评价:1.相对于原有数据,脱敏后数据业务逻辑特征的保留程度。
任何数据都是具备一定业务逻辑特征的,例如客户姓名、身份证号、交易金额等数据都有明显的特征。
对客户姓名采用置为常数的方法进行脱敏,脱敏后数据完全保留了客户姓名的特征;相对的,对客户姓名采用每个姓名字符的码值偏移固定值的方法进行脱敏,则脱敏后数据为乱码,完全丧失了客户姓名的特征。
2.相对于原有数据,脱敏后数据统计分布特征的保留程度。
任何数据都是具备一定统计分布特征的,例如客户姓名数据中,有单姓多,复姓少,大姓多,小姓少,一些字符高频出现,一些字符根本不会出现等。
对客户姓名采用置为常数的方法进行脱敏,脱敏后数据统计分布特征完全被破坏;相对的,对客户姓名采用按偏移值查姓名表的方法(按配置的固定偏移值选取表中假的姓名)进行脱敏,由于姓名表的数量远小于真实情况,故脱敏数据部分保留了统计分布特征;对客户姓名采用每个姓名字符的码值偏移固定值的方法进行脱敏,则完全保留了客户姓名的特征。
(三)高效性不同的测试数据脱敏方法,其实施难度是不一样的,是否能高效地完成数据脱敏,是从数据管理方的角度来看对测试数据脱敏的重要要求,即高效性。
高效性主要从以下两个方面进行评价:1.测试脱敏方法实施的时间开销情况。
实施脱敏的时间及计算资源占用越少越好。
2.测试脱敏方法实施的空间开销情况。
实施脱敏必须的存储空间越少越好。
(四)稳定性由于原始数据间存在关联性(如两张表中都有客户姓名数据,并且业务要求两张表的客户姓名必须一致),如果对两张表分别脱敏后客户姓名数据不一致了,就会影响后期测试。
这要求测试数据脱敏方法需要保证对相同的原始数据,只要配置参数一定,无论脱敏多少次,结果数据是相同的,即稳定性。
(五)多样性多样性即测试数据脱敏可能根据需求不同而生成不同脱敏结果的程度。
这是从测试数据管理方的角度出发对测试数据脱敏的高级要求,一般情况,有配置参数的数据脱敏方法都可以按照输入参数不同而产生不同的测试结果,从而使得测试数据管理方可以方便的按测试场景,测试环境等因素为不同的测试项目提供不同的脱敏后数据环境,去除多个测试项目使用数据间的关联性,提高多项目数据使用的安全性。
不同场景的测试数据脱敏需求分析商业银行应用系统测试过程中,不同的测试场景,测试数据脱敏的需求则不同。
本节将上文提出测试数据脱敏综合评价体系中的五维评价指标进行分级细化,以此作为分析具体场景测试数据脱敏需求的基础。
为简化分析,本文将场景对于单个指标的最低要求从低到高分为三级或者两级,以数字1、2、3等代表不同分级,其中1代表场景对于该指标的要求最低,能容忍其表现不佳;2代表场景对于该指标的要求中等,能容忍其表现一般;3代表场景对于该指标的要求最高,需要其表现优秀。
各指标具体分级依据如下:(一)有效性1级:相对于原有数据,脱敏后数据敏感性可允许部分非关键信息残留;脱敏后数据不易被反推回原始数据,如泄露多项关键配置数据,可能被反推,但反推难度较大。
2级:相对于原有数据,脱敏后数据敏感性必须全部去掉;脱敏后数据不易被反推回原始数据,如泄露多项关键配置数据,可能被反推,但反推难度较大。
3级:相对于原有数据,脱敏后数据敏感性必须全部去掉;无论泄露多少配置数据,脱敏后数据不能被反推回原始数据。
(二)真实性1级:相对于原有数据,脱敏后数据业务逻辑特征可允许被完全破坏;相对于原有数据,脱敏后数据统计分布特征可允许被完全破坏。
2级:相对于原有数据,脱敏后数据业务逻辑特征要在一定程度保留;相对于原有数据,脱敏后数据统计分布特征要在一定程度保留。
3级:相对于原有数据,脱敏后数据业务逻辑特征要尽可能保留;相对于原有数据,脱敏后数据统计分布特征要尽可能保留。
(三)高效性1级:测试脱敏方法实施能容忍较大的时间或空间开销。
2级:测试脱敏方法实施能容忍较小的时间或空间开销。
3级:测试脱敏方法实施要尽可能降低时间或空间开销。
(四)稳定性1级:测试脱敏方法不用保证配置参数一定时,多少次处理结果一致。
3级:测试脱敏方法必须保证配置参数一定时,多少次处理结果一致。
(五)多样性1级:测试脱敏方法不需要根据配置参数不同生成不同的脱敏结果。
2级:测试脱敏方法需要根据配置参数不同生成不同的脱敏结果,可选结果接近有限集合。
3级:测试脱敏方法需要根据配置参数不同生成不同的脱敏结果,可选结果接近无限集合。
在对具体场景进行分析时,着重从五个指标维度来分析该场景下测试数据脱敏的最低需求,如下面两个场景:场景一,网上银行“查询交易”功能测试。
执行20余个(配套卡数据20余个)正反向测试用例,使用卡号和密码登陆网上银行,点击账户查询,输入要素包括卡号和密码,输出要素包括账号、币种、开户行、开户时间、账户注册类型、账户状态、当前余额、可用余额、交易日期、交易时间、收入金额、支出金额、本次余额、对方账号、交易行名、交易渠道、交易说明、交易摘要等。
场景二,银行资金交易系统“现券交易_提交合规交易”性能测试。
对现券交易_提交合规交易进行单交易负载测试,并发10用户,单批次执行30分钟,共对比测试5个批次。
测试铺底数据及交易数据预估千万量级。
分析场景一,由于涉及密码等高敏感性数据,数据脱敏有效性需达最高级;测试需要详细验证输出结果,真实性至少达到中等级;功能测试数据量小,高效性要求可为最低级;交易数据中涉及账号、卡号等有关联性要求数据,有稳定性要求,其他数据没有;该交易属于重点回归测试对象,不同环境数据有多样性要求,达到中等级即可。
分析场景二,由于未涉及高敏感性数据,但由于数据量较多,数据脱敏有效性达到中等级即可;性能测试不验证交易执行详细结果,真实性达到最低级即可;测试数据量大,处理时间空间有要求,高效性需达到最高级;交易数据中涉及账号等有关联性要求数据,有稳定性要求,其他数据没有;多轮对比测试批次一般要求相同数据环境,无多样性要求。
综上,这两个场景测试数据脱敏的最低需求如下:序号有效性真实性高效性稳定性多样性场景一 3 2 1 1-3 2场景二 2 1 3 1-3 1主流数据脱敏方法分析按上节中的分析方法,下表对目前商业银行主流数据脱敏方法进行归类后分析,不同的方法类在五个维度指标上的表现如下:序号处理方法归类方法说明测试数据脱敏综合评价体系有效性真实性高效性稳定性多样性1删除 3 1 3 3 12置常数置为固定值,或者其他数据列值3 2 3 3 33随机查表替换随机从中间表中找出数据替换原数据3 2 1-3(视中间表大小)1 24 固定参数查表替换通过固定参数从中间表中找出数据替换原数据2 2 1-3(视中间表大小)3 25 码值随机偏移将原数据码值随机偏移后置为新值3 2 3 1 36 码值固定参数偏移将原数据码值按特定算法及参数置为特定新值2 2-3(视特定算法)2-3(视特定算法)3 27 随机算数置换对原数据(数字类型)按某种算数方法计算,参数为随机值3 2 3 1 38 固定参数算数置换对原数据(数字类型)按某种算数方法计算,参数为固定参数2 3 3 1 39 字符串部分屏蔽对字符串中部分字符用特定字符屏蔽1 2 3 3 110 随机生成定长字符串随机生成固定长度字符串3 1 3 1 211 随机生成不定长字符串随机生成长度不一的字符串3 1 3 1 312 时间老化对时间数据或具备时间属性的数据(身份证)等按固定值进行老化时间特征2 3 1-2(视老化算法)3 213 非唯一数据按业务规则随机生成对手机,固定电话,地址,邮件等非唯一数据列,按其业务规则随机生成3 2 2-3(视生成算法)3 214 唯一数据映射变换对卡号,账号等唯一数据列,按其业务规则映射生成2 3 2-3(视生成算法)3 215 洗牌混淆对全部原数据进行洗牌,打乱其顺序3 3 1-2(视混淆算法)1 3。