







数据库脱敏技术
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,市级数据脱敏系统,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,脱敏系统,称为可识别列,如身份号,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,企业数据脱敏系统,如邮编号,生日及性别等。美国的一份研究称,仅使用邮编号,生日和性别信息即可识别87%的美国人。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。

数据库内置脱敏算法
识别出敏感数据之后,就需要使用脱敏算法来进行脱敏。在比较常见的数据脱敏系统中,算法的选择一般是通过手工,比如通过内置丰富的脱敏算法,对常见数据如姓名、证件号、银行账户、金额、日期、住址、电话号码、Email地址、车牌号、车架号、企业名称、工商注册号、组织机构代码、纳税人识别号等敏感数据进行脱敏。内置脱敏算法具有如下几种:
1)同义替换
2)部分数据遮蔽
3)混合屏蔽
4)确定性屏蔽
5)可逆脱敏

数据库脱敏规则
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,数据脱敏系统,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。-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”。

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