金融数据脱敏功能-金融数据脱敏-北京金华博通(查看)

静态脱敏与动态脱敏的技术路线的区别

静态脱敏直接通过屏蔽、变形、替换、随机、格式保留加密（FPE）和强加密算法（如AES）等多种脱敏算法，针对不同数据类型进行数据掩码扰乱，并可将脱敏后的数据按用户需求，装载至不同环境中。静态脱敏可提供文件至文件，文件至数据库，数据库至数据库，数据库至文件等不同装载方式。导出的数据是以脱敏后的形式存储于外部存贮介质中，实际上已经改变了存储的数据内容。

动态脱敏通过准确的解析SQL语句匹配脱敏条件，金融数据脱敏系统，例如：访问IP、MAC、数据库用户、客户端工具、操作系统用户、主机名、时间、影响行数等，在匹配成功后改写查询SQL或者拦截防护返回脱敏后的数据到应用端，从而实现敏感数据的脱敏。实际上存储于生产库的数据未发生任何变化。

数据库脱敏实现背后的秘密

数据脱敏功能，基于SQL引擎既有的实现框架，在受限用户执行查询语句过程中，实现外部不感知的实时脱敏处理。关于其内部实现，如上图所示。我们将脱敏策略（Redaction Policy）视为表对象上绑定的规则，在优化器查询重写阶段，遍历Query Tree中TargetList的每个TargetEntry，如若涉及基表的某个脱敏列，金融数据脱敏功能，且当前脱敏规则生效（即满足脱敏策略的生效条件且enable开启状态），则断定此TargetEntry中涉及要脱敏的Var对象，此时，遍历脱敏列系统表pg_redaction_column，查找到对应脱敏列绑定的脱敏函数，将其替换成对应的FuncExpr即可。

经过上述对Query Tree的重写处理，优化器会自动生成新的执行计划，执行器遵照新的计划执行，查询结果将对敏感数据做脱敏处理。带有数据脱敏的语句执行，相较于原始语句，金融数据脱敏，增加了数据脱敏的逻辑处理，势必会给查询带来额外的开销。这部分开销，主要受表的数据规模、查询目标列涉及的脱敏列数、脱敏列采用的脱敏函数三方面因素影响。

数据库脱敏技术

通常在大数据平台中，金融数据脱敏硬件设备，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。