数据库脱敏的功用

用户隐私数据保护与挖掘用户数据价值是两个互相冲突的矛盾体，的数据脱敏，需要抹去全部的用户标识信息，使得数据潜在的分析价值大大降低。另一方面， 完全保留用户隐私数据信息，可较大化数据的分析价值，同时导致用户隐私泄露的风险无法控制。因此大数据脱敏平台的设计目标并不是实现工具算法用来完全抹去全部的用户标识信息，

数据库脱敏原则

通常，良好的数据脱敏实施，需要遵循如下两个原则，一，尽可能地为脱敏后的应用，保留脱敏前的有意义信息；二，较大程度地防止人为进行。

数据脱敏分为静态数据脱敏和动态数据脱敏。静态数据脱敏，是数据的“搬移并替换”，是将数据抽取进行脱敏处理后，下发给下游环节，随意取用和读写的，脱敏后数据与生产环境相隔离，满足业务需求的同时保障生产数据库的安全。动态数据脱敏，在访问敏感数据的同时实时进行脱敏处理，可以为不同角色、不同权限、不同数据类型执行不同的脱敏方案，从而确保返回的数据可用而安全。

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，政府数据安全综合治理平台系统，遍历Query Tree中TargetList的每个TargetEntry，如若涉及基表的某个脱敏列，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），市级数据安全综合治理平台系统，则断定此TargetEntry中涉及要脱敏的Var对象，安全综合治理平台系统，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，数据安全综合治理平台系统，相较于原始语句，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。

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