数据库脱敏实现背后的秘密

数据脱敏功能，医院数据水印系统，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，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，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。

数据脱敏的实现方式有哪些？

1、 使用脚本进行脱敏

事实上，很多用户在信息化发展的早期，就已经意识到了数据外发带来的敏感数据泄露的风险，那时候用户往往通过手动方式直接写一些代码或者脚本来实现数据的脱敏变形，比如：简单的将敏感人的姓名、身份号等信息替换为另一个人的，数据水印系统，或者将一段地址随机变为另一个地址。

2、使用的数据脱敏产品进行脱敏

近年来，随着各行业信息化管理制度的逐步完善、数据使用场景愈加复杂、脱敏后数据度要求逐渐提升，为保证脱敏果准确而，化的数据脱敏产品逐渐成为了用户的普遍选择。相比传统的手工脱敏方法，的脱敏产品除了保证脱敏效果可达，更重要的价值点在于提高脱敏效率，在不给用户带来过多额外工作量的同时，水印系统，较大程度节省用户操作时间。

数据库脱敏场景？

（1）静态（数据文件）脱敏

适用于批量进行脱敏数据。比如用于模型训练的测试数据，企业数据水印系统，再比如数据的导出用于离线数据分析。

（2）动态（数据库）脱敏

动态数据脱敏主要指的是数据库脱敏。具体而言，指的是比如研发人员的开发调试、DBA日常数据管理、运维人员基础运维等。

（3）应用系统脱敏

应用系统脱敏主要指的是前端页面的敏感数据脱敏，以及数据类型接口API的透出数据脱敏。

（4）数据报告及数据产品脱敏

这类场景主要包括内部的数据监控类产品或者看板、对外服务的数据类产品、基于数据分析的报告，比如业务汇报、项目复盘等。

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