静态脱敏与动态脱敏使用场景和用途的区别
静态脱敏适用于将数据抽取出生产环境脱敏后分发至测试、开发、培训、数据分析等场景。
原理是将数据抽取进行脱敏处理后,下发至脱敏库。开发、测试、培训、分析人员可以随意取用脱敏数据,并进行读写操作,水印报价,脱敏后的数据与生产环境隔离,满足业务需要的同时保障生产数据的安全,静态脱敏可以概括为数据的“搬移并替换”。
动态脱敏适用于不脱离生产环境,对敏感数据的查询和调用结果进行实时脱敏。
原理是将生产库返回的数据进行实时脱敏处理,金融数据水印报价,例如应用需要呈现部分数据,但是又不希望应用账号可以看到全部数据;运维人员需要维护数据,但又不希望运维人员可以检索或导出真实数据,动态脱敏可以概括为“边脱敏,边使用”。
数据库脱敏泄露风险可控
实现基于大数据平台的脱敏算法库,数据水印报价,可并行,的按照脱敏规则对隐私数据进行脱敏。基于数据脱敏的理论基础,建立用户隐私数据泄露风险的衡量模型,可定性定量的准确衡量数据可能发生泄露的风险。可管理。结合大数据平台的用户认证体系,权限管理体系,以及隐私数据不同保护级别的权限管理体系,实现对隐私数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度,规范,法务等管理,实现在尽可能保护用户隐私数据,减少数据泄露风险的前提下,较大化保留数据分析挖掘的价值。可审计。对数据的访问要保证可回溯,可审计,当发生数据泄露时,政府数据水印报价,要保证能够通过审计日志找到对应的泄露人员。
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,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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