Data Masking：线上数据线下使用的数据处理方法

在信息技术领域，敏感数据是指那些一旦被泄露或滥用，可能会对个人隐私、企业利益或国家安全造成严重影响的信息。这类数据通常包括但不限于： 个人信息：如姓名、身份证号、联系方式、住址等。 财务信息：如银行账户、信用卡号、交易记录等。 商业机密：如产品设计、市场策略、研发资料等。

数据脱敏（DataMasking）就是针对敏感信息进行处理的技术，通过对敏感数据的清晰、变形等方法保护了敏感信息的保密性，同时又能够利用这些信息进行质量保证工作的支持。

数据脱敏的规则

• 随机化：通过将敏感数据替换为随机值或者伪随机值，保护原始数据的真实性。例如，将身份证替换为随机生成的身份证号码；
• 掩码：通过将敏感数据的一部分替换为掩码，隐藏部分敏感信息。例如，将电话号码的后6位替换为星号；
• 加密：通过对敏感数据进行加密，保护数据的机密性。例如，对信用卡号码加密处理，可以通过哈希法将新信用卡号码进行哈希处理，转换成不可逆的哈希值；
• 截断：通过截断敏感数据的一部分或全部，限制访问敏感信息的范围。例如，只显示姓名的首字母；
• 虚拟：在测试和开发环境中使用虚拟数据代替真实数据，虚拟数据可以是随机生成的、采样的或者是经过脱敏处理的；
• 偏移：对于某一些数据进行固定的偏移，例如订单流水实际都是1开头的，那么我们都处理成9开头的。
• 合成：通过算法生成与真实数据相似但不完全相同的数据。这些数据在统计特性上与原始数据保持一致，但不包含任何可以追溯到个人的信息。例如利用原始数据的统计特性，如均值、方差等，生成新的数据集；使用机器学习模型，如决策树、神经网络等，学习原始数据的模式，并生成新的数据集等等方法。

数据脱敏的流程

数据脱敏

• 明确脱敏数据范围：了解哪些数据需要脱敏，避免过度脱敏或不足。
• 选择合适的脱敏规则：根据数据类型和使用场景，选择最合适的脱敏规则。
• 审查脱敏策略：随着业务发展和技术进步，定期审查和更新脱敏策略。
• 自动化脱敏过程：利用自动化工具进行数据脱敏，提高效率和准确性。