痛点二 对于一些为了快速上线而一开始没有实现合规脱敏的系统，如何比较快速的使得已有业务满足合规要求的同时，尽量减少对原系统的改造。 通常的这个过程至少包括： 新增脱敏列的存储 同时做数据迁移 业务的代码做兼容逻辑等 Apache ShardingSphere下面存在一个数据脱敏模块，此模块集成的常用的数据脱敏的功能。 脱敏配置Quick Start——Spring版 以下介绍基于Spring如何快速让系统支持脱敏配置。 1. 引入依赖 <! 创建脱敏配置规则对象 在创建数据源之前，需要准备一个EncryptRuleConfiguration进行脱敏的配置，以下是一个例子，对于同一个数据源里两张表card_info，pay_order的不同字段进行 ），对于新的系统，只需要设置脱敏列即可，所以以上示例为plainColumn为”“。
（通常的这个过程至少包括： 1、 新增脱敏列的存储 2、 同时做数据迁移 3、 业务的代码做兼容逻辑等 Apache ShardingSphere下面存在一个数据脱敏模块，此模块集成的常用的数据脱敏的功能 其基本原理是对用户输入的SQL进行解析拦截，并依靠用户的脱敏配置进行SQL的改写，从而实现对字段的加密及加密字段的解密。最终实现对用户无感的加解密存储、查询。 脱敏配置Quick Start——Spring 显示配置： 以下介绍基于Spring如何快速让系统支持脱敏配置。 1、引入依赖 <! 在创建数据源之前，需要准备一个EncryptRuleConfiguration进行脱敏的配置，以下是一个例子，对于同一个数据源里两张表card_info，pay_order的不同字段进行AES的加密 ），对于新的系统，只需要设置脱敏列即可，所以以上示例为plainColumn为”“。
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在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。 ---- 上面说到，在“涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下”对数据进行改造，说明我们要进行改造的数据是涉及到用户或者企业数据的安全，进行数据脱敏其实就是对这些数据进行加密，防止泄露。 三、如何实现数据脱敏 ---- 按照脱敏规则，可以分为可恢复性脱敏和不可恢复性脱敏。 我们目前遇到的场景是日志脱敏，即在把日志中的密码，甚至姓名、身份证号等信息都进行脱敏处理。 脱敏前： ? 脱敏后： ? ---- 【 转载请注明出处——胡玉洋《数据脱敏——什么是数据脱敏》】
动态脱敏常用在访问敏感数据即时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时进行不同级别脱敏的场景，如业务脱敏、运维脱敏、数据交换脱敏等场景。 业务脱敏 场景特点 ❏ 业务用户访问应用系统时，需明确用户身份的真实性。 ❏ 不同权限业务用户访问敏感数据时需采取不同级别的脱敏规则。 ❖ 特权账号访问控制，禁止DBA、SYSDBA、Schema User、Any等特权用户访问和操作敏感数据集合。 ❖ 对未授权的运维身份访问敏感数据实现动态脱敏功能。 美创数据脱敏系统内置敏感数据发现引擎，对源数据中的敏感数据按照脱敏规则，进行变形、漂泊、遮盖，保证脱敏后的数据保持数据的一致性和业务的关联性，应用于开发测试环境、数据交换、数据分析、数据共享等场景。 美创数据脱敏产品，帮您实现敏感数据可靠保护！
4）自动创建文件脱敏任务 自动创建文件脱敏方案，根据文件源和敏感数据梳理结果进行脱敏方案的自动配置；自动创建文件脱敏任务，将脱敏方案关联到脱敏任务，并进行脱敏任务的自动执行。 8）敏感数据字典管理 以敏感数据为中心，对数据库字段进行分类管理；对同库多表、多库多表的同类敏感数据实施统一的脱敏算法和策略，保证同一组织内跨系统、跨库之间的脱敏一致性；并支持敏感数据字典导入、导出等功能 ，如果没有将生成敏感数据发现任务执行报告，并显示执行结果和消息提示；如果生成敏感数据，将根据脱敏方案模板自动生成脱敏任务，并执行脱敏任务； ●判断脱敏任务执行是否成功，如果出现异常将发送异常报告信息，并显示执行结果和消息提示 ；因此脱敏产品应该具有很好的识别敏感数据的能力，能够不依赖元数据中对表和字段的定义，而是根据数据特征自动的识别敏感数据并进行有效脱敏。 通过对上述六个方面的支持，有效保障了脱敏后的数据可以满足原始数据相同的业务规则，是能够代表实际业务属性的虚构数据，能够使脱敏数据的使用者从体验上感觉数据是真实的，从而最终保证使用脱敏后的数据可以保证业务可靠运行
数据脱敏就是对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。 在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。 首先遇到的问题就是如何识别敏感数据，敏感数据的定义是什么？有哪些依赖？应用程序是十分复杂并且完整的。知道敏感信息在哪并且知道哪些数据参考了这些敏感数据是非常困难的。 选定了敏感数据和要施加的算法，剩下的就是如何实现了，在什么过程中进行脱敏呢？ 难题的解决方案 1.如何识别敏感数据 现在有两种方式来识别敏感数据。 想要体验的同学可以去Havard的Differential Privacy实验室，他们做了一个DP的原型实现.
产品简介 中安威士数据库动态脱敏系统(简称VS-DM)，通过截获并修改数据库通讯内容，对数据库中的敏感数据进行在线的屏蔽、变形、字符替换、随机替换等处理，达到对用户访问敏感数据真实内容的权限控制。 对存储于数据库中的敏感数据，通过脱敏系统，不同权限的用户将会得到不同结果展现。系统支持旁路代理和直路代理两种部署方式，具有性能卓越、配置灵活、使用简单、运行稳定等优势。 能帮助客户降低生产库中敏感数据泄露的风险，减少开发、测试和数据交付过程中的数据泄漏，轻松满足隐私数据管理的合规性要求。 产品功能 · 实时动态脱敏 对需要共享的生产数据或时效性要求很高的数据测试和培训场景，提供基于网关代理模式的动态脱敏技术，达到实时模糊敏感数据的效果。 动态脱敏可对业务系统数据库中敏感数据进行透明、实时脱敏。 ² 动态脱敏可以依据数据库用户名、IP、客户端工具类型、访问时间等多重身份特征进行访问控制。
Machanavajjhala et al. [5] 引入了L-Diversity用于衡量属性泄露的风险，L-Diversity定义如下： 如果对于任意相等集内所有记录对应的敏感数据的集合，包含L个" 假设攻击者在访问数据集之前已知的个人信息为B0，然后假设攻击者访问所有半标识列都已移除的数据集，Q为数据集敏感数据的分布信息，根据Q，攻击者更新后的个人信息为B1.最后攻击者访问脱敏后的数据集，由于知道用户的半标识列的信息 ，攻击者可以将某用户与某相等集联系在一起，通过该相等集的敏感数据分布信息P，攻击者更新后的个人信息为B2. T-Closeness约束则期望减少B1和B2之间的信息量差距，减少攻击者从敏感数据的全局分布信息和相等集分布信息之间得到更多的个人隐私信息。 T-Closeness的定义如下： 如果一个相等类的敏感数据的分布与敏感数据的全局分布之间的距离小于T，则称该相等类满足T-Closeness约束。
为了保证数据在企业内外部依法依规使用，需要相应的数据脱敏技术来实现对敏感数据的保护。 数据脱敏工具通过将真实敏感数据按照数据脱敏规则进行转换、处理，去除敏感信息，从而帮助组织实现生产数据的依法依规共享。 4）防数据推理原则 数据脱敏不需要将所有的数据进行脱敏处理，只处理被定义为敏感数据内容。 但需要注意的是有些非敏感数据能够被用来重新生成敏感数据或者能够回溯到敏感数据，这些非敏感数据同样需要进行脱敏处理。 5) 自动化原则 针对一个数据源只需要配置一次，就可以重复进行脱敏处理。 扫描的同时需要对扫描到的敏感数据记录下来。记录的信息包括：数据库IP、数据库用户、数据库、扫描表、扫描字段、敏感数据内容、敏感数据类型、敏感数据率等。
在数据流动、共享、交换成为趋势的今天，数据脱敏已经成为实现敏感数据保护的重要手段之一。数据脱敏产品也逐步被金融、政府、企业等行业客户广泛使用。 当前数据脱敏产品主要包括静态脱敏、动态脱敏产品两类。 ❖ 对于脱敏源中存在的脏数据（不符合敏感对象业务特征的数据），系统同样会对这部分数据进行变形处理，以避免隐形敏感数据泄露。 ❏ 大数据分析平台中包括海量的用户隐私和敏感数据，针对大数据环境进行数据脱敏，数据结构复杂，包括结构化、非结构化数据等，脱敏操作复杂。 美创数据脱敏系统内置敏感数据发现引擎，对源数据中的敏感数据按照脱敏规则，进行变形、漂泊、遮盖，保证脱敏后的数据保持数据的一致性和业务的关联性，应用于开发测试环境、数据交换、数据分析、数据共享等场景。 美创数据脱敏产品，帮您实现敏感数据可靠保护！
数据脱敏也叫数据的去隐私化，在我们给定脱敏规则和策略的情况下，对敏感数据比如 手机号、银行卡号 等信息，进行转换或者修改的一种技术手段，防止敏感数据直接在不可靠的环境下使用。 有时我们可能需要将生产环境的数据 copy 到测试、开发库中，以此来排查问题或进行数据分析，但出于安全考虑又不能将敏感数据存储于非生产环境，此时就要把敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用。 动态数据脱敏 动态数据脱敏（DDM）：一般用在生产环境，访问敏感数据时实时进行脱敏，因为有时在不同情况下对于同一敏感数据的读取，需要做不同级别的脱敏处理，例如：不同角色、不同权限所执行的脱敏方案会不同。 [原始数据] 1、无效化 无效化方案在处理待脱敏的数据时，通过对字段数据值进行 截断、加密、隐藏 等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值。 [数据替换] 4、对称加密 对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法，通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密，密文格式与原始数据在逻辑规则上一致，通过密钥解密可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。
数据脱敏也叫数据的去隐私化，在我们给定脱敏规则和策略的情况下，对敏感数据比如 手机号、银行卡号 等信息，进行转换或者修改的一种技术手段，防止敏感数据直接在不可靠的环境下使用。 有时我们可能需要将生产环境的数据 copy 到测试、开发库中，以此来排查问题或进行数据分析，但出于安全考虑又不能将敏感数据存储于非生产环境，此时就要把敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用。 动态数据脱敏 动态数据脱敏（DDM）：一般用在生产环境，访问敏感数据时实时进行脱敏，因为有时在不同情况下对于同一敏感数据的读取，需要做不同级别的脱敏处理，例如：不同角色、不同权限所执行的脱敏方案会不同。 原始数据 1、无效化 无效化方案在处理待脱敏的数据时，通过对字段数据值进行 截断、加密、隐藏 等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值。 数据替换 4、对称加密 对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法，通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密，密文格式与原始数据在逻辑规则上一致，通过密钥解密可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。 ?
鹅厂数据库智能管家DBbrain推出安全自治功能，鹅厂出品，必属精品，从此，鹅们数据库自带360°安全服务，可以智能化识别敏感数据、内置N种脱敏算法、100%实现脱敏不可逆。 而DBbrain就可以对敏感信息进行智能、高效、便捷地脱敏处理。 1. 敏感数据自动发现 DBbrain支持自定义敏感数据类型的自动发现，满足用户个性化的数据保护需求。 可以对敏感数据自动区分 DBbrain可以对敏感数据进行自动化分类分级，依托产品内置规则或用户自定义规则，对发现的敏感数据进行分类分级。 ? 内置多种脱敏算法 DBbrain支持加星、屏蔽、洗牌、令牌化、格式保留加密、AES加密等多种内置高级脱敏算法，满足数据可用性与隐私保护的各种要求，用户可根据需求自定义脱敏算法，对敏感数据进行不同的脱敏处理 脱敏规则灵活化 DBbrain支持自定义脱敏规则，用户能够通过正则表达式，自主定义数据内容格式并制定脱敏算法，按照不同场合，对敏感数据进行变形处理，与此同时不改变数据的类型、格式、含义、分布等使用特征，
敏感数据就是指不宜轻易泄露和外流的数据，一旦敏感数据泄露，就会对公司经营带来风险，常见的敏感数据包括身份证号、银行卡号以及公司经营情况、IP地址列表等数据，为什么说敏感数据处理是数据安全防护线？ 怎样处理敏感数据？ 为何说敏感数据处理是数据安全防护线？ 1、敏感数据处理能保护客户隐私。 3、敏感数据处理能保护商业机密。 处理敏感数据的方法包括动态脱敏和静态脱敏技术，动态脱敏就是抽取敏感数据，对这些数据进行漂白，它能够对敏感数据进行有效遮盖、屏蔽以及变形处理，从而保证敏感数据不泄露，静态脱敏技术的应用时间早，具有技术成熟的特点 为何说敏感数据处理是数据安全防护线？上文内容就是对该问题的解答，处理敏感数据的意义不可忽视，能够起到保护客户隐私和维护公司利益的作用，要采用专用技术和先进方案处理敏感数据。
代理签名证书是我们在使用软件的时候，为了防止我开发的软件被别人篡改而出现的一种保护措施。它的功能主要是为了防止软件使用者，在使用软件的时候对代码和程序进行更改。...
数据发现 本系统能自动运行数据扫描任务，先从数据源中获取少量的样本数据，再与系统内置的敏感数据指纹特征进行比对，快速识别敏感数据类型，并记录敏感数据的存放位置。 本系统内置了数十种敏感数据发现规则，涵盖电力、金融、公安、社保、工商、税务等行业的数据特征识别需求。 l 脱敏规则灵活丰富：可根据实际需要提供数据遮蔽、数据仿真、关键部分替换、随机字符串、重置固定值等多种多样的敏感数据处理方式，以达到隐藏或模糊处理真实敏感信息的目的，提高生产数据在应用开发、测试、以及第三方工具做数据分析等使用场景中的安全性 2.jpg 产品优势 强大的隐私发现功能 内置大量模板，满足中文环境下的金融、电力、税务、交通、公安、社保等多个行业对于敏感数据的识别特征要求。 针对每种已经识别的敏感数据类型，则单独提供仿真和遮蔽规则。而且所有的仿真脱敏规则还支持可逆脱敏：使用数据仿真规则脱敏后的数据，再次经过脱敏设备处理后，可以将指定范围的数据还原为真实的原始数据。
2、数据脱敏 「数栈」的数据脱敏管理模块，可以实现用户对脱敏的数据进行各类查询和操作，但不能查看、导出敏感数据的具体内容，实现“可操作，但不可见”的效果。 为了全方面保障数据安全，「数栈-数据地图」支持对数据血缘的实时解析，当用户对敏感数据插入其他表，或进行加工处理后，新的数据依然会保持脱敏状态，防止敏感数据外泄。 实际上产品的数据脱敏管理模块，可以实现用户对脱敏的数据进行各类查询和操作，但不能查看、导出敏感数据的具体内容，实现“可操作，但不可见”的效果。 为了全方面的保障数据安全，「数栈-数据地图」支持对数据血缘的实时解析，当用户对敏感数据插入其他表，或进行加工处理后，新的数据依然会保持脱敏状态，防止敏感数据外泄。 用户可在脱敏管理模块中查看某个脱敏规则关联的表、字段信息，并支持对部分表关闭/开启脱敏. 支持对脱敏表血缘关系的查看与管理，可对上/下游表的脱敏配置，执行一键关闭/开启。
这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。 可以看到数据脱敏具有几个关键点：敏感数据、脱敏规则、使用环境。 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密算法规则。 静态数据脱敏(SDM)与动态数据脱敏(DDM)主要的区别是：是否在使用敏感数据当时进行脱敏。 静态数据脱敏(SDM)一般用在非生产环境，在敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用，一般用于解决测试、开发库需要生产库的数据量与数据间的关联，以排查问题或进行数据分析等，但又不能将敏感数据存储于非生产环境的问题 动态数据脱敏(DDM)一般用在生产环境，在访问敏感数据当时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时需要进行不同级别脱敏的问题。
数据脱敏（Data Masking，DMask）是一款敏感数据脱敏与水印标记工具，可对数据系统中的敏感信息进行脱敏处理并在泄漏时提供追溯依据，为企业数据共享、迁移、分发提供安全保护措施。
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