数据静态脱敏有哪些常见的技术手段？

以下是数据静态脱敏常见的技术手段：

一、替换

​随机替换

• 对于数值型敏感数据，如身份证号码、银行卡号等，可以使用随机数进行替换。例如，将真实的身份证号码中的部分数字用随机生成的数字替换，同时保证替换后的号码仍然符合身份证号码的基本格式要求（如长度、地区码等格式约束）。

​字典替换

• 针对有明确取值范围的分类数据，如性别（男/女）、学历（小学、中学、大学等）。可以建立字典，将原始数据按照字典中的映射关系进行替换。例如，将“男”替换为“M”，“女”替换为“F”。

二、掩码处理

​部分掩码

• 对于较长的敏感数据，如银行卡号16 - 19位数字，可以保留部分数字，对其他部分用特定字符（如“*”）进行掩码处理。例如，将“1234567890123456”处理为“1234********3456”，这样既能保留数据的格式特征，又能隐藏关键的敏感部分。

​固定位置掩码

• 按照固定的位置对数据进行掩码操作。例如，对于身份证号码，总是将中间几位数字进行掩码处理，无论身份证号码具体是什么。

三、加密

​对称加密

• 使用相同的密钥进行加密和解密操作。例如，采用AES（Advanced Encryption Standard）算法对敏感数据进行加密。在需要使用数据时，再用相同的密钥解密得到原始数据。不过在静态脱敏场景下，解密操作通常是在严格受控的环境下进行，并且要确保密钥的安全性。

​非对称加密

• 采用公钥和私钥的加密方式。例如，RSA算法，用公钥对敏感数据进行加密，只有对应的私钥才能解密。在数据静态脱敏中，公钥可以用于对要共享的脱敏数据进行加密处理，而私钥则由特定的授权方保管，用于在必要时解密数据。

四、数据泛化

​区间泛化

• 对于数值型数据，将精确值转换为区间值。例如，将年龄30岁泛化为25 - 35岁这个区间，减少了数据的精确性，但保留了数据的大致范围特征，适用于一些对数据精度要求不高的分析场景。

​层次泛化

• 按照数据的层次结构进行泛化。例如，对于地址信息，将精确的家庭住址“XX省XX市XX区XX街道XX号”泛化为“XX省XX市”，通过牺牲一定的精度来保护隐私。