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，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，政府数据脱敏，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，政府数据脱敏价格，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，要保证能够通过审计日志找到对应的泄露人员。

静态脱敏与动态脱敏的技术路线的区别

静态脱敏直接通过屏蔽、变形、替换、随机、格式保留加密（FPE）和强加密算法（如AES）等多种脱敏算法，针对不同数据类型进行数据掩码扰乱，并可将脱敏后的数据按用户需求，装载至不同环境中。静态脱敏可提供文件至文件，文件至数据库，数据库至数据库，数据库至文件等不同装载方式。导出的数据是以脱敏后的形式存储于外部存贮介质中，实际上已经改变了存储的数据内容。

动态脱敏通过准确的解析SQL语句匹配脱敏条件，例如：访问IP、MAC、数据库用户、客户端工具、操作系统用户、主机名、时间、影响行数等，在匹配成功后改写查询SQL或者拦截防护返回脱敏后的数据到应用端，从而实现敏感数据的脱敏。实际上存储于生产库的数据未发生任何变化。

数据库脱敏技术

通常在大数据平台中，数据以结构化的格式存储，每个表有诸多行组成，每行数据有诸多列组成。根据列的数据属性，数据列通常可以分为以下几种类型:可确切定位某个人的列，政府数据脱敏报价，称为可识别列，如身份号，地址以及姓名等。单列并不能定位个人，但是多列信息可用来潜在的识别某个人，政府数据脱敏硬件设备，这些列被称为半识别列，如邮编号，生日及性别等。美国的一份研究称，仅使用邮编号，生日和性别信息即可识别87%的美国人。包含用户敏感信息的列，如交易数额，疾病以及收入等。其他不包含用户敏感信息的列。

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