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，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，医院数据资产分类分级调试，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，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，市级数据资产分类分级调试，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”。

数据库脱敏介绍

数据脱敏(Data Masking)，又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。百度百科对数据脱敏的定义为:指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。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。

随着大数据时代的到来，数据资产分类分级调试，大数据商业价值的挖掘，用户的定位大数据中蕴藏的巨大商业价值被逐步挖掘出来，但是同时也带来了巨大的挑战-个人隐私信息的保护。个人信息与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等，这些都是人的隐私，也是我们所关注的一类敏感信息，在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的隐私信息，企业数据资产分类分级调试，也将是数据脱敏必须解决的难题。

数据库脱敏的功用

用户隐私数据保护与挖掘用户数据价值是两个互相冲突的矛盾体，的数据脱敏，需要抹去全部的用户标识信息，使得数据潜在的分析价值大大降低。另一方面， 完全保留用户隐私数据信息，可较大化数据的分析价值，同时导致用户隐私泄露的风险无法控制。因此大数据脱敏平台的设计目标并不是实现工具算法用来完全抹去全部的用户标识信息，

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