安策数据安全关键技术之数据脱敏图
场景特点：
▼数据库种类繁多，系统体系结构复杂，跨系统、跨平台测试数据难以获取。
▼开发测试场景需要高度模拟生产环境，严格要求脱敏后数据与业务的一致性。
▼生产环境与开发测试环境隔离，不能相互访问。
▼银行、金融机构等部分行业日新增数据量较大，不能定期对全数据脱敏，要求数据脱敏系统具有增量脱敏能力。
▼需要各种脱敏算法。例如，在金融机构脱敏场景中，需要保持脱敏后不同字段之间的数据计算关系，如“2+3=5”脱敏后需要保持等号左值等于右值。
关键能力：
▼支持主流关系数据库、大数据平台、格式化文本文件、Oracledump文件。
▼支持通过ftp将文件服务器的连接转移到隔离开发测试环境中。
▼支持对于Oracledmp文件直接分析，脱敏。
▼根据实际业务需要提供脱敏数据，数据脱敏范围可通过数据子集、黑名单、白名单等方式控制。
▼支持全生产数据和增量脱敏，设置脱敏操作调度周期，监控操作过程，支持脱敏前后数据在线比较功能。
▼提供多种数据脱敏算法。
02
教学培训场景：
教学培训场景，即通过对数据的统计分析，用于科学研究。在这种情况下，我们需要确保数据特征和脱敏后科学研究所的必要内容。
场景特点：
▼为了保证获得的数据能够满足科学研究，保持数据的真实性和有效性。
▼脱敏后的数据需要具有教学培训的价值，数据的业务特征不能丧失。
▼脱敏后的数据需要保持其完整性，长度不变，数据内涵不丢失
关键能力：
▼内置丰富的数据脱敏算法和数据分段脱敏能力，可以适应不同的数据分析场景，在保证数据脱敏或降敏的前提下，安全进行各种数据分析。
▼确保主外键一致，业务关联一致，依赖字段的敏感信息脱敏一致，多次脱敏结果一致，保证脱敏前后的一致性，保持数据之间的逻辑关系。
▼保持数据字段，数据对象从源到目标的完整迁移。
03
分析挖掘场景
数据分析的有效性往往取决于基础数据的质量，基础数据的可用性直接影响到分析结果和企业决策。在涉及大数据分析应用的领域，企业需要在保证数据安全和合规性的前提下，保持数据的可用性和可挖掘分析的价值。
场景特点：
▼数据脱敏时，应与原始数据保持高仿真，不破坏数据之间的关系，确保数据分析结果仍具有指导性。
▼大数据分析平台包括大量用户隐私和敏感数据，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。
▼在特定场景下，需要对脱敏数据进行复敏。例如，银行通过分析脱敏后的转账记录、贷款记录和还款记录，评估个性信用评级，最后将结果追溯到真正的银行客户。
关键能力：
▼内置丰富的数据脱敏算法和数据分段脱敏能力，可以适应不同的数据分析场景，在保证数据脱敏或降敏的前提下，安全进行各种数据分析。
▼确保主外键一致，业务关联一致，依赖字段的敏感信息脱敏一致，多次脱敏结果一致，保证脱敏前后的一致性，保持数据之间的逻辑关系。
▼支持HDFS，Hive，Impala，ODPS，Teradata，Greenplum，MongoDB，FusionInsight等待大数据敏感源。
▼支持数据脱敏复敏，具有复敏权限的用户可以进行此操作，充分保证安全。
04
数据报告场景
数据报告场景很可能涉及隐私敏感数据信息，在报告过程中需要有效保护敏感数据。
场景特点：
▼数据脱敏可以有效防止敏感数据泄露，但医疗、金融、政府等监管机构较强的行业需要报告数据。
▼数据报告过程中的脱敏数据应与原始数据保持高模拟，不破坏数据之间的关系，以确保数据报告的内容仍具有其业务特征。
▼部分行业的数据报告需要对脱敏数据进行复敏，如政务行业、金融行业等。
关键能力：
▼确保主外键一致，业务关联一致，依赖字段的敏感信息脱敏一致，多次脱敏结果一致，保证脱敏前后的一致性，保持数据之间的逻辑关系。
▼内置数据水印和可追溯性功能，用户可以定制水印内容，并通过算法确保水印内容的抗破坏性，以确保数据与第三方共享后可以通过系统追溯和责任。
▼支持数据脱敏复敏，具有复敏权限的用户可以进行此操作，充分保证安全。
05
共享交换场景
随着现代企业部合作越来越多，数据交换也越来越频繁。因此，有必要合理地控制数据发送。当敏感数据发送到低安全区域时，通过脱敏和变形数据，避免隐私数据泄露。
场景特点：
▼在数据共享场景中，需要在特定需要下保留一些敏感的数据字段，但可以覆盖和模拟其他隐私数据。
▼作为数据提供商，需要提供可追溯性机制，当数据泄露时，可以确定数据泄露方，便于可追溯性问责。
关键能力：
▼预设丰富的敏感对象，包括个人隐私、金融、商业秘密、医疗数据、相关文件等。在数据脱敏时，设定的敏感对象会按规则脱敏，敏感对象可以根据实际需要定制，完善敏感对象库。
▼对于脱敏原中存在的脏数据（不符合敏感对象业务特征的数据），系统变形这部分数据，以避免隐形敏感数据的泄露。
▼内置数据水印和可追溯性功能，用户可以定制水印内容，并通过算法确保水印内容的抗破坏性，以确保数据与第三方共享后可以通过系统追溯和责任。
由于在银行、证券等金融业务系统开发测试场景中需要使用模拟数据，因此需要确保敏感数据不被泄露。
