数据库脱敏平台的设计方向

包括静态大数据脱敏平台和动态大数据脱敏平台，所谓静态和动态之分，主要在于脱敏的时机不同。对于静态脱敏来说，数据管理员提前对数据进行不同级别的脱敏处理，生成不同安全级别的数据,然后授予不同用户访问不同安全级别数据的权限。对于动态脱敏来说，管理员通过元数据管理不同用户访问具体数据的安全权限，在用户访问数据的时候，动态的从原始数据中按照用户权限动态的进行脱敏处理。大数据平台脱敏技术方案是--个非常有趣的课题，目前业界还没有看到有成熟的方案，鉴于其对数据安全和数据价值的作用，非常值得深入研究，希望以后可以继续以合适的方式分享我在这方面的研究与实践。

静态数据库脱敏

静态脱敏一般用于非生产环境，在不能将敏感数据存储于非生产环境的场合中，通过脱敏程序转换生产数据，使数据内容及数据间的关联能够满足测试、开发中的问题排查需要，同时进行数据分析、数据挖掘等分折活动。而动态脱敏通常用于生产环境，在敏感数据被低权限个体访问时才对其进行脱敏，并能够根据策略执行相应的脱敏方法。

数据库脱敏原则

通常，良好的数据脱敏实施，需要遵循如下两个原则，一，尽可能地为脱敏后的应用，保留脱敏前的有意义信息；二，较大程度地防止人为进行。

数据脱敏分为静态数据脱敏和动态数据脱敏。静态数据脱敏，是数据的“搬移并替换”，是将数据抽取进行脱敏处理后，下发给下游环节，随意取用和读写的，脱敏后数据与生产环境相隔离，满足业务需求的同时保障生产数据库的安全。动态数据脱敏，在访问敏感数据的同时实时进行脱敏处理，可以为不同角色、不同权限、不同数据类型执行不同的脱敏方案，从而确保返回的数据可用而安全。