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。

数据库脱敏功能

确保数据脱敏有效性：保证脱敏后的数据能够准确反映原始数据的业务属性和数据分布特征，例如对于原始数据中的姓名、地址、病症、企业名称等信息需要在脱敏后仍然具有可读性；脱敏后的数据需要满足业务系统的数据规则，能够正确的通过业务系统的数据有效性验证，如身份号、银行号的校验码，生日数据的区间，有效的发卡行信息，年龄与出生日期的匹配等。

保留数据关联性：脱敏后的数据应能满足业务系统的数据关系特征，严格保留原有的数据关系；例如身份号在多个表中出现，需要保证这些数据经过脱敏后也是一样的。另外，对于具有时间序列关系的数据，需要保证每个日期脱敏后仍然能够保持原有的时间序列。

保证快速脱敏：高场景下的数据量很大，包括表数量多，单表数据多，每日增量数据多等等。为了能够尽可能节省人工劳动成本，脱敏产品的性能一定要高，能够支持增量数据定期自动执行脱敏。

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。