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，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,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。

如何选购数据库脱敏？

的权控体系：在实际场景中通常会涉多个数据库的监控和脱敏，这些数据库一般都关联归属于不同业务，甚至还存在代理运维第三方业务的情况。所以针对这种复杂的人员结构以及复杂的业务场景，动态脱敏产品应具备根据不同数据库组、用户、角色实现不同的数据脱敏能力。

性能高脱敏能力：动态脱敏产品的使用场景决定了需要保证脱敏的及时性和性。好能够保证在脱敏字段多且结果集庞大的情况下控制数据访问性能下降不超过10%。

完备的容灾机制：动态脱敏产品一般会采用串联部署模式，为防止异常断电、设备迁移等外界因素导致设备不能正常启用时，动态脱敏应该可以通过HA主备来应对风险的发生。通过系统容灾管理配置，在异常发生导致其中一台设备不可用时，动态脱敏设备可以自动将策略、会话等信息同步给备机，并且继续实现脱敏、防护等作用，快速的主备切换几乎不会延误用户的业务操作以及数据库使用。

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。