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，数据安全综合治理平台解决方案，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，市级数据安全综合治理平台解决方案，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，政府数据安全综合治理平台解决方案，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，安全综合治理平台解决方案，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。

数据库内置脱敏算法

识别出敏感数据之后，就需要使用脱敏算法来进行脱敏。在比较常见的数据脱敏系统中，算法的选择一般是通过手工，比如通过内置丰富的脱敏算法，对常见数据如姓名、证件号、银行账户、金额、日期、住址、电话号码、Email地址、车牌号、车架号、企业名称、工商注册号、组织机构代码、纳税人识别号等敏感数据进行脱敏。内置脱敏算法具有如下几种：

1）同义替换

2）部分数据遮蔽

3）混合屏蔽

4）确定性屏蔽

5）可逆脱敏

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