数据库脱敏场景？

（1）静态（数据文件）脱敏

适用于批量进行脱敏数据。比如用于模型训练的测试数据，数据安全综合治理平台安装，再比如数据的导出用于离线数据分析。

（2）动态（数据库）脱敏

动态数据脱敏主要指的是数据库脱敏。具体而言，指的是比如研发人员的开发调试、DBA日常数据管理、运维人员基础运维等。

（3）应用系统脱敏

应用系统脱敏主要指的是前端页面的敏感数据脱敏，以及数据类型接口API的透出数据脱敏。

（4）数据报告及数据产品脱敏

这类场景主要包括内部的数据监控类产品或者看板、对外服务的数据类产品、基于数据分析的报告，比如业务汇报、项目复盘等。

数据库脱敏的功用

用户隐私数据保护与挖掘用户数据价值是两个互相冲突的矛盾体，的数据脱敏，企业数据安全综合治理平台安装，需要抹去全部的用户标识信息，使得数据潜在的分析价值大大降低。另一方面， 完全保留用户隐私数据信息，可较大化数据的分析价值，同时导致用户隐私泄露的风险无法控制。因此大数据脱敏平台的设计目标并不是实现工具算法用来完全抹去全部的用户标识信息，

数据库脱敏泄露风险模型

是对所有可标识列进行移除或是脱敏，使得攻击者无法直接标识用户。但是攻击者还是有可能通过多个半标识列的属性值识别个人。攻击者可能通过社工(知道某个人的姓名，邮编，生日，性别等)或是其他包含个人信息的以开放数据库获得特定个人的半标识列属性值，并与大数据平台数据进行匹配，从而得到特定个人的敏感信息。如果攻击者知道某用户的邮编和年龄，就可以得到该用户的疾病敏感信息。为了避免这种情况的发生，医院数据安全综合治理平台安装，通常需要对半标识列进行脱敏处理，如数据泛化等。数据泛化是将半标识列的数据替换为语义--致但更通用的数据，已上述数据为例，对邮编和年龄泛化后的数据。

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