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，库水印系统，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，库水印服务器，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。

数据库脱敏泄露类型

隐私数据泄露可以分为多种类型，根据不同的类型，通常可以采用不同的隐私数据泄露风险模型来衡量防止隐私数据泄露的风险，以及对应不同的数据脱敏算法对数据进行脱敏。一般来说，隐私数据泄露类型包括:

个人标识泄露。当数据使用人员通过任何方式确认数据表中某条数据属于某个人时，称为个人标识泄露。个人标识泄露为严重，因为一旦发生个人标识泄露，数据使用人员就可以得到具体个人的敏感信息。

属性泄露，当数据使用人员根据其访问的数据表了解到某个人新的属性信息时，称为属性泄露。个人标识泄露肯定会导致属性泄露，但属性泄露也有可能单独发生。成员关系泄露。当数据使用人员可以确认某个人的数据存在于数据表中时，称为成员关系泄露。成员关系泄露相对风险较小，个人标识泄露与属性泄露肯定意味着成员关系泄露，但成员关系泄露也有可能单独发生。

数据库脱敏介绍

数据脱敏(Data Masking)，又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。百度百科对数据脱敏的定义为:指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。这样，库水印，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。

随着大数据时代的到来，大数据商业价值的挖掘，用户的定位大数据中蕴藏的巨大商业价值被逐步挖掘出来，但是同时也带来了巨大的挑战-个人隐私信息的保护。个人信息与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等，这些都是人的隐私，也是我们所关注的一类敏感信息，在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的隐私信息，也将是数据脱敏必须解决的难题。

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