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，数据水印系统，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，金融数据水印系统，能够支持增量数据定期自动执行脱敏。

数据库脱敏规则

一般的脱敏规则分类为可恢复与不可恢复两类。

可恢复类，指脱敏后的数据可以通过一定的方式，可以恢复成原来的敏感数据，此类脱敏规则主要指各类加解算法规则。

不可恢复类，指脱敏后的数据被脱敏的部分使用任何方式都不能恢复出。-般可分为替换算法和生成算法两大类。替换算法即将需要脱敏的部分使用定义好的字符或字符串替换，生成类算法则更复杂一些，要求脱敏后的数据符合逻辑规则，即是“看 起来很真实的假数据”。

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，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，医院数据水印系统，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。

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