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，数据水印价格，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。

静态数据库脱敏

静态脱敏一般用于非生产环境，在不能将敏感数据存储于非生产环境的场合中，通过脱敏程序转换生产数据，使数据内容及数据间的关联能够满足测试、开发中的问题排查需要，同时进行数据分析、数据挖掘等分折活动。而动态脱敏通常用于生产环境，在敏感数据被低权限个体访问时才对其进行脱敏，并能够根据策略执行相应的脱敏方法。

数据库脱敏实现背后的秘密

数据脱敏功能，基于SQL引擎既有的实现框架，在受限用户执行查询语句过程中，实现外部不感知的实时脱敏处理。关于其内部实现，如上图所示。我们将脱敏策略（Redaction Policy）视为表对象上绑定的规则，在优化器查询重写阶段，金融数据水印价格，遍历Query Tree中TargetList的每个TargetEntry，如若涉及基表的某个脱敏列，市级数据水印价格，且当前脱敏规则生效（即满足脱敏策略的生效条件且enable开启状态），则断定此TargetEntry中涉及要脱敏的Var对象，此时，水印价格，遍历脱敏列系统表pg_redaction_column，查找到对应脱敏列绑定的脱敏函数，将其替换成对应的FuncExpr即可。

经过上述对Query Tree的重写处理，优化器会自动生成新的执行计划，执行器遵照新的计划执行，查询结果将对敏感数据做脱敏处理。带有数据脱敏的语句执行，相较于原始语句，增加了数据脱敏的逻辑处理，势必会给查询带来额外的开销。这部分开销，主要受表的数据规模、查询目标列涉及的脱敏列数、脱敏列采用的脱敏函数三方面因素影响。

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