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，数据脱敏功能，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，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，企业数据脱敏功能，每日增量数据多等等。为了能够尽可能节省人工劳动成本，脱敏功能，脱敏产品的性能一定要高，能够支持增量数据定期自动执行脱敏。

数据库脱敏方案

1、无效化方案在处理待脱敏的数据时，通过对字段数据值进行 截断、加密、隐藏 等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值。一般采用特殊字符（*等）代替真值，这种隐藏敏感数据的方法简单，但缺点是用户无法得知原数据的格式，如果想要获取完整信息，要让用户授权查询。比如我们将身份号用 * 替换真实数字就变成了 '220724 ****** 3523'，非常简单。

2、随机值替换，字母变为随机字母，数字变为随机数字，文字随机替换文字的方式来改变敏感数据，这种方案的优点在于可以在一定程度上保留原有数据的格式，往往这种方法用户不易察觉的。我们看到 name 和 idnumber 字段进行了随机化脱敏，医院数据脱敏功能，而名字姓、氏随机化稍有特殊，需要有对应姓氏字典数据支持。

3、数据替换与前边的无效化方式比较相似，不同的是这里不以特殊字符进行遮挡，而是用一个设定的虚拟值替换真值。比如说我们将手机统一设置成 “13651300000”。

4、对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法，通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密，密文格式与原始数据在逻辑规则上一致，通过密钥可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。

5、平均值方案经常用在统计场景，针对数值型数据，我们先计算它们的均值，然后使脱敏后的值在均值附近随机分布，从而保持数据的总和不变。

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，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，

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