数据脱敏工具（大数据脱敏系统的功能有哪些）

本文目录

• 大数据脱敏系统的功能有哪些
• 哪个品牌的数据库脱敏系统比较好
• 安华金和数据脱敏是怎么做的
• 身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位
• 静态脱敏与动态脱敏的技术路线的区别
• 如何确保敏感数据信息安全
• 什么是静态数据脱敏
• 什么是动态数据脱敏
• 数据脱敏是什么
• 现在数据量很大，有没有一款产品快速识别敏感数据

大数据脱敏系统的功能有哪些

美创的数据脱敏系统功能如下

l 敏感数据自动感知
l 脱敏数据以假乱真
l 保持业务规则关联性
l 保持数据逻辑一致性
l 支持多种数据脱敏算法
l 灵活报表监管无忧
l 灵活脱敏数据分发
l 全面脱敏格式支持
l 特殊文件类型支持
l 脱敏过程数据不落地
l 支持数据水印及溯源
l 数据处理高效稳定
l 系统安全性控制
三、客户价值
l 降低敏感数据泄密风险
包含客户姓名、年龄、手机号、银行账号等敏感信息的数据通过脱敏系统变成符合数据使用场景的非敏感数据，使敏感信息保持在可控业务系统内部，明显降低敏感数据泄漏风险。
l 提升测试培训质量
利用系统“脱敏数据以假乱真”的功能特点，最大限度地保证脱敏后数据的“真实性”，即依然依然保持数据特征、业务规则、数据关联性，可以有效提升开发测试、培训的质量。提供更加真实的数据，帮助测试环节能贴近真实运行环境，促进测试系统的问题暴露。
l 提升相关工作效率
从低速脱敏演进到高速脱敏，改变以往对手工的原始脱敏方式，大大减少脱敏所需时间，提升交付效率。
利用脱敏系统当天即可响应脱敏需求，最快当天可实现脱敏数据交付。使数据脱敏工作不再成为项目进度的瓶颈，促进缩短项目周期，提升需求方的满意度。
l 符合监管部门法规要求
无论是最高规格的法律，到政府机构的法规、政策，已经各行业的规范、指南、指导意见等，对包含个人信息在内的各类敏感数据都提出了要求。数据脱敏系统可以帮助企事业在数据安全上更进一步，满足法律法规的需求。
l 灵活适应各种数据应用场景
对于敏感数据进行基础的去敏感处理只是第一步，应对不同的数据应用场景，脱敏系统需要进行进一步的处理，如开发测试场景要求脱敏后的数据保持原有业务属性、数据分析场景要求保留部分数据真实信息。
以上就是我的回答，希望能帮到您。

哪个品牌的数据库脱敏系统比较好

个人推荐你了解下安华金和数据脱敏系统，产品可以有效保障脱敏后的数据，使其满足原始数据的业务规则，能够代表实际的业务属性，能够为数据使用者带来真实有效的数据体验，最终保证脱敏后的数据不影响业务的可靠运行。通过改写访问敏感数据的SQL语句来实现动态脱敏，并将性能影响降至最低，不会影响业务系统的正常运行以及日常运维操作的时效性。总之脱敏后的数据可以保留原有数据的特征与分布，无需改变相应的业务系统逻辑，实现了各单位低成本、高效率、安全的使用生产的隐私数据，百度也查得到的。

安华金和数据脱敏是怎么做的

数据动脱系统作为反向代理，部署在运维工具、应用及数据库之间。用户执行的查询语句会先经过产品过滤，若命中动态脱敏规则，产品会对用户的查询语句进行改写，以达到脱敏的目的。
动脱根据SQL语句语义，查找需要脱敏的字段，进行脱敏函数替换，并对select*、where子语句、prepare等特殊情况进行处理。改写完毕，将修改后的语句提交到数据库执行，将结果返回给用户。此时用户得到的则为脱敏后的数据。

身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位

身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位
身份证号脱敏处理，一般情况下是隐藏年月日那六位数字
1）、数据脱敏是“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。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。是数据库安全技术之一。”

2）、本文介绍的脱敏数据报表查询将利用润乾集算器编写 SPL 脚本，对敏感信息字段 (如: 姓名、证件号、银行账户、住址、电话号码、企业名称、工商注册号、纳税人识别号) 等通过预定义的脱敏规则进行数据脱敏、变形，实现敏感隐私数据的保护。

3）、润乾集算器能使脱敏工作变得的简单易行，同时可以减少大量重复性工作。通过集算器 SPL 脚本实现的脱敏数据，可直接作为报表数据集进行查询分析，也可以作为开发、测试和其它非生产环境或外包环境下的真实数据集使用。

1.1 数据脱敏介绍

根据百度词条的解释，数据脱敏是“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。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。是数据库安全技术之一，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。”

随着信息时代的发展，我们对数据信息的安全要求越来越重视，比如对非生产环境下的敏感数据的脱敏保护。在金融、运营商、政府、能源等部门，非生产环境下数据脱敏已列入监管部门的法规要求。非生产环境数据多用于开发、测试、培训以及第三方数据分析、挖掘，如果不能有效实施敏感数据保护，极易造成敏感数据的泄露。所以，保证非生产数据的安全已经成为一个重要的课题，要求我们能够通过对敏感信息进行脱敏、变形，实现有效的数据保护。

1.2 对数据脱敏工具的要求

数据脱敏工具应该具有对多种异构数据源的支持，从而将一个脱敏规则应用于不同的数据源，比如针对“客户名称”字段的修改，脱敏规则基本一致，所以应该可以在 Excel、TXT、Oracle、MS SQLServer、MySQL、Hadoop 等数据源上直接引用。另外，工具还应支持将脱敏数据完全不落地分发，提供文件到文件、文件到数据库、数据库到数据库、数据库到文件等方式，并且不需要在生产系统或本地安装任何客户端。

本文介绍的脱敏数据报表查询将利用润乾集算器编写 SPL 脚本，对敏感信息字段 ( 如: 姓名、证件号、银行账户、住址、电话号码、企业名称、工商注册号、纳税人识别号) 等通过预定义的脱敏规则进行数据脱敏、变形，实现敏感隐私数据的保护。

润乾集算器能使脱敏工作变得的简单易行，同时可以减少大量重复性工作。通过集算器 SPL 脚本实现的脱敏数据，可直接作为报表数据集进行查询分析，也可以作为开发、测试和其它非生产环境或外包环境下的真实数据集使用。

1.3 脱敏数据的特征

数据脱敏不仅要执行数据漂白，抹去数据中的敏感内容，同时也需要保持原有的数据特征、业务规则和数据关联性，保证开发、测试、培训以及大数据类业务不会受到脱敏的影响，达成脱敏前后的数据一致性和有效性：

l 保持原有数据特征

数据脱敏前后必须保证数据特征的保持，例如：身份证号码由十七位数字本体码和一位校验码组成，分别为区域地址码（6 位）、出生日期（8 位）、顺序码（3 位）和校验码（1 位）。那么身份证号码的脱敏规就需要保证脱敏后依旧保持这些特征信息。

l 保持数据之间的一致性

在不同业务中，数据和数据之间具有一定的关联性。例如：出生年月或年龄和出生日期之间的关系。同样，身份证信息脱敏后仍需要保证出生年月字段和身份证中包含的出生日期之间的一致性。

l 保持业务规则的关联性

保持数据业务规则的关联性是指数据脱敏时数据关联性以及业务语义等保持不变，其中数据关联性包括：主、外键关联性、关联字段的业务语义关联性等。特别是高度敏感的账户类主体数据往往会贯穿主体的所有关系和行为信息，因此需要特别注意保证所有相关主体信息的一致性。

l 多次脱敏之间的数据一致性

相同的数据进行多次脱敏，或者在不同的测试系统进行脱敏，需要确保每次脱敏的数据始终保持一致性，只有这样才能保障业务系统数据变更的持续一致性以及广义业务的持续一致性。

1.4 数据脱敏应用场景

一般常见的数据脱敏场景，是将生产数据或是生产数据文件按照脱敏规则，将数据不落地脱敏至测试数据库或是测试数据文件中，具体如下所示：
使用集算器的 SPL 可以按照业务场景要求自行定义和编写脱敏规则，比如针对上面的人员信息：姓名、身份证号、地址、电话号码、卡号等进行不落地脱敏，满足数据脱敏需要。

集算器是一个无框架，可快速部署开发的数据计算中间件工具，能够直接运行编写好的 SPL 数据脱敏脚本即时进行数据脱敏，支持各种常见的数据脱敏的处理方式，包括数据替换、无效化、随机化、偏移和取整、掩码屏蔽、灵活编码等，本文介绍的数据脱敏方法都可以在实际应用中混合替换使用

静态脱敏与动态脱敏的技术路线的区别

安华金和一直专注于数据安全领域，是中国专业的数据安全产品及解决方案提供商，脱敏技术已经很成熟，静态脱敏直接通过屏蔽、变形、替换、随机、格式保留加密（FPE）和强加密算法（如AES）等多种脱敏算法，针对不同数据类型进行数据掩码扰乱，并可将脱敏后的数据按用户需求，装载至不同环境中。静态脱敏可提供文件至文件，文件至数据库，数据库至数据库，数据库至文件等不同装载方式。导出的数据是以脱敏后的形式存储于外部存贮介质中，实际上已经改变了存储的数据内容。
动态脱敏通过准确的解析SQL语句匹配脱敏条件，例如：访问IP、MAC、数据库用户、客户端工具、操作系统用户、主机名、时间、影响行数等，在匹配成功后改写查询SQL或者拦截防护返回脱敏后的数据到应用端，从而实现敏感数据的脱敏。实际上存储于生产库的数据未发生任何变化。百度也有很多相关信息。

如何确保敏感数据信息安全

常见的脱敏方式：1.打印文档，人工标记筛查。2.拿来主义。3.数据遮掩。 更安全更先进的数据信息脱敏方式：用PDF文档进行脱敏操作，充分利用其交互和注释等功能，为整体脱敏流程提供支持，包括草稿模式下的文档校对和脱敏标注、用户讨论和脱敏审批，以及目标文档脱敏内容的最终清理和定稿。然而，目前极少有工具支持基于网页的PDF脱敏操作。因此，目前有一些平台例如Intralinks有PDFTron功能，这种软件开发和文档技术解决方案提供商，将专业的网页脱敏功能直接植入虚拟数据室（VDR）。消除了脱敏流程中的常见障碍，实现了敏感词句的自动化检测和处理。

什么是静态数据脱敏

静态数据脱敏（SDM）在使用敏感数据当时进行脱敏。

静态数据脱敏（SDM）一般用在非生产环境，在敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用，一般用于解决测试、开发库需要生产库的数据量与数据间的关联，以排查问题或进行数据分析等，但又不能将敏感数据存储于非生产环境的问题。

动态数据脱敏（DDM）一般用在生产环境，在访问敏感数据当时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时需要进行不同级别脱敏的问题。

扩展资料：

根据列的数据属性，数据列通常可以分为以下几种类型：  

可确切定位某个人的列，称为可识别列，如身份证号，地址以及姓名等。  

单列并不能定位个人，但是多列信息可用来潜在的识别某个人，这些列被称为半识别列，如邮编号，生日及性别等。美国的一份研究论文称，仅使用邮编号，生日和性别信息即可识别87%的美国人。  

包含用户敏感信息的列，如交易数额，疾病以及收入等。  

其他不包含用户敏感信息的列。  

所谓避免隐私数据泄露，是指避免使用数据的人员（数据分析师，BI工程师等）将某行数据识别为某个人的信息。数据脱敏技术通过对数据进行脱敏，如移除识别列，转换半识别列等方式。

使得数据使用人员在保证可对＃2（转换后）半识别列，＃3敏感信息列以及＃4其他列进行数据分析的基础上，在一定程度上保证其无法根据数据反识别用户，达到保证数据安全与最大化挖掘数据价值的平衡。

参考资料来源：百度百科-数据脱敏

什么是动态数据脱敏

简单来说动态数据脱敏(DDM)会常用在生产环境中，在访问敏感数据即时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时进行不同级别脱敏的场景。

美创动态数据脱敏系统是在用户层对数据进行独特屏蔽、加密、隐藏、审计或封锁访问途径的流程，当应用程序、维护、开发工具请求通过动态数据脱敏(DDM)时，实时筛选请求的SQL语句，依据用户角色、权限和其他脱敏规则屏蔽敏感数据，并且能运用横向或纵向的安全等级，同时限制响应一个查询所返回的行数。
详细了解还可以参考百度文库的这篇文章：

数据脱敏是什么

数据脱敏是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。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。数据安全技术之一，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。数据库安全风险包括：拖库、刷库、撞库。
1、静态脱敏与动态脱敏使用场景和用途的区别
静态脱敏适用于将数据抽取出生产环境脱敏后分发至测试、开发、培训、数据分析等场景。
原理是将数据抽取进行脱敏处理后，下发至脱敏库。开发、测试、培训、分析人员可以随意取用脱敏数据，并进行读写操作，脱敏后的数据与生产环境隔离，满足业务需要的同时保障生产数据的安全，静态脱敏可以概括为数据的“搬移并仿真替换”。
动态脱敏适用于不脱离生产环境，对敏感数据的查询和调用结果进行实时脱敏。
原理是将生产库返回的数据进行实时脱敏处理，例如应用需要呈现部分数据，但是又不希望应用账号可以看到全部数据；运维人员需要维护数据，但又不希望运维人员可以检索或导出真实数据，动态脱敏可以概括为“边脱敏，边使用”。
2、静态脱敏与动态脱敏的技术路线的区别
静态脱敏直接通过屏蔽、变形、替换、随机、格式保留加密（FPE）和强加密算法（如AES）等多种脱敏算法，针对不同数据类型进行数据掩码扰乱，并可将脱敏后的数据按用户需求，装载至不同环境中。静态脱敏可提供文件至文件，文件至数据库，数据库至数据库，数据库至文件等不同装载方式。导出的数据是以脱敏后的形式存储于外部存贮介质中，实际上已经改变了存储的数据内容。
动态脱敏通过准确的解析SQL语句匹配脱敏条件，例如：访问IP、MAC、数据库用户、客户端工具、操作系统用户、主机名、时间、影响行数等，在匹配成功后改写查询SQL或者拦截防护返回脱敏后的数据到应用端，从而实现敏感数据的脱敏。实际上存储于生产库的数据未发生任何变化。
3、静态脱敏与动态脱敏的部署方式的区别
静态脱敏可将脱敏设备部署于生产环境与测试、开发、共享环境之间，通过脱敏服务器实现静态数据抽取、脱敏、装载。
动态脱敏采用代理部署方式：物理旁路，逻辑串联。应用或者运维人员对数据库的访问必须都经过动态脱敏设备才能根据系统的规则对数据访问结果进行脱敏。

现在数据量很大，有没有一款产品快速识别敏感数据

目前基于大数据的敏感数据识别工具还是比较多的，需要基于自身的业务情况来对数据进行分类和分级，然后对数据进行管理，这也是数据运营中的一部分，但敏感数据会涉及到安全合规等方面，因此最好还是选择一些具备安全能力的数据安全公司合作。比如此前提到的数安行，是一种以平台融合数据运营安全的理念方式，对数据资产进行梳理，在后期的数据运营中，不仅可以实现快速敏感数据识别，还可以以零信任安全架构为基础，实现应用系统的访问及数据使用安全。对非法设备或非授权访问自动隐藏关键业务，对合法用户及授权设备进行持续安全验证，建立多种安全级别的应用系统访问及数据使用环境，保证业务数据在线使用及流出安全，可以说是一举多得了。否则光只是识别的话，那确实太多了，但是如果不安全的话，识别出来也没什么价值。