cc 随着信息技术和大数据的发展，数据安全的重要性越来越高。而数据脱敏技术作为一种有效的隐私保护手段，其应用场景也越来越多。下面我们就来了解一下数据脱敏技术。
数据脱敏技术简介
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，以保护数据的隐私性和安全性。
在数据脱敏中只是改变数据值，但数据的格式和原始数据保持一致，要求从原始数据中不能探测到或者经过转换还原出原始数据。
数据脱敏与数据加密的区别
数据加密是通过算法对数据进行可逆的变形或转换从而隐藏原始信息，密文可以通过密钥被还原。数据加密更多适用于长期数据储存或数据传输，因为被加密后的数据将无法使用。
数据脱敏并不需要对所有信息进行加密，数据脱敏保存了数据原有的格式，在不需要解密的条件下，降低数据敏感度。因此，脱敏技术兼顾了数据安全与数据使用，脱敏后的数据依然可以用于分析和测试。
数据脱敏技术的分类
- 静态数据脱敏（SDM）：是数据存储时脱敏，存储的是脱敏数据。一般用在非生产环境，如开发、测试、外包和数据分析等环境。
- 动态数据脱敏（DDM）：在数据使用时脱敏，存储的是明文数据或直接存储密文。一般用在生产环境，动态脱敏可以实现不同用户拥有不同的脱敏策略。
数据脱敏的核心算法
- 混淆算法：打乱现有数据的位置，使数据不再表示其原有的含义。
- 任意替换：替换敏感数据的内容，使数据看上去和原始数据类似，但实际上两者没有任何关联。常用于姓名替换、数值替换、日期替换及卡号替换等。
- 置空算法：删除敏感数据将其置空。
- 数据加密：敏感数据进行加密处理，加密后的数据与原始数据差异较大。
其他可以使用的数据脱敏算法包括：MD5加密、AES对称加密、FPE格式保留加密等方法。
数据脱敏的原则
防逆向破解原则
无论采用哪种脱敏方法，都不能够通过破解方法获取到原始敏感数据。
表征原始数据原则
脱敏后数据要保持一定的真实性，以便数据能够应用开发、测试、分析的环境。
引用完整性原则
经过脱敏后数据要保持引用完整性，例如对银行卡号进行脱敏处理（银行卡号是一个主键）所有引用了银行卡号信息的实体，经过脱敏处理后要能够关联到一起。
防数据推理原则
数据脱敏不需要将所有的数据进行脱敏处理，只处理被定义为敏感数据内容。但需要注意的是，有些非敏感数据能够被用来重新生成敏感数据或者能够回溯到敏感数据，这些非敏感数据同样需要进行脱敏处理。
自动化原则
针对一个数据源只需要配置一次，就可以重复进行脱敏处理。开发和测试环境的数据需要能够及时反映生产数据的变化。分析数据也需要每天甚至每小时来生成。如果不是通过自动化的方式进行，那么数据脱敏就是一个低效且耗费成本的工作。
数据脱敏技术的优缺点
- 优点：可以有效地保护敏感数据的隐私和安全性；可以模拟真实数据集进行测试和分析；可以降低数据泄露的风险；可以提高数据的可信度和质量。
- 缺点：可能会影响数据的真实性和准确性；可能需要进行额外的工作来管理和维护脱敏后的数据集；可能不适用于所有类型的数据和场景。
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