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经验教程|静态脱敏典型应用场景分析—开发测试、数据共享、科学研究

_原题为 静态脱敏典型应用场景分析—开发测试、数据共享、科学研究
上回说到 ， 美创科技新手销售小李历经千辛
终于首战告捷 ， 完成数据脱敏第一单
→前情查阅公众号【美创资讯】：销售新手的数据脱敏「成单记」
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经验教程|静态脱敏典型应用场景分析—开发测试、数据共享、科学研究
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图1：脱敏方式介绍
并在案例分享会上进行总结
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图2：美创科技案例分享会
那么小李的秘笈究竟是什么
今天我们一一揭晓
静态脱敏产品三个典型应用场景分析
在数据流动、共享、交换成为趋势的今天 ， 数据脱敏已经成为实现敏感数据保护的重要手段之一 。 数据脱敏产品也逐步被金融、政府、企业等行业客户广泛使用 。
当前数据脱敏产品主要包括静态脱敏、动态脱敏产品两类 。 由于两者使用场景不同 ， 关键技术有所差异 。
其中 ， 静态数据脱敏一般应用在非生产环境或脱离原生业务系统使用 。 开发测试、数据共享、科学研究是静态数据脱敏的三个典型应用场景 。 对此 ， 本文将进行详细分析 。
开发测试应用场景
开发测试场景中 ， 如银行、证券等金融行业业务系统中含有姓名、身份、账号等敏感信息 ， 由于开发测试需要使用这些真实数据 ， 因此需要通过脱敏手段保证敏感数据不被泄露 。
场景特点
? 数据库类型多 ， 系统体系架构复杂 ， 跨系统、跨平台测试数据难以获取 。
? 开发测试场景需高度模拟生产环境 ， 对脱敏后数据与业务的一致性有严格要求 。
? 生产环境与开发测试环境互相隔离 ， 彼此无法互相访问 。
【经验教程|静态脱敏典型应用场景分析—开发测试、数据共享、科学研究】? 部分行业如银行金融机构日新增数据量较大 ， 无法定期对全量数据进行脱敏 ， 要求数据脱敏系统具备增量脱敏能力 。
? 要求具备多种脱敏算法 。 如在金融机构脱敏场景中 ， 需保持脱敏后不同字段之间的数据计算关系 ， 如“2+3=5” 脱敏后需要保持等号左边的数值等于右边 。
产品应具备的关键功能
? 支持主流关系型数据库、大数据平台、格式化文本文件、Oracle dump 文件；支持敏感数据自动发现、自动抽取生产中心数据、并自动匹配脱敏算法 ， 实现脱敏过程自动化 。
? 保证主外键一致、业务关联一致、有依赖字段的敏感信息脱敏一致、多次脱敏结果保持一致等 ， 整体保证脱敏前后一致性 ， 保持数据间的逻辑关系；支持将源数据库对象自动同步到目标库 ， 包括表结构、主键、索引、约束、视图、触发器、存储过程等 。
? 支持对于Oracle dmp文件进行直接解析 ， 并进行脱敏处理 。
? 数据脱敏根据实际业务需求提供脱敏数据 ， 可通过数据子集、黑名单、白名单等方式控制数据脱敏范围 。
? 支持对生产数据全量和增量的方式脱敏 ， 可设置脱敏的作业的调度周期 ， 并对作业过程进行监控 ， 支持脱敏前后的数据在线比对功能 。
? 提供多种数据脱敏算法：
随机映射：随机生成符合数据原始特征的数据 。
固定映射：根据用户设定的密钥 ， 将最小数据单位根据映射算法做固定映射 。
替换：根据用户设定的替换字符 ， 对数据的某一段内容进行替换 。
加减值：对数值在一定范围内做加减值 。
范围随机：对数值在一定范围内取随机值 。
截断：将数据根据设定长度进行截断 。
截取：截图数据中的某一部分 。
加密：通过MD5、SHA1、DES、RSA等算法对数据进行加密 。
格式化脱敏：根据数据的格式对数据进行切分 ， 以保证数据的原始特征 。
依赖脱敏：根据原有数据计算关系 ， 来设置依赖脱敏策略 ， 使脱敏后的数据能保持原有计算关系 。
数据共享应用场景
数据共享场景在一些特定需求下 ， 需要对特定敏感数据进行处理 ， 保留部分敏感数据 ， 交付给企业内部的其他部门或者外部企业 。
场景特点
? 数据共享场景中 ， 特定需求下需要保留部分敏感数据字段 ， 但对其他隐私数据可以进行遮蔽、仿真等操作 。
? 作为数据提供方 ， 需要提供溯源机制 ， 当发生数据泄露的时候 ， 可以确定数据泄露方 ， 便于溯源追责 。
产品应具备的关键功能
? 预设丰富的敏感对象 ， 包括个人隐私、金融财务、商业机密、医疗数据、相关证件等 ， 在进行数据脱敏时 ， 将会对设定的敏感对象按照规则进行脱敏 ， 且可根据实际需求自定义敏感对象 ， 完善敏感对象库 。
经验教程|静态脱敏典型应用场景分析—开发测试、数据共享、科学研究
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图3：敏感数据对象库
? 对于脱敏源中存在的脏数据（不符合敏感对象业务特征的数据） ， 系统同样会对这部分数据进行变形处理 ， 以避免隐形敏感数据泄露 。


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