数据脱敏学习

数据脱敏学习

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/wochunyang/article/details/140044487

数据脱敏是一种保护敏感信息的方法，它通过修改或删除数据中的敏感部分，使得数据在保持一定可用性的同时，不再直接关联到个人隐私或重要信息。

自然人标识

• 直接标识：如姓名、身份证号码、家庭住址、电话号码、电子邮件地址、护照号码、社会安全号码（或等效物）、驾驶执照号码等。
• 间接标识：如位置数据、在线身份识别（如IP地址）、Cookie、DNA样本、指纹等。
• 其他因素：与个人的物理、生理、遗传、心理、经济、文化或社会身份相关的特定因素。

数据脱敏应用场景

• 测试和开发：在开发和测试环境中使用脱敏数据，可以避免使用真实数据带来的风险。
• 数据共享：在数据共享或数据交换时，使用脱敏数据可以保护个人隐私。
• 数据分析：在进行数据分析时，使用脱敏数据可以保护数据的原始性不被泄露。

常见的数据脱敏技术

• 替换法：将真实数据替换为虚假但结构相似的数据。例如，将真实姓名替换为随机生成的假名。
• 加密法：使用加密算法对敏感数据进行加密，只有拥有密钥的用户才能解密看到原始数据。
• 扰动法：在原始数据中加入一定的随机噪声，使得数据仍然保持统计特性，但具体数值已被改变。
• 泛化法：将具体数据泛化为更一般的形式。例如，将具体的年龄泛化为年龄段，将具体地址泛化为城市或区域。
• 删除法：直接删除数据中的敏感部分，这种方法简单直接，但可能会损失部分数据价值。
• 标记化：用唯一的标记替换敏感数据，这些标记不包含原始数据的任何信息，但可以用于后续的数据处理和分析。

数据脱敏工具

• Desensitization：这是一个基于Python的库，提供了一系列丰富的数据脱敏策略，包括替换、掩码和加密等。它旨在简化数据处理流程，使得开发人员能够快速集成到现有的数据管理系统中。
• Hutool：Hutool是一个Java基础工具类库，提供了一行代码实现数据脱敏的功能，支持对手机号、银行卡号、身份证号和密码等敏感信息进行脱敏处理。
• Apache ShardingSphere：这是一个分布式数据库中间件，提供了自动化和透明化的数据脱敏过程，用户无需关注数据脱敏的实现细节。
• 腾讯云DMask：这是一款敏感数据脱敏与水印标记工具，用于对数据系统中的敏感信息进行脱敏处理，并在数据泄漏时提供追溯依据。
• SensitiveBye：这是一款专注于数据脱敏的Java工具包，支持对接口字段、Java对象字段和JSON序列化字段进行脱敏，也支持常见日志框架的输出内容脱敏。
• deidentify：这是一个基于Python的数据脱敏工具，支持对结构化和非结构化数据进行脱敏处理，提供了多种脱敏技术，如替换、加密和随机化等。
• IBM InfoSphere Optim Data Privacy Solution：这是一个企业级的数据脱敏解决方案，它提供了多种脱敏技术，包括数据替换、加密和泛化等，适用于大型企业和复杂的数据环境。
• Oracle Data Masking and Subsetting Pack：这是Oracle提供的一个工具，它允许用户对数据库中的敏感数据进行脱敏，同时保留数据的结构和关系，确保脱敏后的数据仍然适用于测试和开发环境。
• Camouflage：Camouflage是一个专业的数据脱敏工具，它支持多种数据库和文件格式，提供了灵活的脱敏策略和方法，适用于各种规模的企业。
• Delphix：Delphix不仅提供数据脱敏功能，还包括数据虚拟化和数据版本控制等功能。它可以帮助企业快速创建和管理脱敏后的数据副本，用于非生产环境。
• Compuware Optimal DataMasking：这个工具专注于提供高效的数据脱敏解决方案，支持多种数据库系统，并提供了易于使用的界面和强大的脱敏功能。
• DataSunrise Data Masking：DataSunrise提供了一个集成的数据脱敏模块，可以实时对敏感数据进行脱敏，适用于需要实时数据保护的场景。