資料庫脫敏

❶ 靜態脫敏支持哪些資料庫類型

據我了解，安華金和數據靜脫產品目前是國內支持資料庫類型最全的廠商，他們支持Oracle、SQL Server、MYSQL、MySQL Drds、DB2、Sybase、Teradata、PostgreSQL、Greenplum、SAP HANA、DM、Gbase、ADS、ODPS、Hive等，還有支持的數據類型也非常全，支持CSV-XML-HTML-JSON-DCM格式文件脫敏、支持DMP文件脫敏、支持同構異構源庫脫敏、具備復雜脫敏項目管理，具備集群脫敏能力，可以找他們了解下，還有不明白去問網路。

❷ 什麼叫設計脫敏

設計脫敏是指在資料庫設計中，將敏感信息（如身份證號、手機號等）進陪返虧行加密或者脫敏處理，以保護用戶的隱私。設計脫敏的目的是為了防止世野數據泄蘆神露，保護用戶的隱私，減少數據泄露的風險。

❸ pg中文怎麼脫敏

全部逗談替換、鄭指畝散列化處理。
在pg資料庫中，將需要脫敏的數據全部替換成固定的字元或字元串，例如將手機號碼中的中間幾位替換成"*"號。或者使用散列函數對需要脫敏的數據進行加密處理，將加密後的結果存儲到資料庫中，例如使用MD5加密演算法對用戶密碼進行散列化處理。
pg是一喊森種特性非常齊全的自由軟體的對象-關系型資料庫管理系統，是以加州大學計算機系開發的POSTGRES，4.2版本為基礎的對象關系型資料庫管理系統。

❹ python中已經脫敏的數據還有用嗎

有用，資料庫脫敏肯定是有用的，這毫無疑問 資料庫脫敏指對資料庫中的敏感數據進行一些技

❺ 簡述系統脫敏法的程序

系統脫敏法是一種常見的數據保護方式。
它的步驟主要有，辨別敏感性信息、建立脫敏規則、刪除襪蘆純原始數據中的敏感信息、替換或加密數據。
具體來說，首先，根據安全策略，將資料庫中的敏感信息區分出來，通常使用正則表達式實現，然後，建立相應的脫敏告咐規則，比如如果時間信息只要年月，則原數據中的日期可以用*替換，對身份證號也可以截取最後四位，最後，按照規則刪除原始數據中的敏感信息，並替換或者加密相應的數據，以保證數據的安全性。
拓展方面，系統脫敏法的實現技術可以是加密技術、海量隱私技術或者隨機化技術，以及基於這些技術的多層網路等。
另外，必要時，可以根嘩消據數據的使用情況，結合配套的管理機制，採取授權方式來訪問數據，從而進一步提高數據的安全性。

❻ 查詢文檔需脫敏處理是什麼時候

靜態脫敏原理：靜態脫敏系統先從源資料庫進行數據抽取（抽取數據的維度有三個：抽取全表內容、通過SQL語句抽取的內容、按照設定的脫敏內容數據量）需要脫敏的數據之後，在系統中通過相應的脫敏方式（包括覆蓋、隨機、替換、映射、SHA256演算法、可逆、可逆還原）進行數據脫敏，系統將脫敏之後的數據存儲至目標資料庫中；或升在此過程中，我們的脫敏系統需要「網路可達，授衫扒老權脫敏」。網路可達是源資料庫到脫敏系統再到目標資料庫之間的網路必須是連通的，不然沒有辦法做到抽取數據以及存儲數據；其次脫敏系統需要只讀賬號在源資料庫中抽取數據，需要讀寫賬號將脫敏之後的數據插入至目標資料庫中。

動態此圓脫敏原理：動態脫敏採用代理部署模式，進行應用層解析，對返回結果進行脫敏處理。客戶端先訪問到脫敏系統，脫敏系統根據客戶端訪問請求，通過代理用戶訪問資料庫，資料庫接收請求後返回結果給脫敏系統，脫敏系統再根據規則對返回數據進行脫敏處理，再將脫敏後的數據返回給客戶端，即針對生產庫返回的數據進行實時脫敏處理，確保返回數據的可用性和安全性。

❼ 數據脫敏簡單來說是什麼意思

就是把一些敏感的信息去掉。

譬如一個信息裡面含有一些身份證件之類的信息，還有類似姓名、性別等其他敏感數據。

可以通過一定的程序語句，在調閱的時候，把敏感信息去掉。

這個就叫數據的脫敏。

❽ 資料庫脫敏有用嗎會不會損壞重要數據

資料庫脫敏當然重要了，在企業和金融機構的後台資料庫中，儲存著大量的敏感信息。從商業慣例和數據安全形度，這些敏感信息都應該得到有效地保護，因為一旦發生信息泄密行為，不僅會造成重大的財產損失。
我了解到安華金和數據脫敏採用的脫敏演算法對敏感數據進行屏蔽、隨機替換、亂序處理和加密，將敏感數據轉化為虛構數據，將個人信息匿名化，為數據的安全使用提供基礎保障。同時，在不改變業務系統邏輯的前提下，保證脫敏後的數據保留原數據的特徵和分布，使企業低成本、高效率、安全地使用生產環境的隱私數據，不會損毀重要數據。

❾ 動態數據脫敏和靜態數據脫敏有什麼區別如何選擇

數據脫敏

數據脫敏的主要作用是對敏感數據按需進行漂白、變形、遮蓋等處理，避免敏感信息泄露。可實現自動化發現源數據中的敏感數據，同時又能保證脫敏後的輸出數據能夠保持數據的一致性和業務脊顫的關聯性。數據脫敏一般分為動態數據脫敏和靜態數據脫敏。那麼，兩者之間有什麼區別？分別在什麼情況下使用呢？

數據脫敏

動態數據脫敏常用在訪問敏感數據即時進行脫敏，一般用來解決在生產環境需要根據不同情況對同一敏感數據讀取時進行不同級別脫敏的場景，如業務脫敏、運維脫敏、數據交換脫敏等場景。首先，業務脫敏主要針對不同許可權業務用戶訪問敏感數據時，寬野陪採取不同級別的脫敏規則。其次，在運維脫敏場景中，許多企業的資料庫在運行中都面臨以下幾個問題：1. 共享、臨時賬號濫用現象，導致運維身份不清。2. 特權用戶訪問敏感數據，行為不受控。3. 當運維人員誤操作，關鍵數據丟失，數據難以恢復。4. 無法監控資料庫內部操作，無法進行追責溯源。面對上述問題，動態脫敏可以實現授權賬號進行訪問控制，對未授權的運維身份訪問敏感數據實現動態脫敏功能。同時，保證資料庫被誤操作後快速回復，並實時監控資料庫內部操作。最後，數據交換場景，是指通過API介面進行數據交換是非常常見的場景，通過API介面向特定平台提供數據時，需要對不同的用戶信息提供不同的脫敏策略。

靜態數據脫敏則一般應用在非生產環境或脫離原生業務系統使用。開發測試、數據慎蠢共享、科學研究時靜態數據脫敏的三個典型應用場景。首先，在開發測試場景中，比如銀行證券等敏感信息系統中包含有姓名、身份、賬號等敏感信息，但開發測試需要使用這些真實的數據，因此需要通過脫敏手段保證敏感數據不被泄露。其次，數據共享場景通常是在一些特定的需求下，將數據與其他部門或者外部企業共享。此時需要保留部分敏感數據，對特定的敏感數據進行處理。最後科學研究場景通常核心是將對數據進行統計分析，並將結果用於科學研究。那麼就需要保證，對數據進行脫敏之後仍數據仍保留原本的特徵和科學研究所所必須的內容。

不論是靜態數據脫敏還是動態數據脫敏，都不會對敏感數據（核心數據）造成破壞，並且保持數據原有的可用性。換言之，即使數據進行了脫敏操作（去掉了敏感信息），數據共享方仍然可以使用、可以處理、可以提取相應的特徵價值。