数据库保险箱

‘壹’ 比特信安数据脱敏系统亮点及特色

1.1 利用了大数据脱敏
结合四川省科技厅“海量数据信息挖掘脱敏技术研究及应用“项目，首次创新性地提出采用大数据平台技术实现海量数据的脱敏，结合智能匹配算法对大数据内容进行选择性脱敏的专利技术有效的解决了当前传统的脱敏技术和产品（包括静态数据脱敏和动态数据脱敏中使用的替换和加密）均不能解决的海量数据的敏感数据快速智能识别的问题。
1.2 FPE格式保留加密
在实际应用中，对数据库中的信用卡号、身份证号等敏感数据进行加密非常必要，然而使用传统分组密码通常会扩展数据，使数据长度和类型发生变化，需要修改数据库结构或应用程序来适应这些变化，成本非常高。
FPE通过克隆原始数据进行掩码转换，输出一个与原数据格式、关联一模一样的数据，用于解决从生产环境的数据向测试环境(或者开发环境)导入时可能产生的数据内容安全问题。FPE技术在大数据领域作用非常大，比如美国Voltage 公司已将FPE 技术应用到其安全产品SecureData 中。
1.3 智能匹配算法对大数据内容进行选择性脱敏技术
常规手段对其进行脱敏保护时也会遇到不少难题，比如：使用单一的脱敏算法对大数据进行整体脱敏保护，优点是策略简单，直接将脱敏算法平移到大数据脱敏系统中即可。缺点是单一的脱敏算法对所有的海量数据进行脱敏处理，导致脱敏粒度较粗，不能有针对性的满足系统的脱敏需求。
通过智能匹配算法（比如近义词搜寻、词语向量相似度、缩写识别、拼音匹配等智能搜寻算法）对大数据内容进行选择性脱敏处理，能智能、有效实现海量数据脱敏处理。
1.4 采用大数据保险箱专用硬件实现海量数据的高效脱敏处理
整个海量数据脱敏处理系统基于大数据平台技术，通过采用硬件级的大数据安全保险箱，通过采用sqoop/Impal技术实现海量数据的高效脱敏
1.5 支持动静态脱敏
除静态脱敏，比特信安脱敏系统可在通讯层面上，通过代理部署方式，对业务系统数据库中敏感数据进行透明的、实时的脱敏。产品依据用户的角色、职责和其他IT定义身份特征，动态的对生产数据库返回的数据进行专门的屏蔽、加密、隐藏和审计，可确保不同级别的用户按照其身份特征恰如其分的访问敏感数据，并且不需要对生产数据库中的数据进行任何改变。
动态数据脱敏同样支持同义替换、部分遮蔽、混合脱敏、确定性脱敏及可逆脱敏，产品使用者可根据不同用户身份特征，指定对应的数据脱敏算法。