IT外包網管服務,數據安全事件頻發,數據脫敏技術發展趨勢如何?

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藍盟IT小貼士,來嘍!
數據解靈敏度技術是能夠通過數據的變形來處理機密數據并降低數據的機密性的數據處理技術。 合理使用數據脫敏技術可以有效地減少敏感數據的采集、傳輸、使用等過程中的暴露,降低敏感數據泄露的風險,并盡可能減少由數據泄露造成的危害。 可以基于不同的數據去敏度規則和算法,對特定敏感數據結合多種數據變形方案進行處理,在不同程度上降低數據機密度,在相對嚴格的去敏度規則和算法下實現匿名化處理。
由于數據脫敏技術本質上是對數據的變形處理,數據脫敏技術的另一個特征是能夠在一定程度上保持數據的本來的特性,因此脫敏后的數據依然具有可用性。 對整個數據集使用統一的去靈敏度處理算法可以在降低數據靈敏度的同時保證整個數據集的統計特性、數據唯一性不變,繼續滿足相關性分析、機器學習、即時查詢等應用場景的使用需要。
在實際應用數據脫敏技術時,常常涉及脫敏算法、脫敏規則、脫敏策略三個不同的概念。
數據敏感性技術的核心是對敏感數據進行變形處理以降低敏感性。 其中,用于脫敏處理的特定數據變形方式是脫敏算法。 通過將一個或一個以上脫敏算法的組合應用于特定敏感數據來形成基于原始脫敏算法的脫敏規則。 在特定商業場景中,根據不同商業場景選擇特定的一系列脫敏規則可以稱為脫敏策略。
對于實現數據脫敏技術和數據脫敏的應用和工具,數據脫敏算法是其核心能力,常見的脫敏算法包括加密、掩碼、置換、模糊等。
除了上述基本的去敏感度算法之外,整個數據集的去敏感度策略還變得更加復雜,以便實現更高級別的機密信息保護能力,尤其是特定級別的去敏感度策略。 例如,個人信息保護場景的匿名化的要求中需要使用k匿名化、l多樣化、t接近性等匿名化方法。

靜態數據解壓縮靜態數據解壓縮的主要目標是對整個數據集的大量數據一次進行整體解壓縮處理,典型地,根據制定的數據解壓縮規則,使用諸如ETL技術的處理方案對該數據集進行統一的變換處理。 基于去靈敏度規則降低數據靈敏度,同時靜態去靈敏度盡可能少地破壞了數據集合中存在的諸如數據相關性、統計特征等可挖掘信息,并且能保留更有價值的信息。 靜態敏感度通常用于生產環境中需要開發、測試或傳播敏感數據的場景。

文/上海藍盟 IT外包網管服務

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