數據安全產品之認識數據脫敏系統

隨着業務的快速發展，特別是在銀行、電信、醫療等行業中，企業積累了大量的包含賬戶、個人身份信息、財務信息等敏感信息的數據。這些數據如果被泄露或損壞，不僅會給企業帶來經濟上的損失，還可能嚴重影響企業的聲譽和客戶的信任。

此外，隨着數據分析和挖掘技術的廣泛應用，企業需要對數據進行各種處理以滿足業務需求。然而，在數據使用的過程中，如何確保敏感數據不被泄露或濫用成爲了一個重要的問題。特別是在開發、測試、外包等場景中，直接使用真實數據存在極大的風險。

因此，數據脫敏技術應運而生。它通過對敏感數據進行變形、替換、刪除等操作，使數據在保持一定特徵的同時，不再包含敏感信息。這樣，即使數據被泄露，也不會造成嚴重的後果。

本文讓我們一起來認識數據脫敏系統

一、什麼是數據脫敏

數據脫敏是一種信息安全技術，它通過將敏感信息轉換成無實際意義的數據，同時保持原始數據的格式、類型和業務邏輯，以確保數據在使用過程中的安全性和合規性。數據脫敏的目的是保護個人隱私和企業敏感信息，防止數據在非生產環境中泄露或被不當使用。

數據脫敏具有幾個關鍵點：敏感數據、脫敏規則、使用環境。敏感數據是需要進行保護的目標，如身份證號、手機號、卡號、客戶號等個人信息；脫敏規則是進行數據變形時遵循的標準或方法；使用環境則是指數據脫敏後應用的具體場景，如開發、測試環境等。

數據脫敏的類型主要有兩種：靜態脫敏和動態脫敏。靜態脫敏是指對敏感數據進行脫敏處理後，將數據從生產環境導入到其他非生產環境進行使用。而動態脫敏則會對數據進行多次脫敏，更多應用於直接連接生產數據的場景，在用戶訪問生產環境敏感數據時，通過匹配用戶IP或MAC地址等脫敏條件，根據用戶權限採用改寫查詢SQL語句等方式返回脫敏後的數據。

通過數據脫敏，企業可以在確保數據安全性和隱私性的前提下，充分利用數據進行業務分析、測試和開發等工作，同時滿足法規合規性要求。

二、爲什麼要做數據脫敏

數據脫敏是數據保護的關鍵環節，主要出於以下原因：

1. 保護隱私：數據脫敏可以確保敏感信息不被未經授權的人員訪問或濫用。例如，在醫療、金融等領域，個人身份信息、疾病信息、財務信息等都屬於高度敏感數據，如果不進行脫敏處理，一旦泄露，可能會給個人或組織帶來嚴重的隱私和財務風險。
2. 遵守法規：許多國家和地區都有關於數據保護和隱私的法律法規，要求企業在處理個人數據時必須採取適當的保護措施。數據脫敏是滿足這些法規要求的重要手段之一。
3. 安全測試：在軟件開發和測試過程中，經常需要使用真實的數據進行模擬測試。然而，直接使用原始敏感數據進行測試可能會帶來安全風險。通過數據脫敏，可以在保留數據結構和特性的同時，去除敏感信息，從而確保測試過程的安全性和合規性。
4. 防止數據濫用：即使在企業內部，不同部門和員工對數據的訪問和使用權限也應有所限制。數據脫敏可以防止員工濫用數據，確保數據在內部使用的安全性和合規性。

總的來說，數據脫敏是確保數據安全和隱私保護的重要手段，有助於企業在處理敏感數據時遵守法規要求，降低安全風險，並促進數據的合規使用和共享。

三、數據脫敏系統的工作原理

數據脫敏系統的工作原理涉及幾個關鍵步驟和技術，主要目的是將敏感數據轉換成非敏感數據，同時保持數據的一致性和可用性。

1. 數據識別：首先，系統需要識別和分類需要脫敏的數據。這通常涉及到掃描數據源，如數據庫、數據倉庫或文件系統，以確定包含敏感信息的數據字段。這些數據字段可能包括個人身份信息（如姓名、身份證號、聯繫方式等）、財務信息、健康記錄等。
2. 脫敏規則定義：一旦識別了敏感數據，下一步是定義脫敏規則。這些規則指定了如何轉換敏感數據，以及哪些數據需要被脫敏。脫敏規則可以基於數據類型、數據敏感級別、業務需求和合規要求來制定。例如，可以使用掩碼遮蓋電話號碼的一部分，或者將姓名替換爲隨機生成的別名。
3. 脫敏算法應用：根據定義的脫敏規則，系統將選擇合適的脫敏算法來處理數據。這些算法可能包括數據替換、數據混淆、數據加密、散列等。例如，可以使用僞隨機數生成器產生新的、不與原始數據相關的數據，或者應用加密算法將原始數據轉換爲不可讀的密文。
4. 數據轉換：在應用脫敏算法後，敏感數據將被轉換成非敏感數據。這個過程需要確保數據的格式和結構保持不變，以便數據仍然可以用於分析、測試或其他業務用途。
5. 數據驗證和審計：脫敏後的數據需要進行驗證，以確保敏感信息已被有效脫敏，並且數據的一致性和完整性得到保持。此外，系統通常包括審計功能，記錄所有脫敏活動，以便在需要時進行審查和合規性報告。
6. 數據輸出：經過脫敏處理的數據可以輸出到目標系統或存儲位置，供進一步的業務使用。這些數據現在可以安全地在非生產環境中使用，例如開發、測試或數據分析，而不會泄露敏感信息。

數據脫敏系統的設計和實現需要考慮到數據的安全性、可用性和合規性。系統應具備靈活性和可擴展性，以適應不斷變化的業務需求和法規要求。通過這些步驟，數據脫敏系統能夠有效地保護敏感數據，同時允許數據在各種環境中安全地使用。

四、常見的數據脫敏方法

常見的數據脫敏方法主要包括以下幾種：

1. 哈希脫敏：這是通過將數據通過哈希函數轉換成固定長度的摘要信息。這種脫敏方法的優點是不可逆，即無法通過摘要信息還原出原始數據，從而確保了數據的安全性。
2. 加密脫敏：使用加密算法將數據轉換成密文，只有擁有相應密鑰的人才能對其進行解密還原。這種方法的優點在於可以通過密鑰進行數據的還原，但缺點是需要保護好密鑰的安全性，防止泄露。
3. 掩碼脫敏：這種方法是將數據中的一部分信息替換成通用的字符，如用“*”或“X”來代替部分數據。其優點是簡單、易於實現，但也存在被還原的風險。
4. 僞造脫敏：將真實數據替換成一些看起來合理的但並非真實的數據。例如，將真實的姓名替換成隨機的姓名或將真實的年齡替換成一個合理的年齡區間。
5. 基於規則的脫敏：根據不同的敏感程度，制定相應的脫敏規則。對於姓名、聯繫方式等個人信息，可以將關鍵信息用“*”代替。
6. 數據擾動脫敏：將原始數據進行隨機化處理，添加一定的隨機誤差，使得原始數據不易被還原，從而達到數據保護的目的。

這些方法可以根據具體的業務需求和數據特性進行選擇和應用，以確保數據的安全性和隱私性。同時，也需要注意，任何脫敏方法都不是絕對安全的，需要綜合考慮技術、管理和法律等多個層面的因素，來制定和完善數據保護策略。

五、數據脫敏系統的主要功能

數據脫敏系統具備一系列核心功能，這些功能旨在確保敏感數據的安全性和合規性，同時滿足各種業務需求。數據脫敏系統的主要核心功能包括：

1. 數據識別與分類：
   系統能夠自動識別和分類敏感數據，如個人身份信息、財務信息、商業機密等。
   通過預設的規則或算法，系統能夠準確識別出需要進行脫敏處理的數據項。
2. 脫敏規則配置：
   系統允許用戶根據業務需求自定義脫敏規則，包括替換、遮蔽、變形、加密等多種脫敏方法。
   用戶可以針對不同的數據類型和敏感程度，配置不同的脫敏策略。
3. 數據脫敏處理：
   根據預設的脫敏規則，系統能夠自動對敏感數據進行脫敏處理。
   脫敏過程可以批量進行，也可以針對特定數據進行單獨處理。
4. 脫敏效果驗證：
   系統提供脫敏效果驗證功能，確保脫敏後的數據達到預期的效果。
   用戶可以通過對比原始數據和脫敏數據，驗證脫敏操作的準確性和完整性。
5. 數據管理與調度：
   系統提供統一的數據管理和調度功能，方便用戶對脫敏數據進行管理和使用。
   用戶可以方便地查看、查詢和導出脫敏數據，滿足不同的業務需求。
6. 審計與監控：
   系統記錄脫敏操作的全過程，包括操作時間、操作人員、操作內容等。
   提供審計日誌和監控報表，方便企業進行安全審計和合規性檢查。
7. 權限管理與控制：
   系統具備嚴格的權限管理和控制功能，確保只有授權的用戶才能訪問和操作脫敏數據。
   通過角色和權限的設置，實現不同用戶之間的數據隔離和訪問控制。
8. 可擴展性與集成性：
   數據脫敏系統通常具備良好的可擴展性，能夠支持不同規模和複雜度的數據脫敏需求。
   系統還提供了與其他系統的集成接口，方便與其他數據管理和安全系統進行對接。

這些功能共同構成了數據脫敏系統的核心功能體系，有助於企業全面、高效地管理和保護敏感數據，確保數據的隱私性和安全性。

六、數據脫敏系統的部署方式

脫敏產品一般支持代理接入部署模式和半透明網橋部署模式兩種部署模式，滿足用戶不同的系統部署需求場景。

1. 代理接入部署模式
   利用代理接入部署模式將動態數據脫敏系統並聯接入網絡，客戶端邏輯連接動態數據脫敏系統的IP地址，使得動態數據脫敏系統轉發流量到數據庫服務器。

2. 半透明網橋部署模式
   利用半透明網橋部署模式將動態數據脫敏系統物理串聯接入網絡，所有用戶訪問的網絡流量均串聯流經該設備。通過半透明網橋技術，客戶端看到的數據庫服務的IP地址不變。

七、數據脫敏與去標識化的關係與區別

數據脫敏（Data Masking）和去標識化（de-identification）是兩種不同的數據處理技術，它們都旨在保護敏感信息，但方法和目的有所不同。

1. 目的和應用場景：
   ○ 數據脫敏主要是爲了在非生產環境中保護敏感數據，例如在開發、測試或培訓環境中使用生產數據的副本。它的目的是通過替換、掩蓋或其他技術手段，使得敏感數據在外觀上不再識別得出，同時保持數據的某些使用功能和分析價值。
   ○ 去標識化則是將個人信息從數據集中剝離，使得數據不再能夠直接或間接地識別特定的個人。它的目的是在數據發佈、共享或用於統計和研究等場景中，保護個人隱私，同時允許數據的其他用途。
2. 處理程度和技術方法：
   ○ 數據脫敏可以採用多種技術手段，如數據替換、數據掩蓋、數據混淆等，這些方法通常保持了數據的格式和結構，但改變了數據的內容，使其無法追溯到原始個人。
   ○ 去標識化則更側重於消除或減少數據集中與個人身份的關聯性，它可能包括刪除直接標識符、使用僞匿名技術、應用統計技術等，以確保數據在不借助額外信息的情況下無法識別個人。
3. 法律和合規要求：
   ○ 數據脫敏通常是爲了滿足特定的業務需求和合規要求，如《電信和互聯網行業數據安全標準體系建設指南》中提到的數據處理標準，以及《個人信息保護法》中對個人信息處理的規定。
   ○ 去標識化則更多地關聯於數據的發佈和共享，它需要確保處理後的數據不再屬於個人信息，從而不受個人信息保護法規的約束，如《個人信息保護法》第4條所述的匿名化信息不屬於個人信息。
4. 數據的可用性：
   ○ 脫敏後的數據通常仍然可以用於分析、測試和開發等目的，儘管數據的敏感內容已經被改變或隱藏。
   ○ 而去標識化後的數據則更側重於數據的發佈和共享，其可用性可能受到更多限制，因爲它需要確保數據無法被重新識別到個人。

總結來說，數據脫敏和去標識化都是爲了保護敏感信息，但它們在目的、處理手段、法律要求和數據可用性方面存在差異。數據脫敏更側重於在非生產環境中保護數據的外觀和某些功能，而去標識化則側重於消除數據與個人身份的關聯，以確保數據的安全發佈和共享。

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