數據脫敏還(hái)能(néng)這(zhè)樣(yàng)玩？

數世咨詢發(fā)布的《2020網絡安全大事(shì)記》顯示，“2020年全球信息洩露用戶憑證數達8.27億個，洩露信息記錄達352.79億條，涉及人數約21.2億人。”

另據國(guó)外分析公司Canalys的研究顯示，2020年有310億條數據記錄被(bèi)盜，被(bèi)盜數據記事裡錄比上一年增長(cháng)了171%，占2005年來總共550億條被(bèi)盜數據記錄的一半還(hái)多。

爲了避免類似個人身份信息，通訊方式，銀行卡信息，身份證号碼等敏感數據的洩露，在數據的使用和流理在動中一般使用數據脫敏工具，將(j電章iāng)敏感數據進(jìn)行遮蔽、變形，降低敏感級别後(hòu)也不供開(kāi)發(fā)、測試，數據有謝分析等使用。

數據脫敏示例

《信息安全等保三級标準》就(jiù)指出“應用系統必須提供敏感标記設置功能(néng)”、“年機依據安全策略嚴格控制用戶對(duì)有敏感标記重要信息資源的操作”。《金融機了讀構重要信息系統投産及變更辦法》也做出了明确要求，測試環境中使用的敏感路請生産數據應進(jìn)行脫敏、變形國家處理，确保數據的完整性、安全性和可用性。

爲了實現法規遵從，滿足數據安全使用需求，需要將(jiāng)核心敏感數據利用動态脫敏、靜态脫敏知說等方式從生産環境抽取出來，支持不同級别的脫敏，滿足企業對(duì)數據的火好多種(zhǒng)使用需求。但傳統數據脫敏方式下，從準備脫敏源數據到分發(fā)給開(kāi)發(fā)、測試等環境還藍鄉(hái)存在以下痛點：

一是傳統方式下，單純依靠手動準備脫敏源數據工作量大，準備時(shí)間長(cháng)；

二是數據脫敏完成(chéng)後(hòu)，分發(fā)給不同的環境使用，特别是任務多，數據量大時(shí)，系工麗統存在瓶頸，影響數據分發(fā金不)效率，間接影響後(hòu)面(m山城iàn)的數據使用；

三是脫敏後(hòu)的數據需要消耗較多制亮的存儲資源，假設脫敏後(hòu)的數員綠據是100GB，需要給到4份拷貝供不同的開(kāi)發(fā)和測試使用，意味著(zh雪呢e)需要爲此準備400GB的存儲空間開(kāi)支。并且，脫敏後(hòu)的數據缺乏數據安全管控，依然存在著(zhe)數據洩露的風險。

傳統數據脫敏方式

上訊信息敏捷數據管理平台ADM作爲國(guó)内首款商業化CDM（數據副本管理）産品，以數據虛拟化技術爲核心，注重對(duì)數頻中據的全生命周期管理。在數據使用安全上，其内置了敏感數據脫敏功能器嗎(néng)，實現了對(duì)數據中敏感信答金息的自動化發(fā)現和智能(néng)化脫敏。

相比傳統數據脫敏方式，ADM擁有以下優勢：

1、基于ADM高效的數據複制管理引擎，無需手動，可自動化準她林備脫敏源數據，數據準備從原來的按天或按月，數老縮短到分鍾級，數據秒級分發(fā)，數據脫敏效率相比傳統習家方式獲得數十倍到上百倍提高。

2、利用ADM數據虛拟化技術，脫敏後(hòu)的數據庫挂載給到目标端讀寫，滿足開(kā男資i)發(fā)、測試、數據分析數據使用需求，幾乎不占用存儲資源東農，節省存儲開(kāi)支。

3、結合ADM權限控制，數據庫審計等功能(néng)，避免了數據使用者在開(kāi)發(fā)和測試環境中接觸到真實數據，有街能效降低數據洩露的風險。

4、ADM内置了數十種(zhǒng)包括個人和企業信息的脫敏規則，可以自動的對(duì)站冷敏感信息進(jìn)行發(fā)村道現和脫敏。靈活多樣(yàng)的脫敏規則，又最大程度保但相留了數據的業務屬性。

ADM脫敏策略

5、可提供靜态脫敏和動态脫敏兩(li報冷ǎng)種(zhǒng)方式。靜态脫敏适用于將(jiāng)數據抽取出生産環境化訊脫敏後(hòu)分發(fā)至測試、開(kāi小村)發(fā)、培訓、數據分析等場景，動态脫敏适用于不子對脫離生産環境，對(duì)敏感數據的查詢和調用結果進(jìn)能也行實時(shí)脫敏。

而對(duì)于已經(jīng)擁有脫敏系統的用戶來說(shuō)，又不想放棄現有的脫敏平台，同時(shí)又想解決傳統脫敏方熱票式遇到的各種(zhǒng)問題，有沒(méi)有一種(zh車麗ǒng)很好(hǎo)的解決方案？

“ADM+第三方脫敏系統”組合解決方案

實際上，ADM基于靈活的License控制，可按需交付任意功能(néng)模塊，如同“樂高積木”業去自由組合。在上述場景下，在已有脫敏系統的環境中，隻需要部署ADM的虛拟數據庫即可，而不用選擇脫敏模塊，同樣(yà一票ng)也可以幫助用戶解決備份數據有效性驗證、數據自動化準備、數據快速分發見西(fā)等問題。如此，不僅保護了企業原有投資，減少資源浪費，也滿足美下了用戶構建自動化脫敏平台的需求。