数据脱敏的原则有哪些

如题所述

第1个回答  2021-02-22
数据脱敏系统是一款对敏感数据进行数据自动发现、数据脱敏的专业的数据安全脱敏产品。可实现自动化发现源数据中的敏感数据,并对敏感数据按需进行漂白、变形、遮盖等处理,避免敏感信息泄露。同时又能保证脱敏后的输出数据能够保持数据的一致性和业务的关联性。
数据脱敏原则
1、实现数据脱敏需求,并保证脱敏过程安全
随着互联网的普及、大数据价值的飙升,敏感信息泄漏事件已经充斥在日常生活中,企业是敏感信息的聚集地,也是数据泄漏的源头。数据共享、分析等才有价值,也就导致数据泄漏。目前脱敏是国家法律法规要求,也是企业核心数据不被泄漏的基本保护措施,在脱敏过程中也需要保证数据安全,防止脱敏过程中核心数据泄漏,实现合规。
2、脱敏数据不可逆向解析
数据脱敏后流出,应保证数据是安全的、不可逆向解析的。如可被逆向破解,脱敏将不再有实际意义。
3、可进行敏感数据自动发现,提升脱敏效率
互联网、数据共享等打破了数据孤岛问题,使数据更有价值,而海量的数据手动配置脱敏规则脱敏费时费力,效率低下,需实现敏感数据自动发现,建立敏感信息知识库,通过不断更新完善知识库和脱敏策略,整体提升脱敏效率。
4、数据脱敏前后逻辑关系一致,保证数据质量
通常脱敏的数据时用于数据分析、开发、测试等场景,此类场景需要保证脱敏前后逻辑关系一致,脱敏数据是可用的、有效的、真实的,数据质量时符合场景需求的。
数据脱敏给客户带来的价值
1、 降低敏感数据泄密风险
包含客户姓名、年龄、手机号、银行帐号等敏感信息的数据通过脱敏系统变成符合数据使用场景的非敏感数据,使敏感信息保持在可控业务系统内部,明显降低敏感数据泄漏风险。
2 、提升测试培训质量
利用系统“脱敏数据以假乱真”的功能特点,最大限度的保证脱敏后数据的“真实性”,即依然依然保持数据特征、业务规则、数据关联性,可以有效提升开发测试、培训的质量。提供更加真实的数据,帮助测试环节能贴近真实运行环境,促进测试系统的问题暴露。
3、 提升相关工作效率
从低速脱敏演进到高速脱敏,改变以往对手工的原始脱敏方式,大大减少脱敏所需时间,提升交付效率。
利用脱敏系统当天即可响应脱敏需求,最快当天可实现脱敏数据交付。使数据脱敏工作不再成为项目进度的瓶颈,促进缩短项目周期,提升需求方的满意度。
4 、符合监管部门法规要求
无论是最高规格的法律,到政府机构的法规、政策,已经各行业的规范、指南、指导意见等,对包含个人信息在内的各类敏感数据都提出了要求。数据脱敏系统可以帮助企事业在数据安全上更进一步,满足法律法规的需求。
5 、灵活适应各种数据应用场景
对于敏感数据进行基础的去敏感处理只是第一步,应对不同的数据应用场景,脱敏系统需要进行进一步的处理,如开发测试场景要求脱敏后的数据保持原有业务属性、数据分析场景要求保留部分数据真实信息。