数据库---介绍

数据---(data masking),又称数据漂白、数据去---化或数据变形。百度百科对数据---的定义为:指对某些---息通过---规则进行数据的变形，实现敏感---数据的---保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中---使用---后的真实数据集。

随着大数据时代的到来,大数据商业价值的挖掘,用户的定位大数据中蕴藏的---商业价值被逐步挖掘出来,但是同时也带来了---的挑战----信息的保护。---与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等，这些都是人的---，也是我们所关注的一类---息，在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的---信息，也将是数据---必须解决的难题。

数据库---的功用

用户---数据保护与挖掘用户数据价值是两个互相冲突的矛盾体,的数据---，需要抹去全部的用户标识信息，使得数据潜在的分析价值---降低。另一方面， 完全保留用户---数据信息，可较大化数据的分析价值，同时导致用户---泄露的风险无法控制。因此大数据---平台的设计目标并不是实现工具算法用来完全抹去全部的用户标识信息,

数据库---泄露风险可控

实现基于大数据平台的---算法库，可并行，的按照---规则对---数据进行---。基于数据---的理论基础，建立用户---数据泄露风险的衡量模型，可定性定量的准确衡量数据可能发生泄露的风险。可管理。结合大数据平台的用户体系，权限管理体系，以及---数据不同保护级别的权限管理体系,实现对---数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度，规范，法务等管理,实现在尽可能保护用户---数据，减少数据泄露风险的前提下，较大化保留数据分析挖掘的价值。可审计。对数据的访问要---可回溯，可审计，当发生数据泄露时，要---能够通过审计日志找到对应的泄露人员。

数据---处理是指什么？

数据---处理就是对敏感数据进行变形处理，其目的是保护---数据等信息的安全，例如机构和企业收集的---、卡信息等敏感数据。数据---从技术上可以分为静态数据---和动态数据---两种。静态数据---一般应用于数据外发场景，例如需要将生产数据导出发送给开发人员、测试人员、分析人员等；动态---一般应用于直接连接生产数据的场景，例如运维人员在运维的工作中直接连接生产数据库进行运维，人员通过应用直接调取生产中的---等