金融数据安全综合治理平台系统-北京金华博通

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    2023-5-23

李善洲
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数据库---泄露风险模型

是对所有可标识列进行移除或是---,使得攻击者无法直接标识用户。但是攻击者还是有可能通过多个半标识列的属性值识别个人。攻击者可能通过社工(知道某个人的姓名,企业数据安全综合治理平台系统,邮编,金融数据安全综合治理平台系统,生日,性别等)或是其他包含---的以开放数据库获得特定个人的半标识列属性值,并与大数据平台数据进行匹配,从而得到特定个人的---息。如果攻击者知道某用户的邮编和年龄,就可以得到该用户的------息。为了避免这种情况的发生,通常需要对半标识列进行---处理,如数据泛化等。数据泛化是将半标识列的数据替换为语义--致但更通用的数据,已上述数据为例,对邮编和年龄泛化后的数据





数据库---功能

---数据---有效性:------后的数据能够准确反映原始数据的业务属性和数据分布特征,例如对于原始数据中的姓名、地址、病症、企业名称等信息需要在---后仍然具有可读性;---后的数据需要满足业务系统的数据规则,能够正确的通过业务系统的数据有效性验证,如身份号、银行号的校验码,生日数据的区间,有效的发卡行信息,市级数据安全综合治理平台系统,年龄与出生日期的匹配等。

保留数据关联性:---后的数据应能满足业务系统的数据关系特征,严格保留原有的数据关系;例如身份号在多个表中出现,需要---这些数据经过---后也是一样的。另外,对于具有时间序列关系的数据,需要---每个日期---后仍然能够保持原有的时间序列。

---快速---:高场景下的数据量很大,包括表数量多,单表数据多,每日增量数据多等等。为了能够尽可能节省人工劳动成本,---产品的性能一定要高,能够支持增量数据定期自动执行---。






数据库---规则

一般的---规则分类为可恢复与不可恢复两类。

可恢复类,数据安全综合治理平台系统,指---后的数据可以通过一定的方式,可以恢复成原来的敏感数据,此类---规则主要指各类加解算法规则。

不可恢复类,指---后的数据被---的部分使用任何方式都不能恢复出。-般可分为替换算法和生成算法两大类。替换算法即将需要---的部分使用定义好的字符或字符串替换,生成类算法则更复杂一些,要求---后的数据符合逻辑规则,即是“看 起来很真实的假数据”。







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