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    2023-6-24

李善洲
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静态---与动态---的技术路线的区别

静态---直接通过屏蔽、变形、替换、随机、格式保留加密(fpe)和强加密算法(如aes)等多种---算法,针对不同数据类型进行数据掩码---,并可将---后的数据按用户需求,装载至不同环境中。静态---可提供文件至文件,文件至数据库,数据库至数据库,数据库至文件等不同装载方式。导出的数据是以---后的形式存储于外部存贮介质中,实际上已经改变了存储的数据内容。

动态---通过准确的解析sql语句匹配---条件,例如:访问ip、mac、数据库用户、---工具、操作系统用户、主机名、时间、影响行数等,在匹配成功后改写查询sql或者拦截防护返回---后的数据到应用端,从而实现敏感数据的---。实际上存储于生产库的数据未发生任何变化。






数据库---平台的设计方向

包括静态大数据---平台和动态大数据---平台,所谓静态和动态之分,主要在于---的---不同。对于静态---来说,企业数据库---系统,数据管理员提前对数据进行不同级别的---处理,生成不同安全级别的数据,然后授予不同用户访问不同安全级别数据的权限。对于动态---来说,管理员通过元数据管理不同用户访问具体数据的安全权限,在用户访问数据的时候,动态的从原始数据中按照用户权限动态的进行---处理。大数据平台脱敏技术方案是--个非常有趣的课题,目前业界还没有看到有成熟的方案,鉴于其对数据安全和数据价值的作用,非常值得深入研究,希望以后可以继续以合适的方式分享我在这方面的研究与实践。







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,库---系统,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,---数据库---系统,规范,数据库---系统,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。





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