1、数据脱敏概念

数据脱敏也叫数据的去隐私化，在我们给定脱敏规则和策略的情况下，对敏感数据比如手机号、银行卡号等信息，进行转换、修改或者遮盖的一种技术手段。该技术主要用于防止敏感数据直接在不可靠的环境下使用。
脱敏原则：数据脱敏应保持原有的数据特征、业务规则和数据关联性，保证后续开发、测试以及数据分析过程中不会受到脱敏的影响。确保脱敏前后的数据一致性和有效性。

2、数据脱敏分类

数据脱敏分为静态数据脱敏（SDM）和动态数据脱敏（DDM）;
静态数据脱敏（SDM）：静态数据脱敏需要建立新的非生产环境数据库用于和生产环境隔离，敏感数据由生产库抽取脱敏后存储到非生产库。这样脱敏后的数据与生产环境隔离，满足业务需要的同时又保障了生产数据的安全。
动态数据脱敏（DDM）：一般用在生产环境，访问敏感数据时实时进行脱敏，因为有时在不同情况下对于同一敏感数据的读取，需要做不同级别的脱敏处理，例如：不同角色、不同权限所执行的脱敏方案会不同。

3、数据脱敏方案

常用的数据脱敏方案有：无效化、随机值、数据替换、对称加密、平均值、偏移和取整等；
无效化：无效化是指对敏感数据进行加密、截断或隐藏。这种方案一般会用特殊符号（如*）替换真实数据，操作简单，但是用户无法得知原数据的格式、可能会影响后续的数据应用。
随机值：随机值是指对敏感数据进行随机替换（数字替换数字、字母替换字母、文字替换文字）。这种脱敏方式会在一定程度上保证敏感数据的格式，便于后续的数据应用。一些有实际意义的文字脱敏的时候可能需要脱敏字典的支持，如人名，地名等。
数据替换：数据替换和无效化、随机值的脱敏方式比较相似，不过这里不是用特殊字符也不是用随机值，而是用特定的值来替换脱敏数据。
对称加密：对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法，通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密，密文格式与原始数据在逻辑规则上一致，通过密钥解密可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。
平均值：平均值方案经常用在统计场景，针对数值型数据，我们先计算它们的均值，然后使脱敏后的值在均值附近随机分布，从而保持数据的总和不变。
偏移和取整：这种方式通过随机移位改变数字数据，偏移取整在保持了数据的安全性的同时保证了范围的大致真实性，比之前几种方案更接近真实数据，在大数据分析场景中意义比较大。

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