静态脱敏与动态脱敏的技术路线的区别
静态脱敏直接通过屏蔽、变形、替换、随机、格式保留加密（FPE）和强加密算法（如AES）等多种脱敏算法，针对不同数据类型进行数据掩码扰乱，并可将脱敏后的数据按用户需求，装载至不同环境中。静态脱敏可提供文件至文件，金融数据库水印一体机，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。导出的数据是以脱敏后的形式存储于外部存贮介质中，市级数据库水印一体机，实际上已经改变了存储的数据内容。
动态脱敏通过准确的解析SQL语句匹配脱敏条件，例如：访问IP、MAC、数据库用户、客户端工具、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或者拦截防护返回脱敏后的数据到应用端，从而实现敏感数据的脱敏。实际上存储于生产库的数据未发生任何变化。
数据库脱敏方案
1、无效化方案在处理待脱敏的数据时，通过对字段数据值进行 截断、加密、隐藏 等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值。一般采用特殊字符（*等）代替真值，这种隐藏敏感数据的方法简单，但缺点是用户无法得知原数据的格式，如果想要获取完整信息，要让用户授权查询。比如我们将身份号用 * 替换真实数字就变成了 "220724 ****** 3523"，非常简单。
2、随机值替换，字母变为随机字母，数字变为随机数字，文字随机替换文字的方式来改变敏感数据，这种方案的优点在于可以在一定程度上保留原有数据的格式，往往这种方法用户不易察觉的。我们看到 name 和 idnumber 字段进行了随机化脱敏，而名字姓、氏随机化稍有特殊，需要有对应姓氏字典数据支持。
3、数据替换与前边的无效化方式比较相似，不同的是这里不以特殊字符进行遮挡，而是用一个设定的虚拟值替换真值。比如说我们将手机统一设置成 “13651300000”。
4、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，通过密钥可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。
5、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，数据库水印一体机，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。
数据库脱敏实现背后的秘密
数据脱敏功能，基于SQL引擎既有的实现框架，在受限用户执行查询语句过程中，实现外部不感知的实时脱敏处理。关于其内部实现，如上图所示。我们将脱敏策略（Redaction Policy）视为表对象上绑定的规则，库水印一体机，在优化器查询重写阶段，遍历Query Tree中TargetList的每个TargetEntry，如若涉及基表的某个脱敏列，且当前脱敏规则生效（即满足脱敏策略的生效条件且enable开启状态），则断定此TargetEntry中涉及要脱敏的Var对象，此时，遍历脱敏列系统表pg_redaction_column，查找到对应脱敏列绑定的脱敏函数，将其替换成对应的FuncExpr即可。
经过上述对Query Tree的重写处理，优化器会自动生成新的执行计划，执行器遵照新的计划执行，查询结果将对敏感数据做脱敏处理。带有数据脱敏的语句执行，相较于原始语句，增加了数据脱敏的逻辑处理，势必会给查询带来额外的开销。这部分开销，主要受表的数据规模、查询目标列涉及的脱敏列数、脱敏列采用的脱敏函数三方面因素影响。
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