数据库脱敏规则
一般的脱敏规则分类为可恢复与不可恢复两类。
可恢复类，指脱敏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，此类脱敏规则主要指各类加解算法规则。
不可恢复类，指脱敏后的数据被脱敏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。替换算法即将需要脱敏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，要求脱敏后的数据符合逻辑规则，即是“看 起来很真实的假数据”。
数据库脱敏泄露风险模型
是对所有可标识列进行移除或是脱敏，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，邮编，生日，性别等)或是其他包含个人信息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敏感信息。如果攻击者知道某用户的邮编和年龄，政府数据资产分类分级报价，就可以得到该用户的疾病敏感信息。为了避免这种情况的发生，通常需要对半标识列进行脱敏处理，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。
怎么用数据库脱敏？
动态数据脱敏，是在查询语句执行过程中，资产分类分级报价，根据生效条件是否满足，实现实时的脱敏处理。生效条件，数据资产分类分级报价，通常是针对当前用户角色的判断。敏感数据的可见范围，即是针对不同用户预设的。系统管理员，具有权限，任何时刻对任何表的任何字段都可见。确定受限制用户角色，金融数据资产分类分级报价，是创建脱敏策略的开始的一步。
敏感信息依赖于实际业务场景和安全维度，以自然人为例，用户个体的敏感字段包括：姓名、身份号、手机、邮箱地址等等；在银行系统，作为客户，可能还涉及银行号、过期时间、支付密码等等；在公司系统，作为员工，可能还涉及薪资、教育背景等。
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