数据库脱敏从部署方式来看
串联接入到数据库服务器的前端和以插件的方式安装于数据库服务器当中，是数据库脱敏系统发挥自身作用的较大前提。但串联接入和以插件的方式安装在服务器系统中，都会改变数据库服务器所处的网络环境，参与数据交互的过程，一旦串联“节点”或者插件出现故障，会对数据库产生未知的影响，轻者业务中断，重者数据丢失、损坏。
数据库脱敏介绍
数据脱敏(Data Masking)，又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。百度百科对数据脱敏的定义为:指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。
随着大数据时代的到来，水印数据库报价，大数据商业价值的挖掘，用户的定位大数据中蕴藏的巨大商业价值被逐步挖掘出来，但是同时也带来了巨大的挑战-个人隐私信息的保护。个人信息与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等，银行水印数据库报价，这些都是人的隐私，也是我们所关注的一类敏感信息，企业水印数据库报价，在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的隐私信息，也将是数据脱敏必须解决的难题。
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，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，医院水印数据库报价，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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