为什么需要数据库脱敏？
所谓避免隐私数据泄露，是指避免使用数据的人员( 数据分析师，BI 工程师等)将某行数据识别为某个人的信息。数据脱敏技术通过对数据进行脱敏，如移除识别列，转换半识别列等方式，市级数据资产分类分级调试，使得数据使用人员在保证可对#2 (转换后)半识别列，#3 敏感信息列以及#4其他列进行数据分析的基础上，数据资产分类分级调试，在一定程度上保证其无法根据数据反识别用户，金融数据资产分类分级调试，达到保证数据安全与较大化挖掘数据价值的平衡。
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，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，这些都是人的隐私，也是我们所关注的一类敏感信息，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。
数据库脱敏的功用
用户隐私数据保护与挖掘用户数据价值是两个互相冲突的矛盾体，的数据脱敏，需要抹去全部的用户标识信息，使得数据潜在的分析价值大大降低。另一方面， 完全保留用户隐私数据信息，可较大化数据的分析价值，同时导致用户隐私泄露的风险无法控制。因此大数据脱敏平台的设计目标并不是实现工具算法用来完全抹去全部的用户标识信息，
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