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，金融数据脱敏安装，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），脱敏安装，则断定此TargetEntry中涉及要脱敏的Var对象，数据脱敏安装，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。
静态数据库脱敏
静态脱敏一般用于非生产环境，在不能将敏感数据存储于非生产环境的场合中，通过脱敏程序转换生产数据，使数据内容及数据间的关联能够满足测试、开发中的问题排查需要，同时进行数据分析、数据挖掘等分折活动。而动态脱敏通常用于生产环境，在敏感数据被低权限个体访问时才对其进行脱敏，并能够根据策略执行相应的脱敏方法。
数据脱敏处理是指什么？
数据脱敏处理就是对敏感数据进行变形处理，企业数据脱敏安装，其目的是保护隐私数据等信息的安全，例如机构和企业收集的个人身份、卡信息等敏感数据。数据脱敏从技术上可以分为静态数据脱敏和动态数据脱敏两种。静态数据脱敏一般应用于数据外发场景，例如需要将生产数据导出发送给开发人员、测试人员、分析人员等；动态脱敏一般应用于直接连接生产数据的场景，例如运维人员在运维的工作中直接连接生产数据库进行运维，客服人员通过应用直接调取生产中的个人信息等
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