数据库脱敏场景？
（1）静态（数据文件）脱敏
适用于批量进行脱敏数据。比如用于模型训练的测试数据，再比如数据的导出用于离线数据分析。
（2）动态（数据库）脱敏
动态数据脱敏主要指的是数据库脱敏。具体而言，指的是比如研发人员的开发调试、DBA日常数据管理、运维人员基础运维等。
（3）应用系统脱敏
应用系统脱敏主要指的是前端页面的敏感数据脱敏，资产分类分级硬件设备，以及数据类型接口API的透出数据脱敏。
（4）数据报告及数据产品脱敏
这类场景主要包括内部的数据监控类产品或者看板、对外服务的数据类产品、基于数据分析的报告，比如业务汇报、项目复盘等。
静态与动态数据库脱敏的区别
静态数据脱敏(SDM)与动态数据脱敏(DDM)主要的区别是:是否在使用敏感数据当时进行脱敏。
1.静态数据脱敏(SDM )一.般用在非生产环境，在敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用，一般用于解决测试、开发库需要生产库的数据量与数据间的关联，市级数据资产分类分级硬件设备，以排查问题或进行数据分析等，但又不能将敏感数据存储于非生产环境的问题。
2.动态数据脱敏(DDM)一般用在生产环境，在访问敏感数据当时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同--敏感数据读取时需要进行不同级别脱敏的问题。
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，企业数据资产分类分级硬件设备，实现敏感隐私数据的可靠保护。这样，数据资产分类分级硬件设备，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。
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