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，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。
数据库脱敏技术
通常在大数据平台中，数据以结构化的格式存储，每个表有诸多行组成，每行数据有诸多列组成。根据列的数据属性，数据列通常可以分为以下几种类型:可确切定位某个人的列，称为可识别列，市级水印数据库解决方案，如身份号，地址以及姓名等。单列并不能定位个人，但是多列信息可用来潜在的识别某个人，这些列被称为半识别列，市级水印数据库软件，如邮编号，生日及性别等。美国的一份研究称，仅使用邮编号，生日和性别信息即可识别87%的美国人。包含用户敏感信息的列，如交易数额，疾病以及收入等。其他不包含用户敏感信息的列。
数据库脱敏平台的设计方向
包括静态大数据脱敏平台和动态大数据脱敏平台，所谓静态和动态之分，主要在于脱敏的时机不同。对于静态脱敏来说，数据管理员提前对数据进行不同级别的脱敏处理，生成不同安全级别的数据，然后授予不同用户访问不同安全级别数据的权限。对于动态脱敏来说，市级水印数据库，管理员通过元数据管理不同用户访问具体数据的安全权限，在用户访问数据的时候，动态的从原始数据中按照用户权限动态的进行脱敏处理。大数据平台脱敏技术方案是--个非常有趣的课题，目前业界还没有看到有成熟的方案，市级水印数据库调试，鉴于其对数据安全和数据价值的作用，非常值得深入研究，希望以后可以继续以合适的方式分享我在这方面的研究与实践。
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