数据库内置脱敏算法
识别出敏感数据之后，就需要使用脱敏算法来进行脱敏。在比较常见的数据脱敏系统中，算法的选择一般是通过手工，比如通过内置丰富的脱敏算法，对常见数据如姓名、证件号、银行账户、金额、日期、住址、电话号码、Email地址、车牌号、车架号、企业名称、工商注册号、组织机构代码、纳税人识别号等敏感数据进行脱敏。内置脱敏算法具有如下几种：
1）同义替换
2）部分数据遮蔽
3）混合屏蔽
4）确定性屏蔽
5）可逆脱敏
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，金融数据水印报价，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，市级数据水印报价，轻者业务中断，企业数据水印报价，重者数据丢失、损坏。
数据库脱敏泄露风险模型
是对所有可标识列进行移除或是脱敏，使得攻击者无法直接标识用户。但是攻击者还是有可能通过多个半标识列的属性值识别个人。攻击者可能通过社工(知道某个人的姓名，邮编，生日，性别等)或是其他包含个人信息的以开放数据库获得特定个人的半标识列属性值，并与大数据平台数据进行匹配，从而得到特定个人的敏感信息。如果攻击者知道某用户的邮编和年龄，就可以得到该用户的疾病敏感信息。为了避免这种情况的发生，通常需要对半标识列进行脱敏处理，数据水印报价，如数据泛化等。数据泛化是将半标识列的数据替换为语义--致但更通用的数据，已上述数据为例，对邮编和年龄泛化后的数据。
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