是否需要对数据库数据进行脱敏处理？
取决于你们公司的实际业务场景和数据敏感度。比如如果你现在的单位是银行，因为涉及用户的财产安全，数据库是肯定需要进行脱敏处理的，
以防用户数据泄露，对银行或者储户造成损失。这里的泄露有可能是被别人技术套取，也有可能是内部员工职业操守出现问题而导致“家贼难防”的事情发生，水印数据库解决方案，
这时候数据库脱敏就显得尤为必要。当然银行也不是对所有数据都进行脱敏处理，对一些不重要不涉及用户或单位敏感信息的数据，是不需要也不会对其进行脱敏处理的。
因为数据脱敏是有操作维护成本以及使用成本的，而且成本不小，在后续的数据维护和数据使用过程中，会产生各种不方便及额外的时间及性能损耗。
动态数据库脱敏实现机制
用户的数据请求被代理实时在线拦截并经脱敏后返回，此过程对于用户及应用程序完全透明。这种机制的脱敏判断是在数据容器外实现，因而能够适用于非关系型数据库，如大数据环境。脱敏代理部署在数据容器的出口处以网关方式运行，检测并处理所有用户与服务器间的数据请求及响应。它的好处是，无需对数据存储方式及应用程序代码做出任何更改。代理实现数据脱敏的具体方法是查询语句或响应语句替换。代理能自动识别目标为敏感数据的查询语句，并将语句改写为不包含敏感字段，政府水印数据库解决方案，或对敏感字段进行变换处理的查询语句。查询结果返回代理时，会被重新计算、修改并包装为与原请求一致的格式交付用户，从而完成一次敏感信息的查询过程，
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，市级水印数据库解决方案，称为可识别列，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，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。
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