数据库脱敏功能
确保数据脱敏有效性：保证脱敏后的数据能够准确反映原始数据的业务属性和数据分布特征，例如对于原始数据中的姓名、地址、病症、企业名称等信息需要在脱敏后仍然具有可读性；脱敏后的数据需要满足业务系统的数据规则，能够正确的通过业务系统的数据有效性验证，如身份号、银行号的校验码，生日数据的区间，有效的发卡行信息，数据水印安装，年龄与出生日期的匹配等。
保留数据关联性：脱敏后的数据应能满足业务系统的数据关系特征，严格保留原有的数据关系；例如身份号在多个表中出现，需要保证这些数据经过脱敏后也是一样的。另外，医院数据水印安装，对于具有时间序列关系的数据，水印安装，需要保证每个日期脱敏后仍然能够保持原有的时间序列。
保证快速脱敏：高场景下的数据量很大，包括表数量多，单表数据多，每日增量数据多等等。为了能够尽可能节省人工劳动成本，脱敏产品的性能一定要高，能够支持增量数据定期自动执行脱敏。
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，实现敏感隐私数据的可靠保护。这样，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，市级数据水印安装，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。
数据库脱敏泄露类型
隐私数据泄露可以分为多种类型，根据不同的类型，通常可以采用不同的隐私数据泄露风险模型来衡量防止隐私数据泄露的风险，以及对应不同的数据脱敏算法对数据进行脱敏。一般来说，隐私数据泄露类型包括:
个人标识泄露。当数据使用人员通过任何方式确认数据表中某条数据属于某个人时，称为个人标识泄露。个人标识泄露为严重，因为一旦发生个人标识泄露，数据使用人员就可以得到具体个人的敏感信息。
属性泄露，当数据使用人员根据其访问的数据表了解到某个人新的属性信息时，称为属性泄露。个人标识泄露肯定会导致属性泄露，但属性泄露也有可能单独发生。成员关系泄露。当数据使用人员可以确认某个人的数据存在于数据表中时，称为成员关系泄露。成员关系泄露相对风险较小，个人标识泄露与属性泄露肯定意味着成员关系泄露，但成员关系泄露也有可能单独发生。
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