数据库脱敏实现背后的秘密
数据脱敏功能，基于SQL引擎既有的实现框架，在受限用户执行查询语句过程中，脱敏一体机，实现外部不感知的实时脱敏处理。关于其内部实现，如上图所示。我们将脱敏策略（Redaction Policy）视为表对象上绑定的规则，在优化器查询重写阶段，遍历Query Tree中TargetList的每个TargetEntry，如若涉及基表的某个脱敏列，且当前脱敏规则生效（即满足脱敏策略的生效条件且enable开启状态），则断定此TargetEntry中涉及要脱敏的Var对象，此时，遍历脱敏列系统表pg_redaction_column，脱敏服务器，查找到对应脱敏列绑定的脱敏函数，将其替换成对应的FuncExpr即可。
经过上述对Query Tree的重写处理，优化器会自动生成新的执行计划，执行器遵照新的计划执行，查询结果将对敏感数据做脱敏处理。带有数据脱敏的语句执行，相较于原始语句，增加了数据脱敏的逻辑处理，势必会给查询带来额外的开销。这部分开销，主要受表的数据规模、查询目标列涉及的脱敏列数、脱敏列采用的脱敏函数三方面因素影响。
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，脱敏，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，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，
数据库脱敏作用
通过数据脱敏产品，可以有效防止企业内部对隐私数据的滥用，防止隐私数据在未经脱敏的情况下从企业流出。满足企业既要保护隐私数据，同时又保持监管合规，满足企业合规性。DMS提供了丰富的内置脱敏算法和灵活的、流程化的策略和方案管理能力，支持对多种数据源进行脱敏处理，帮助企业在不改变业务流程的前提下快速部署实施，有效的降低脱敏的复杂度和风险，控制脱敏成本。
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