数据脱敏方案.docx
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数据脱敏方案 数据脱敏是指在将敏感数据从原始环境传输到目标环境的过程中,使用一定的方法消除原始数据中的敏感信息,并保留目标环境业务所需的数据特征或内容的数据处理过程。 1. 数据脱敏定义 数据脱敏是指从原始环境向目标环境进行敏感数据交换的过程中,通过一定方法消除原始环境数据中的敏感信息,并保留目标环境业务所需的数据特征或内容的数据处理过程。 2. 数据脱敏原则 数据脱敏工作不仅要确保敏感信息被去除,还需要尽可能的平衡脱敏所花费的代价、使用方的业务需求等多个因素。因此,为了确保数据脱敏的过程、代价可控,得到的结果正确且满足业务需要,在实施数据脱敏时,应从技术和管理两方面出发,符合以下基本原则。 2.1 技术原则 * 有效性:数据脱敏的最基本原则就是要去掉数据中的敏感信息,保证数据安全,这是对数据脱敏工作最基本的要求。 * 真实性:脱敏后的数据需要在相关业务系统、测试系统等非原始环境中继续使用,因此需保证脱敏后的数据仍能真实体现原始数据的特征,且应尽可能多的保留原始数据中的有意义信息,以减小对使用该数据的系统的影响。 * 高效性:应保证数据脱敏的过程可通过程序自动化实现,可重复执行。在不影响有效性的前提下,需注意平衡脱敏的力度与所花费的代价,将数据脱敏的工作控制在一定的时间和经济成本内。 * 稳定性:由于原始数据间存在关联性,为保障数据使用者可正常使用和分析数据,因此数据脱敏时需保证对相同的原始数据,在各输入条件一致的前提下,无论脱敏多少次,结果最终结果数据是相同的。 * 可配置性:同一份原始数据,可能被用于不同的数据分析场景,由于不同场景下的安全要求不同,数据脱敏时的处理方式和处理字段也不尽相同。因此需通过配置的方式,按照输入条件不同生成不同的脱敏结果,从而可以方便的按数据使用场景等因素为不同的最终用户提供不同的脱敏数据。 2.2 管理原则 * 敏感信息识别:在进行数据脱敏前,首先应完整的梳理待处理数据中包含的所有信息分类(包括单条记录中每一个项目的内容/格式、多条记录联合后包含的统计特征等),然后明确其中哪些信息分类属于敏感信息,并标注出其敏感程度、泄露后可能造成的后果、应急预案等。 * 安全可控:经过数据脱敏处理后,已知的敏感信息已经被隐藏和处理,但脱敏后的数据由于保持了原始数据的部分统计特征和结构特征等信息,仍可能存在一定的敏感信息泄漏风险。因此,仍然需要采取合适的方式控制知悉范围,通过恰当的安全管理手段,防止数据外泄。 * 安全审计:在数据脱敏的各个阶段需加入安全审计机制,严格、详细记录数据处理过程中的相关信息,形成完整数据处理记录,用于后续问题排查与数据追踪分析,一旦发生泄密事件可追溯到是在哪个数据处理环节发生的。 * 代码安全:对于执行数据脱敏的程序和代码模块,应当进行代码审查,并对上线前的程序和模块进行代码安全扫描,确保执行数据脱敏过程的程序安全可靠,无漏洞和后门。 3. 数据脱敏常用方法 3.1 泛化技术 泛化是指在保留原始数据局部特征的前提下使用一般值替代原始数据,泛化后的数据具有不可逆性,具体的技术方法包括但不限于: * 数据截断:直接舍弃业务不需要的信息,仅保留部分关键信息,例如将手机号码13500010001截断为135。 * 日期偏移取整:按照一定粒度对时间进行向上或向下偏移。 3.2 掩码技术 掩码是指使用掩码值来代替原始数据的敏感信息,例如使用星号(*)或X代替信用卡号或身份证号等敏感信息。 3.3 加密技术 加密是指使用加密算法对原始数据进行加密,使得数据变得不可读,例如使用AES、RSA等加密算法对数据进行加密。 数据脱敏是保护数据安全的重要手段,通过遵循数据脱敏的原则和技术,可以确保数据的安全性和可靠性,满足业务需求和法律要求。
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