静态与动态数据库脱敏的区别
静态数据脱敏(SDM)与动态数据脱敏(DDM)主要的区别是:是否在使用敏感数据当时进行脱敏。
1.静态数据脱敏(SDM )一.般用在非生产环境，在敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用，一般用于解决测试、开发库需要生产库的数据量与数据间的关联，以排查问题或进行数据分析等，但又不能将敏感数据存储于非生产环境的问题。
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静态与动态数据库脱敏的区别
静态数据脱敏(SDM)与动态数据脱敏(DDM)主要的区别是:是否在使用敏感数据当时进行脱敏。
1.静态数据脱敏(SDM )一.般用在非生产环境，在敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用，一般用于解决测试、开发库需要生产库的数据量与数据间的关联，以排查问题或进行数据分析等，但又不能将敏感数据存储于非生产环境的问题。
2.动态数据脱敏(DDM)一般用在生产环境，在访问敏感数据当时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同--敏感数据读取时需要进行不同级别脱敏的问题。
数据库脱敏的功用
用户隐私数据保护与挖掘用户数据价值是两个互相冲突的矛盾体,的数据脱敏，需要抹去全部的用户标识信息，使得数据潜在的分析价值大大降低。另一方面， 完全保留用户隐私数据信息，可较大化数据的分析价值，同时导致用户隐私泄露的风险无法控制。因此大数据脱敏平台的设计目标并不是实现工具算法用来完全抹去全部的用户标识信息,
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，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，
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