数据库脱敏泄露风险可控
实现基于大数据平台的脱敏算法库，可并行，的按照脱敏规则对隐私数据进行脱敏。基于数据脱敏的理论基础，建立用户隐私数据泄露风险的衡量模型，可定性定量的准确衡量数据可能发生泄露的风险。可管理。结合大数据平台的用户认证体系，权限管理体系，以及隐私数据不同保护级别的权限管理体系,实现对隐私数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度，规范，法务等管
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数据库脱敏泄露风险可控
实现基于大数据平台的脱敏算法库，可并行，的按照脱敏规则对隐私数据进行脱敏。基于数据脱敏的理论基础，建立用户隐私数据泄露风险的衡量模型，可定性定量的准确衡量数据可能发生泄露的风险。可管理。结合大数据平台的用户认证体系，权限管理体系，以及隐私数据不同保护级别的权限管理体系,实现对隐私数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度，规范，法务等管理,实现在尽可能保护用户隐私数据，减少数据泄露风险的前提下，较大化保留数据分析挖掘的价值。可审计。对数据的访问要保证可回溯，可审计，当发生数据泄露时，要保证能够通过审计日志找到对应的泄露人员。
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，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，对于具有时间序列关系的数据，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。
数据脱敏的实现方式有哪些？
1、 使用脚本进行脱敏
事实上，很多用户在信息化发展的早期，就已经意识到了数据外发带来的敏感数据泄露的风险，那时候用户往往通过手动方式直接写一些代码或者脚本来实现数据的脱敏变形，比如：简单的将敏感人的姓名、身份号等信息替换为另一个人的，或者将一段地址随机变为另一个地址。
2、使用的数据脱敏产品进行脱敏
近年来，随着各行业信息化管理制度的逐步完善、数据使用场景愈加复杂、脱敏后数据度要求逐渐提升，为保证脱敏果准确而，化的数据脱敏产品逐渐成为了用户的普遍选择。相比传统的手工脱敏方法，的脱敏产品除了保证脱敏效果可达，更重要的价值点在于提高脱敏效率，在不给用户带来过多额外工作量的同时，较大程度节省用户操作时间。
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，
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。
