數據脫敏還能這樣玩？

數世咨詢發布的《2020網絡安全大(dà)事記》顯示，“2020年全球信息洩露用戶憑證數達8.27億個，洩露信息記錄達352.79億條，涉及人數約21.2億人。”

另據國外(wài)分(fēn)析公司Canalys的研究顯示，2020年有310億條數據記錄被盜，被盜數據記錄比上一(yī)年增長了171%，占2005年來總共550億條被盜數據記錄的一(yī)半還多。

爲了避免類似個人身份信息，通訊方式，銀行卡信息，身份證号碼等敏感數據的洩露，在數據的使用和流動中(zhōng)一(yī)般使用數據脫敏工(gōng)具，将敏感數據進行遮蔽、變形，降低敏感級别後供開(kāi)發、測試，數據分(fēn)析等使用。

數據脫敏示例

《信息安全等保三級标準》就指出“應用系統必須提供敏感标記設置功能”、“依據安全策略嚴格控制用戶對有敏感标記重要信息資(zī)源的操作”。《金融機構重要信息系統投産及變更辦法》也做出了明确要求，測試環境中(zhōng)使用的敏感生(shēng)産數據應進行脫敏、變形處理，确保數據的完整性、安全性和可用性。

爲了實現法規遵從，滿足數據安全使用需求，需要将核心敏感數據利用動态脫敏、靜态脫敏等方式從生(shēng)産環境抽取出來，支持不同級别的脫敏，滿足企業對數據的多種使用需求。但傳統數據脫敏方式下(xià)，從準備脫敏源數據到分(fēn)發給開(kāi)發、測試等環境還存在以下(xià)痛點：

一(yī)是傳統方式下(xià)，單純依靠手動準備脫敏源數據工(gōng)作量大(dà)，準備時間長；

二是數據脫敏完成後，分(fēn)發給不同的環境使用，特别是任務多，數據量大(dà)時，系統存在瓶頸，影響數據分(fēn)發效率，間接影響後面的數據使用；

三是脫敏後的數據需要消耗較多的存儲資(zī)源，假設脫敏後的數據是100GB，需要給到4份拷貝供不同的開(kāi)發和測試使用，意味着需要爲此準備400GB的存儲空間開(kāi)支。并且，脫敏後的數據缺乏數據安全管控，依然存在着數據洩露的風險。

傳統數據脫敏方式

上訊信息敏捷數據管理平台ADM作爲國内首款商(shāng)業化CDM（數據副本管理）産品，以數據虛拟化技術爲核心，注重對數據的全生(shēng)命周期管理。在數據使用安全上，其内置了敏感數據脫敏功能，實現了對數據中(zhōng)敏感信息的自動化發現和智能化脫敏。

相比傳統數據脫敏方式，ADM擁有以下(xià)優勢：

1、基于ADM高效的數據複制管理引擎，無需手動，可自動化準備脫敏源數據，數據準備從原來的按天或按月，縮短到分(fēn)鍾級，數據秒級分(fēn)發，數據脫敏效率相比傳統方式獲得數十倍到上百倍提高。

2、利用ADM數據虛拟化技術，脫敏後的數據庫挂載給到目标端讀寫，滿足開(kāi)發、測試、數據分(fēn)析數據使用需求，幾乎不占用存儲資(zī)源，節省存儲開(kāi)支。

3、結合ADM權限控制，數據庫審計等功能，避免了數據使用者在開(kāi)發和測試環境中(zhōng)接觸到真實數據，有效降低數據洩露的風險。

4、ADM内置了數十種包括個人和企業信息的脫敏規則，可以自動的對敏感信息進行發現和脫敏。靈活多樣的脫敏規則，又(yòu)最大(dà)程度保留了數據的業務屬性。

ADM脫敏策略

5、可提供靜态脫敏和動态脫敏兩種方式。靜态脫敏适用于将數據抽取出生(shēng)産環境脫敏後分(fēn)發至測試、開(kāi)發、培訓、數據分(fēn)析等場景，動态脫敏适用于不脫離(lí)生(shēng)産環境，對敏感數據的查詢和調用結果進行實時脫敏。

而對于已經擁有脫敏系統的用戶來說，又(yòu)不想放(fàng)棄現有的脫敏平台，同時又(yòu)想解決傳統脫敏方式遇到的各種問題，有沒有一(yī)種很好的解決方案？

“ADM+第三方脫敏系統”組合解決方案

實際上，ADM基于靈活的License控制，可按需交付任意功能模塊，如同“樂高積木”自由組合。在上述場景下(xià)，在已有脫敏系統的環境中(zhōng)，隻需要部署ADM的虛拟數據庫即可，而不用選擇脫敏模塊，同樣也可以幫助用戶解決備份數據有效性驗證、數據自動化準備、數據快速分(fēn)發等問題。如此，不僅保護了企業原有投資(zī)，減少資(zī)源浪費(fèi)，也滿足了用戶構建自動化脫敏平台的需求。