数据脱敏是什么?
数据脱敏是指在数据处理过程中,通过一系列的技术手段去除或者替换敏感信息,以保护个人隐私和敏感信息的安全的过程。数据脱敏通常在数据共享、数据分析和软件测试等场景下使用,它旨在降低数据泄露和滥用的风险。
常见的数据脱敏方法包括:
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匿名化/泛化:通过对数据进行聚合、概括或者模糊处理,例如将具体的数值转换成范围值,以减少数据的精确性,从而保护个人隐私。
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删除:直接删除数据中的敏感信息,确保敏感字段完全不可见。
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加密:使用加密算法对数据进行加密处理,只有授权的用户才能解密获取原始信息。
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替换:用虚拟的、无意义的数据替代真实的敏感信息,例如使用通用的标识符或者随机生成的数据。
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脱敏工具:利用专门的脱敏工具或软件对数据进行处理,保证操作的规范性和可追溯性。
为什么会出现数据脱敏需求?
数据脱敏是指对敏感数据进行处理,以达到进行数据传输而不会泄露个人或机密信息的目的。出现数据脱敏的主要原因包括以下几个方面:
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法律规定:个人隐私保护法日益完善,企业在接受并处理用户数据时需要遵守相应的法律规定,要求企业对用户数据进行匿名化,以保护用户隐私,避免泄露敏感信息。
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数据安全意识增强:随着用户的信息安全意识的提高,企业越来越重视数据的安全性,为了避免敏感信息外泄,对数据进行脱敏处理成为必要的举措。
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业务需求:随着数据驱动决策的重要性日益增加,企业需要在非生产环境中使用真实的数据来进行分析、测试和开发工作。数据脱敏可以满足这一需求,既能保障数据的真实性,又能保护数据的安全性。
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避免数据泄露风险:在实际操作中,企业的用户数据可能会被员工或黑客通过各种途径获取,对数据进行脱敏处理可以减少风险。
综上所述,出现数据脱敏是由于对个人隐私保护的法律法规要求、数据安全意识的增强、业务需求以及避免数据泄露风险等多种因素的综合作用。
企业对该技术的需求度
脱敏方式是很多文章都有讲的一个话题,针对特定类型数据应该采用什么脱敏形式的建议也不少。但是,对于一个企业安全人员来讲,当我们去推动产研部门进行合理脱敏的时候,遇到的困难并不是业务研发不知道应该用什么脱敏,而是类似安全要求带来的改造成本以及对用户的影响。比如,脱敏了这些问题该如何解决:
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系统庞大复杂,有很多个页面,不知道多少个接口涉及敏感数据,对代码要改造到什么时候?
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系统不停地在迭代上新功能,业务研发要增加安全研发内容,正常产品迭代周期会加长多少?
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系统如果是购买第三方的,没有源代码,想改也改不了,怎么办?
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用户在某些情况下需要看到这些敏感数据,否则没法工作了,怎么办?
所以企业对数据进行脱敏处理前,要选择合适的方案和规划。
实践案例
以ETLCloud社区版为例,新建流程拉取Mysql表中用户数据进行手机号脱敏处理:
库表输入
输入字段
日志输出打印效果
字段绑定规则
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