在數據脫敏這場“賽跑”中，產品的強弱快慢不在表面，下文中安華金和數據安全專家為您解讀個中不同：

　　隨著我國信息化建設的持續推進，政府、企業乃至個人對數據安全的認知與重視程度不斷提升。作為數據安全防護工作的重要一環，數據脫敏技術和產品已作為常規手段，在開發測試環境構建以及數據外發共享等典型場景中被廣泛普及應用。

如果單純從“使用效果”來看，數據脫敏所要實現的不過是將用戶真實數據遷移至新環境中，并對敏感數據進行變形、遮蔽等處理，達到數據“敏感性降低、標識化消除”的目的。但在安華金和看來，上述貌似簡單明確的需求，如果沒有數據安全廠商專業、復雜的技術支撐，非但無法將安全和便捷帶給客戶，還會在項目交付實施等環節造成一系列問題和麻煩!圍繞以上問題，安華金和將帶您透過一系列典型數據脫敏需求，看清其背后的產品功能與技術能力差異：

　　差異一：敏感數據發現與“精確”敏感數據發現

針對目標環境中的敏感數據進行發現，是進行數據脫敏公認的前提。然而，對這項技術的應用除必須考察數據脫敏產品的“發現性能和準確度”外，在實際使用過程中還隱藏著對產品更多“深度能力”的要求，這些能力將決定一款數據脫敏產品能否真正適用于真實復雜的場景：

1. 多種內容混合的字段脫敏

對于“由多種內容混合在一起“的字段，數據脫敏產品能否準確辨別其中每種數據的類型，同時給出類型占比以供使用者參考抉擇?

安華金和觀點：以個人信息收集場景為例，其中一個典型內容就是需要有人填寫“聯系方式”字段。但是由于填寫人員對采集需求的理解不同，導致所填寫的信息可能會由手機號、座機號、地址等五花八門的“個人信息”構成。而這些信息會存儲在同一列中，如果單從數據特征入手，處理不善的話很容易將此字段當做非敏感字段被忽略掉。因此，一款成熟的數據脫敏產品的發現機制，不僅要能將上述字段準確識別為敏感數據字段，還要能根據采樣數據給出各類數據在此字段中的發現占比;此外，在之后的數據脫敏運算環節中，還應能夠根據每行數據的真正類型，對應地產生高度仿真的數據。

2. 無法判別敏感屬性的字段脫敏

安華金和觀點：對于“從數據特征上無法判別敏感屬性”的字段，在傳統數據脫敏產品的發現邏輯中往往容易被忽略，從而導致敏感數據的泄露;其實處理得當的話，此類數據是能夠進行識別的，可通過以下兩種方式進行：

其一，對屬于某種集合范圍內、能夠被枚舉概括的數據，可將這些集合全部列出作為數據字典保存;當遇到這類“落到字典中”的數據時，即可以此辨別其是否為敏感數據。例如：中國的省市區劃、企業和機構的行政部門、股票證券行業的上市公司代碼等，均可通過此類邏輯進行敏感數據發現。

其二，對字段命名具有特征的數據，可根據字段名稱特征嘗試進行敏感數據發現;通過這種發現方式得出的結果雖是基于猜測，但卻能縮減客戶大海撈針般的工作量。例如：保存有密碼的字段，單從數據內容特征上是很難辨別其敏感性的，但若根據字段的名稱，卻可利用一條“包含了PWD或PASSWORD等字符串的列名”作為此類數據的疑似判別依據。

　　差異二：數據脫敏與“高度仿真”數據脫敏

數據脫敏，看似是描述相關產品“最基礎能力”的詞語，但在差異化使用場景下卻對其有著不同能力的要求;比如客戶對脫敏后數據”仿真”質量的要求，就會隨著脫敏后數據的實際使用得到驗證，從而對數據脫敏產品的“高度仿真”能力提出更多、更高的要求，往往由以下幾個難度層級構成：

1. 內容仿真

基礎的內容仿真，要求脫敏后數據從“數據類型、長度、格式、內在邏輯和語義”等特性上均與原始數據保持一致，不會對脫敏后數據的使用場景造成無法識別或產生歧義等問題。通常來說，市面上多數脫敏產品通過內置規則，可針對身份證、姓名、銀行卡、手機號、地址等常見字段實現上述最基礎的仿真要求。但當客戶面對五花八門的使用場景時，想要實現脫敏后數據的“高度仿真”，就需要更加靈活的產品技術能力提供支撐。

安華金和舉例說明：在某制造行業中，對于制成品的批次號需要進行脫敏，但批次號是由生產日期、車間號、流水線號和操作者相關信息共同組成的，這種行業級的數據顯然已超出一般數據脫敏產品內置規則的默認范圍，這時就需要安全廠商的數據脫敏產品能夠對數據按位數進行切分，并基于切分的結果對各段配置脫敏規則。比如：對于日期段，可采用標準的日期脫敏規則;對于車間號、流水線號這種有范圍的數據，要能基于數據字典進行脫敏;最終還要將各段組合成完整的脫敏后數據。

2. 區間、比例仿真

進階一步的數據仿真，除對內容進行仿真外，還要求脫敏后的整列數據能夠滿足某些特征，以避免這些脫敏后數據被分發到分析統計場景后，因為失真降低其實用性。

安華金和舉例說明：金融行業客戶需要對儲戶的儲蓄金額進行分析，但若拿到的脫敏后數據與原始數據相差過大，將會導致統計分析結果大大失真，因而需要脫敏產品的算法能夠將金額數據劃分區間步長，并能以“就近隨機”的方式完成脫敏;而高校客戶在統計生源分布比例時，即便拿到的已是將“北京市脫敏成上海市，天津市脫敏成江西省”這樣的非真實數據，也還是希望“同一省市生源數據的比例”是不變的等等。

3. 關聯仿真

關聯仿真則是更進一步的數據仿真，要求脫敏后數據與其所在行的其他數據能夠保留一定的關聯關系或運算關系，安華金和舉例說明：

當身份證號、出生日期、年齡三個字段出現在同一個表中，則天然存在“身份證中間8位數據與出生日期一致，且當前年份減去出生日期即為年齡”這一邏輯關系。在這種情況下，就要求脫敏后數據也要保持這種關聯關系，否則在分發到開發測試場景后極易造成業務系統出現邏輯異常;

而在制造行業，一張表中常存在“產品單價、折扣率、實際價格”三個字段，且存在“產品單價x折扣率 = 實際價格”這一邏輯關系。在這種情況下，如果對價格數據進行脫敏，那么要求脫敏后數據仍能保留上述運算關系，這就需要脫敏產品能夠通過表達式精確處理此類行業內特定的數據邏輯關系;

再以證券行業為例，同一張表內常存在“證券號碼、上市地區、企業名稱”等存在對應關系的數據，并且要求在對證券號碼或企業名稱進行脫敏后，三者的邏輯關系依然能夠對應。為此，脫敏產品需要能夠針對多列數據字典，實現精確且保障效率的關聯仿真脫敏運算。

綜上安華金和認為，想要真正做到以仿真數據滿足不同行業、不同場景下的客戶使用需求，并不是簡單一句“數據脫敏”所能概括的，其背后對廠商產品、技術有著更多、更高的要求與考驗。

　　差異三：脫敏運算與“高性能”脫敏運算

脫敏性能，是客戶極為關注的產品指標!在一些場景下，客戶需要執行“一次全量脫敏后每天增量脫敏”的數據處理邏輯，這就要求脫敏產品必須在規定時間內處理完前一天的增量數據，不然就會直接影響到脫敏目標環境中的數據一致性;而在另一些場景中，對數據脫敏的需求則處于“隨用隨做”的節奏，且從數據脫敏需求被發出到完成數據脫敏環境的構建，留給相關人員的時間很可能十分緊張。無論面臨以上哪種場景，都對大批量數據的脫敏性能提出著新的要求與挑戰。除常規提升調度合理性與算法運算效率外，還有兩個關鍵因素也影響著數據脫敏效率的提升：

其一，是利用數據庫特性完成數據抽取與入庫邏輯。例如：以“數據庫并行加載機制或load機制”替換“通過JDBC讀寫數據”，這種方式會令數據脫敏產品的開發復雜程度大幅提升，但與此同時也會帶來大規模數據脫敏性能的提升。

其二，是數據脫敏產品能夠提供平行擴展的集群化部署運算能力，從而通過擴展運算節點的數量，成倍擴展數據脫敏產品的運算能力。

本文中，安華金和數據安全專家通過“三大差異”對數據脫敏產品能力的“不同之處”進行了詳細介紹，希望這些來自真實使用側的實踐經驗與問題思考，能夠為更多客戶在未來進行產品選型與技術比對時提供參考和指引，讓數據使用自由而安全!