什么是数据脱敏？

数据脱敏是一种安全技术，通过修改数据集中的敏感数据，使其可在非生产环境中安全使用。脱敏允许软件开发人员、软件测试人员、软件应用培训师和数据分析师使用组织的数据，而不会使机密信息面临风险或违反旨在保护个人可识别信息（PII）的合规法规。

数据脱敏最常用于保护软件开发环境中的结构化数据，以及在需要与系统或第三方合作伙伴共享包含机密信息的数据集时使用。为有效使用，脱敏后的数据应能通过验证检查并保持跨表的一致性关系，但不能被反向工程。

数据脱敏使用数据混淆技术（如扰乱和替换）来更改机密数据值，同时保留数据类型和文件格式。这使得脱敏数据在非生产环境中的行为与原始数据相同，但防止其被用于身份盗窃、欺诈或其他恶意目的。

脱敏数据被视为一种假名化数据去标识技术，因为更改后的数据不会替换真实数据值。在全球许多地区的合规法规下，假名化数据仍属于隐私法范围。这意味着脱敏数据仍需遵守合规要求，组织必须仍应用访问控制、维护审计轨迹，并在脱敏数据受损时报告违规行为。

数据脱敏如何工作？

数据脱敏过程通常涉及在结构化数据集中发现和分类敏感数据字段，然后确定如何在保留其格式、数据类型和关系的同时更改数据。

为促进该过程，组织通常依赖数据发现和数据分类工具，这些工具使用模式匹配、正则表达式或自然语言处理（NLP）来定位敏感值（如信用卡号或健康保险索赔代码）。一旦识别，这些值可以以伪装原始内容但保持文档或文件在非生产环境中可用的方式更改。

脱敏值可以手动创建，但为处理大型数据集，组织通常依赖经过策划的现实数据池或保留格式的生成器。脱敏后，检查数据集以确保其仍正常工作，并密切监控过程以确保不会产生新风险。

数据脱敏类型

数据脱敏可以静态、动态或实时执行。静态脱敏提前批量完成，动态脱敏实时屏蔽查询结果，实时脱敏在数据在环境之间移动时更改数据。

静态脱敏涉及创建原始数据的副本，并用外观真实的替代品替换副本中的敏感值。静态脱敏允许敏感数据在开发、测试、培训或分析环境中安全使用，因为它保留了原始数据结构但不包含可被利用的值。

动态数据脱敏在生产系统中保持原始数据不变，并在查询数据时实时应用脱敏规则。动态脱敏可以基于权限，允许某些用户在查询结果中看到原始值，而其他用户看到外观真实的替代值。

实时数据脱敏修改传输中的敏感数据。这种方法在云中配置测试数据库时特别有用，因为它确保目标环境（通常是非生产系统）仅接收脱敏值，且从未访问原始数据。

数据脱敏技术

多种数据管理技术可用于伪装敏感数据，同时保持数据集在非生产环境中的功能性。流行方法包括：

扰乱 扰乱是一种通过重新排序字母数字字符来混淆数据的脱敏技术。例如，生产数据库中的客户ID号3A429可能在扰乱的测试环境中被替换为293A4。扰乱易于实现，但由于扰乱数据仍可能揭示可被反向工程的模式，许多组织将其与更强的脱敏技术（如替换）结合使用。

替换 这种脱敏技术用具有相同特征的相似值替换部分（或全部）敏感数据值。例如，有效的信用卡号可能被仍能通过卡提供商验证规则的不同数字替换。替换是最强的脱敏技术之一，因为它产生外观现实的数据，无法链接回原始值，同时保留原始数据集的完整性、可用性和格式。

混排 混排通过重新排列值在数据库列中出现的顺序来保护结构化信息。这种方法保留数据格式并保持数据集对测试或分析的功能性，但削弱了单个记录与其原始值之间的连接。混排被视为轻量级脱敏技术，因此常与其他脱敏技术（如替换和扰乱）结合使用。

置空 置空是一种数据脱敏技术，允许将关系数据库中的敏感字段替换为空值（或有时为零长度空白）。例如，客户记录的社会安全号码字段可能被设置为空，以便根本不显示任何值。这种方法仅在数据库管理系统将空识别为占位符时有效。置空通常被视为最弱的数据脱敏形式之一，因为它完全移除值而不是用现实的替代品替换，这可能限制数据在某些测试或分析环境中的有用性。

方差 方差通常用于屏蔽财务值和交易值。在这种方法中，使用算法通过其真实值的随机百分比修改每个数字。例如，销售数据列可能应用正负5%的方差。方差通常用于保护敏感数值数据值，同时保持数据集的整体范围、分布和统计有用性。

数据老化 数据老化是一种特定类型的方差，涉及将日期值向前或向后移动，同时保持格式和逻辑序列完整。例如，客户的出生日期07/14/1985可能老化到09/02/1984，或交易时间戳可能提前90天。当数据集包括与实际事件或时间线相关的敏感信息时，数据老化很有用。通过老化日期，组织可以保护数据隐私，同时仍允许开发人员、测试人员或分析师使用基于时间的现实数据。

确定性脱敏 确定性脱敏是一种假名化数据脱敏类型，其中相同的输入值在数据集中每次出现时总是被相同的脱敏输出值替换。这种方法通常用于需要保留关系但不需要知道真实底层值的非生产环境。然而，由于可能反向工程确定性替换，这种脱敏通常通过强替换规则增强，并通常使用旨在降低可预测性的大型替换池。

部分屏蔽 部分屏蔽用占位符隐藏敏感值的部分。这种数据脱敏方法通常用于PCI DSS合规性。

不同的屏蔽方法可以将敏感数据转换为安全但现实的值，供非生产使用。

为什么数据脱敏重要？

脱敏在风险管理中扮演重要角色，因为它将敏感数据转换为保持功能性但移除数据对攻击者可能具有的任何价值的安全形式。即使脱敏数据集被窃或泄露，也无法用于欺诈、身份盗窃或其他恶意目的。

脱敏还在降低合规风险方面扮演重要角色。各种数据保护法律和标准要求组织保护个人可识别信息和受保护健康信息（PHI）并保持其机密性。遵守这些框架不是可选的；未能遵守可能导致经济处罚和声誉损害。

• 加州消费者隐私法案（CCPA）：CCPA赋予消费者对其个人信息如何被收集、销售和披露的权利。脱敏通过降低数据用于开发、测试、培训或分析时个人信息暴露的风险来支持合规性。
• 通用数据保护条例（GDPR）：GDPR适用于在欧盟或欧洲经济区处理个人数据的所有组织。脱敏通过降低个人数据在生产系统外部使用时暴露的风险来支持GDPR合规性。
• 健康保险便携性和责任法案（HIPAA）：HIPAA要求美国的覆盖实体及其业务伙伴实施保护措施，以保护个人健康信息的机密性、完整性和可用性。脱敏帮助组织为研究、测试或培训使用现实的健康数据集，同时仍保护患者隐私。
• 支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）：PCI DSS是由PCI安全标准委员会创建的全球标准，旨在保护持卡人数据。PCI DSS要求商户和服务提供商限制对敏感支付信息的访问，包括主账号（PAN）、到期日和卡验证值（CVV）。

应脱敏的数据类型

脱敏用于混淆如果泄露可能用于确定个人身份、财务或健康的数据值。通常脱敏的常见数据类型包括：

• 个人可识别信息（PII）：包括姓名、地址、社会安全号码、执照号码、护照号码和其他可用于具体识别个人的数据类型。
• 受保护健康信息（PHI）：包括可追溯至特定个人的医疗记录、诊断、测试结果、治疗结果和其他健康数据。
• 财务数据：在金融领域，开发人员、分析师和第三方供应商通常需要访问现实数据进行测试或建模。脱敏允许机构使用功能性数据集，同时降低违规和数据泄露的风险。
• 支付卡信息：PCI DSS要求商户和服务提供商保护持卡人数据，并确保主账号在任何存储位置都呈现为不可读，除非有严格的业务需要完整值。
• 内部企业数据：脱敏通常用于保护供应商和员工记录中的敏感数据。例如，脱敏允许HR系统在保护员工隐私的同时安全测试或与其他工具集成。
• 知识产权：包含在商业秘密、发明、专利或其他类型知识产权文件中的敏感数据可以脱敏，以防止在测试、协作或数据共享期间不必要的暴露。许多组织除了脱敏外还使用加密和基于角色的访问控制（RBAC）来保护其IP。

数据脱敏挑战

数据脱敏不是简单的单步过程，因为敏感字段需要转换以防止重新识别，同时仍保留原始数据集的结构、数据类型和统计属性。如果未维持这种平衡，脱敏数据在非生产环境中将无用。

实际上，维护脱敏数据的引用完整性可能是一个主要挑战。脱敏值需要在相关表和系统中保持一致，以便保留主键和外键关系。虽然这听起来简单，但大多数数据库为性能而规范化，屏蔽存储在分布式数据库中的敏感数据可能迅速成为复杂过程。

数据治理是另一个挑战，因为脱敏数据仍需遵守业务规则和验证要求。例如，账号必须保留其正确长度，信用卡号必须通过Luhn检查。没有这个，非生产环境中的应用程序可能在测试期间崩溃，分析可能产生扭曲结果。

为克服这些挑战，数据库管理员（DBA）需要详细审查需要脱敏的数据，并包括将使用脱敏数据的利益相关者在审查中。这将有助于确保为每个使用案例使用适当的脱敏技术，并且被脱敏的数据实际上保持原始数据的特征。

数据脱敏最佳实践

数据脱敏允许组织遵守隐私法规，并仍在使用包含敏感数据的非生产环境中的数据集。为有效使用，脱敏应遵循这些最佳实践：

• 识别应脱敏的数据：企业数据通常分布在多个数据库、表和存储位置。为确保敏感信息一致受保护，组织需要做的第一件事是定位和识别哪些数据元素应脱敏。
• 考虑脱敏非结构化数据：包含敏感信息的图像、PDF和基于文本的文件也必须受保护。组织应考虑使用光学字符识别来定位数据湖和其他非结构化存储库中的敏感数据。
• 在政策中包括数据脱敏：数据脱敏的最佳实践应包括在组织的数据管理和安全政策中。
• 采用最小权限原则：对脱敏数据的访问应遵守组织的安全政策。推荐的最佳实践是应用最小权限原则，即POLP。
• 测试脱敏数据的有用性：评估数据脱敏技术的输出以验证它们与原始数据产生的输出相当很重要。
• 维护引用完整性：脱敏值应在相关系统和表中保持一致。这将确保数据连接、查询和分析将正常工作，即使原始值已被更改。

数据脱敏与其他混淆技术

脱敏防止敏感信息在不需要真实数据的上下文中暴露。其他混淆技术——如数据匿名化、加密或使用合成数据——服务于相关但不同的目的。

例如，匿名化不可逆地移除标识符，因此数据永远无法链接回特定个人。一旦匿名化，数据集在GDPR等框架下不再被视为个人数据，因为没有现实的方法重新识别个人。然而，权衡是匿名化数据通常失去其对详细分析或测试的一些效用，因为与现实世界个人的链接被永久打破。

加密通过使数据在没有正确加密密钥的情况下不可读来保护静态或传输中的数据。虽然加密可以保护敏感信息免受未经授权的访问，但它不像脱敏那样为测试或培训环境提供现实的替代品。

合成数据由算法或生成AI模型从头创建。由于合成数据不直接与现实记录关联，它通常被视为脱敏的安全替代方案。

数据脱敏使用案例

数据脱敏广泛用于各种行业，以推动创新和改进服务，而不使敏感信息面临风险。例如，在银行和金融领域，脱敏可以支持新欺诈检测系统的开发，同时确保受监管数据（如账号和支付详情）仍受保护。医疗保健、零售和政府机构也依赖脱敏来平衡功能性与监管合规性。

目前，数据脱敏背后的主要驱动力围绕安全和隐私法规。通过用外观现实的替代品替换敏感值，脱敏允许企业使用包含敏感信息的数据集，同时降低暴露机密信息的可能性。

脱敏还可以帮助减少数据泄露的影响。如果攻击者窃取脱敏副本，并且脱敏有效完成，敏感信息无法与特定个人关联。

还值得注意的是，非生产环境中的许多任务需要部分访问记录而不是完全可见性。动态脱敏可以帮助确保员工能够完成工作，而无需不必要地访问敏感数据。为简化脱敏并减少手动工作，脱敏工具可以与提取、转换、加载和DevOps管道集成。

脱敏工具

有几个知名工具可以帮助使数据脱敏过程更快、更容易和更可靠。以下是一些可以使数据发现、分类、规则定义、脱敏执行和脱敏审计更容易和更快的流行选项：

• Informatica：以提供强大的发现、静态/动态脱敏以及与其他数据管理平台集成的能力而闻名。
• Delphix：以促进非生产环境中的自动化脱敏而闻名。
• IBM InfoSphere Optim Data Privacy：适用于具有复杂脱敏需求的企业。包括数据发现、分类、转换和合规报告功能。
• Microsoft / Azure SQL Server / Azure Dynamic Data Masking：在Microsoft/云重型环境中特别有用；提供内置动态脱敏功能。
• Oracle Data Masking and Subsetting：许多选项还支持在非Oracle数据库中进行脱敏。
• K2View：在企业设置中提供脱敏和合成数据生成，注重维护引用完整性和跨系统扩展。

为理解数据脱敏的优缺点，了解更多关于数据治理工具以及它们如何帮助组织在数据效用和数据保护之间取得平衡可能有所帮助。