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公司编号: | 23096652 | 更新时间: | 2024-05-02 11:41:25 |
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,医院数据库水印系统,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,数据库水印系统,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**可回溯,企业数据库水印系统,可审计,当发生数据泄露时,要**能够通过审计日志找到对应的泄露人员。
数据库脱敏泄露类型
隐私数据泄露可以分为多种类型,根据不同的类型,通常可以采用不同的隐私数据泄露风险模型来衡量防止隐私数据泄露的风险,库水印系统,以及对应不同的数据脱敏算法对数据进行脱敏。一般来说,隐私数据泄露类型包括:
个人标识泄露。当数据使用人员通过任何方式确认数据表中某条数据属于某个人时,称为个人标识泄露。个人标识泄露为严重,因为一旦发生个人标识泄露,数据使用人员就可以得到具体个人的敏感信息。
属性泄露,当数据使用人员根据其访问的数据表了解到某个人新的属性信息时,称为属性泄露。个人标识泄露肯定会导致属性泄露,但属性泄露也有可能单独发生。成员关系泄露。当数据使用人员可以确认某个人的数据存在于数据表中时,称为成员关系泄露。成员关系泄露相对风险较小,个人标识泄露与属性泄露肯定意味着成员关系泄露,但成员关系泄露也有可能单独发生。
数据库脱敏规则
一般的脱敏规则分类为可恢复与不可恢复两类。
可恢复类,指脱敏后的数据可以通过一定的方式,可以恢复成原来的敏感数据,此类脱敏规则主要指各类加解算法规则。
不可恢复类,指脱敏后的数据被脱敏的部分使用任何方式都不能恢复出。-般可分为替换算法和生成算法两大类。替换算法即将需要脱敏的部分使用定义好的字符或字符串替换,生成类算法则更复杂一些,要求脱敏后的数据符合逻辑规则,即是“看 起来很真实的假数据”。