l 敏感数据自动感知
l 脱敏数据以假乱真
l 保持业务规则关联性
l 保持数据逻辑一致性
l 支持多种数据脱敏算法
l 灵活报表监管无忧
l 灵活脱敏数据分发
l 全面脱敏格式支持
l 特殊文件类型支持
l 脱敏过程数据不落地
l 支持数据水印及溯源
l 数据处理高效稳定
l 系统安全性控制
三、客户价值
l 降低敏感数据泄密风险
包含客户姓名、年龄、手机号、银行账号等敏感信息的数据通过脱敏系统变成符合数据使用场景的非敏感数据,使敏感信息保持在可控业务系统内部,明显降低敏感数据泄漏风险。
l 提升测试培训质量
利用系统“脱敏数据以假乱真”的功能特点,最大限度地保证脱敏后数据的“真实性”,即依然依然保持数据特征、业务规则、数据关联性,可以有效提升开发测试、培训的质量。提供更加真实的数据,帮助测试环节能贴近真实运行环境,促进测试系统的问题暴露。
l 提升相关工作效率
从低速脱敏演进到高速脱敏,改变以往对手工的原始脱敏方式,大大减少脱敏所需时间,提升交付效率。
利用脱敏系统当天即可响应脱敏需求,最快当天可实现脱敏数据交付。使数据脱敏工作不再成为项目进度的瓶颈,促进缩短项目周期,提升需求方的满意度。
l 符合监管部门法规要求
无论是最高规格的法律,到政府机构的法规、政策,已经各行业的规范、指南、指导意见等,对包含个人信息在内的各类敏感数据都提出了要求。数据脱敏系统可以帮助企事业在数据安全上更进一步,满足法律法规的需求。
l 灵活适应各种数据应用场景
对于敏感数据进行基础的去敏感处理只是第一步,应对不同的数据应用场景,脱敏系统需要进行进一步的处理,如开发测试场景要求脱敏后的数据保持原有业务属性、数据分析场景要求保留部分数据真实信息。
以上就是我的回答,希望能帮到您。
1、利用单台服务器部署方式将连接业务部门的生产数据库,对生产数据进行抽取和数据脱敏,脱敏后的数据输出到测试部门的测试数据库中,供测试部门使用数据。单服务器部署模式用于客户生产环境网络和测试环境网络允许通过设备进行连接的使用场景。 2、成对服务器部署方式在业务部门数据出口及测试部门数据入口分别部署脱敏服务器,可将业务部门的数据进行有效隔离,通过offline的方式,满足测试部门使用业务部门脱敏后数据的需求。多服务器模式用于客户生产环境网络和测试环境网络需要隔离的使用场景。 使用该方法可实现保护隐私数据合规、保证业务可靠运行、敏感数据统一管理。我觉得大数据脱敏系统首先至少支持hive等大数据组件等,具体功能也应该包括1、敏感数据发现:能够按照用户指定的系统内置敏感数据特征或预定义的敏感数据特征,在执行任务过程中对抽取的数据进行自动识别和敏感数据发现;2、敏感数据梳理:具备敏感数据梳理能力,包含数据库敏感字段和文件敏感列的梳理和核实;3、数据子集管理:在许多场景下,并不需要将生产环境中的全部数据脱敏至目标环境使用,如统计分析场景则需要对全部数据进行合理采样,开发环境可能仅需要生产环境中1%的数据;4、脱敏方案管理:可以根据各类数据应用场景如系统开发、功能测试、性能测试、数据分析等,制定不同的脱敏方案;5、脱敏任务管理:脱敏任务可针对目标数据库系统或结构化文件进行;安华金和大数据脱敏系统推荐你了解下。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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