静态数据脱敏系统处理方法有哪些？

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。

静态数据脱敏（SDM）在使用敏感数据当时进行脱敏。

静态数据脱敏（SDM）一般用在非生产环境，在敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用，一般用于解决测试、开发库需要生产库的数据量与数据间的关联，以排查问题或进行数据分析等，但又不能将敏感数据存储于非生产环境的问题。

动态数据脱敏（DDM）一般用在生产环境，在访问敏感数据当时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时需要进行不同级别脱敏的问题。

扩展资料：

根据列的数据属性，数据列通常可以分为以下几种类型：

可确切定位某个人的列，称为可识别列，如身份z号，地址以及姓名等。

单列并不能定位个人，但是多列信息可用来潜在的识别某个人，这些列被称为半识别列，如邮编号，生日及性别等。美国的一份研究论文称，仅使用邮编号，生日和性别信息即可识别87%的美国人。

包含用户敏感信息的列，如交易数额，疾病以及收入等。

其他不包含用户敏感信息的列。

所谓避免隐私数据泄露，是指避免使用数据的人员（数据分析师，BI工程师等）将某行数据识别为某个人的信息。数据脱敏技术通过对数据进行脱敏，如移除识别列，转换半识别列等方式。

使得数据使用人员在保证可对＃2（转换后）半识别列，＃3敏感信息列以及＃4其他列进行数据分析的基础上，在一定程度上保证其无法根据数据反识别用户，达到保证数据安全与最大化挖掘数据价值的平衡。

参考资料来源：百度百科-数据脱敏

数据脱敏依照脱敏数据使用场景区分为静态数据脱敏与动态数据脱敏。

所谓的数据使用环境，主要是指业务系统脱敏之后的数据在哪些环境中使用，一般可分为生产环境和非生产环境(开发、测试、外包、数据分析等)。

而静态数据脱敏(SDM)，一般应用于非生产环境，将敏感数据从生产环境抽取并脱敏后给到非生产环境使用，常用于培训、分析、测试、开发等非生产系统的数据库。

详细了解可以参考百度文库的这篇文章：https://wenku.baidu.com/view/9aa0ec1c03768e9951e79b89680203d8cf2f6a4d

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