数据脱敏技术详解：类型、方法与最佳实践

什么是数据脱敏？

数据脱敏是一种安全技术，它修改数据集中的敏感数据，以便能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、软件应用程序培训师和数据分析师在接触组织数据的同时，不会危及机密信息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，以及需要在系统间或与第三方合作伙伴共享包含机密信息的数据集的情况。为了有效使用，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，但不能被逆向工程。

数据脱敏使用数据混淆技术（如置乱和替换）来更改机密数据值，同时保留数据类型和文件格式。这使得脱敏后的数据在非生产环境中的行为与原始数据一样，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的数据去标识化技术，因为被更改的数据并未替换真实的数据值。根据全球许多地区的合规法规，假名化数据仍属于隐私法的范围。这意味着脱敏数据仍需遵守合规要求，组织仍必须应用访问控制、维护审计跟踪，并在脱敏数据遭到泄露时报告违规事件。

本文是 《什么是数据安全？终极指南》 的一部分。

数据脱敏如何工作？

数据脱敏的过程通常涉及发现和分类结构化数据集中的敏感数据字段，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。

为了促进这一过程，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，这些值就可以以一种隐藏原始内容但仍能使文档或文件在非生产环境中可用的方式进行更改。

脱敏值可以手动创建，但要处理大型数据集，组织通常依赖于精心策划的真实数据池或保留格式的生成器。脱敏后，会对数据集进行检查以确保其仍能正常工作，并密切监控该过程以确保不会产生新的风险。

数据脱敏的类型

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

• 静态脱敏 涉及制作原始数据的副本，并将副本中的敏感值替换为外观真实的替代值。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，但不再包含可能被利用的值。
• 动态数据脱敏 使生产系统中的原始数据保持不变，并在每次查询数据时实时应用脱敏规则。动态脱敏可以是基于权限的，允许某些用户在查询结果中看到原始值，而其他用户则看到外观真实的替代值。
• 即时数据脱敏 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）只接收脱敏值，并且永远无法访问原始数据。

不同类型的数据脱敏

脱敏类型	使用场景	优势	限制
静态数据脱敏 (SDM)	为开发、测试或培训创建安全、永久的生产数据副本。	为非生产使用提供真实的数据集；可安全地在团队间共享。	需要制作和维护副本；不适用于实时系统。
动态数据脱敏 (DDM)	生成同一实时生产数据的不同视图。	在查询时保护敏感字段；支持基于权限的访问；不更改生产数据。	可能影响性能；大规模管理可能复杂。
即时数据脱敏 (OFM)	在环境之间传输数据。	确保敏感数据离开源时始终是脱敏的；降低传输中数据的风险。	需要与数据传输流程集成。

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。流行的方法包括：

• 置乱
  置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 在置乱的测试环境中可能被替换为 293A4。置乱易于实施，但由于置乱数据仍可能揭示可被逆向工程的模式，许多组织将其与更强的脱敏技术（如替换）结合使用。

• 替换
  这种脱敏技术将部分（或全部）敏感数据值替换为具有相同特征的相似值。例如，有效的信用卡号可能被替换为仍能通过发卡机构验证规则的不同号码。替换是最强的脱敏技术之一，因为它产生外观真实且无法链接回原始值的数据，同时仍保留原始数据集的完整性、可用性和格式。

• 洗牌
  洗牌通过重新排列数据库列中值出现的顺序来保护结构化信息。这种方法保留了数据格式，并使数据集保持可用于测试或分析，但它削弱了单个记录与其原始值之间的连接。洗牌被认为是一种轻量级脱敏技术，因此常与其他脱敏技术（如替换和置乱）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（有时是零长度空白）。例如，客户记录的社会安全号码字段可能被设置为空，以便完全不显示任何值。这种方法只有在数据库管理系统将空值识别为占位符时才有效。置空通常被认为是数据脱敏最弱的形式之一，因为它完全移除值而不是用真实的替代值替换，这可能会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来修改每个数字。例如，一列销售数字可以应用正负5%的方差。方差通常用于保护敏感的数值数据值，同时仍保持数据集的总范围、分布和统计有用性。

• 数据时效化
  数据时效化是一种特定类型的方差，涉及将日期值在时间上向前或向后移动，同时保持格式和逻辑顺序完整。例如，客户的出生日期 07/14/1985 可能被时效化为 09/02/1984，或者交易时间戳可能被提前90天。当数据集包含与实际事件或时间线相关的敏感信息时，数据时效化非常有用。通过时效化日期，组织可以保护数据隐私，同时仍允许开发人员、测试人员或分析师处理基于时间的真实数据。

• 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替换为相同的脱敏输出值。这种方法通常用于需要保持关系但无需知道真实底层值的非生产环境。然而，由于确定性替换有可能被逆向工程，因此这种类型的脱敏通常通过强替换规则来增强，并且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一部分。这种数据脱敏方法通常用于 PCI DSS 合规性。

不同的脱敏方法可以将敏感数据转换为安全但真实的值，以供非生产使用。

为什么数据脱敏很重要？

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一种安全的形式，这种形式保持功能性但消除了数据可能对攻击者具有的任何价值。即使脱敏数据集被盗或泄露，也无法用于欺诈、身份盗窃或其他恶意目的。

脱敏在降低合规风险方面也发挥着重要作用。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的健康信息(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、出售和披露的权利。脱敏通过降低在数据用于开发、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非生产系统中使用时暴露的风险来支持GDPR合规。
• 《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)：HIPAA要求美国的受保实体及其业务伙伴实施保护措施，以保持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、测试或培训使用真实的健康数据集，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)、有效期和卡验证值(CVV)。

哪些类型的数据应该被脱敏？

脱敏用于混淆如果泄露可能用于确定个人身份、财务状况或健康状况的数据值。通常被脱敏的常见数据类型包括：

• 个人可识别信息(PII)：这包括姓名、地址、社会安全号码、驾照号码、护照号码以及其他可用于专门识别个人的数据类型。
• 受保护的健康信息(PHI)：这包括医疗记录、诊断、检测结果、治疗结果以及其他可追溯到特定个人的健康数据。
• 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真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。
• 内部公司数据：脱敏通常用于保护供应商和员工记录中的敏感数据。例如，脱敏允许人力资源系统在保护员工隐私的同时被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进行脱敏，以防止在测试、协作或数据共享期间不必要的暴露。许多组织除了使用脱敏外，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

数据脱敏不是一个简单的单步过程，因为敏感字段需要被转换以防止再识别，同时仍保留原始数据集的结构、数据类型和统计特性。如果这种平衡得不到维持，脱敏数据在非生产环境中将无法使用。

事实上，保持脱敏数据的引用完整性可能是一个重大挑战。脱敏值需要在相关表和系统中保持一致，以便保持主键和外键关系。虽然这听起来很简单，但大多数数据库都经过规范化以提高性能，而对存储在分布式数据库中的敏感数据进行脱敏可能很快变成一个复杂的过程。

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，账号必须保持正确的长度，信用卡号必须通过Luhn校验。没有这个，非生产环境中的应用程序可能在测试期间崩溃，分析可能产生失真的结果。

为了克服这些挑战，数据库管理员(DBA)需要详细审查需要脱敏的数据，并将使用脱敏数据的利益相关者纳入审查。这将有助于确保针对每个用例使用适当的脱敏技术，并且被脱敏的数据实际上保持了原始数据的特征。

数据脱敏最佳实践

数据脱敏允许组织遵守隐私法规，并仍在非生产环境中使用包含敏感数据的数据集。为了有效使用，脱敏应遵循以下最佳实践：

• 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。为了确保敏感信息得到一致保护，组织需要做的第一件事是定位和识别哪些数据元素应该被脱敏。
• 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到保护。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。
• 将数据脱敏纳入政策：数据脱敏的最佳实践应纳入组织的数据管理和安全政策。
• 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其与原始数据产生的结果具有可比性非常重要。
• 保持引用完整性：脱敏值应在相关系统和表中保持一致。这将确保数据连接、查询和分析能够正常工作，即使原始值已被更改。

数据脱敏与其他混淆技术

脱敏可在不需要真实数据的环境中防止敏感信息暴露。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，匿名化不可逆转地移除标识符，因此数据永远无法链接回特定个人。一旦匿名化，根据GDPR等框架，该数据集不再被视为个人数据，因为没有现实的方法来重新识别个人。然而，代价是匿名化数据通常会失去其对详细分析或测试的部分效用，因为与现实世界个体的联系被永久切断了。

加密通过在没有正确加密密钥的情况下使数据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，但它并不像脱敏那样为测试或训练环境提供真实的替代品。

合成数据是由算法或生成式AI模型从头开始创建的。由于合成数据不直接与真实记录相关联，它通常被认为是脱敏的安全替代方案。

数据脱敏使用案例

数据脱敏广泛应用于各行各业，以推动创新和改进服务，同时不将敏感信息置于风险之中。例如，在银行和金融领域，脱敏可以支持新的欺诈检测系统的开发，同时确保账号和支付详情等受监管数据仍得到保护。医疗保健、零售和政府机构也依赖脱敏来平衡功能性与法规遵从性。

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

脱敏也有助于降低数据泄露的影响。如果攻击者窃取了脱敏副本，并且脱敏是有效进行的，则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。为了简化脱敏并减少手动工作，脱敏工具可以与提取、转换、加载(ETL)和DevOps管道集成。

脱敏工具

有几种众所周知的工具可以帮助使数据脱敏过程更快、更容易、更可靠。以下是一些流行的选项，可以使数据发现、分类、规则定义、脱敏执行和脱敏审计更轻松、更快速：

• 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 动态数据脱敏：尤其在微软/云重度环境中有用；提供内置的动态脱敏功能。
• Oracle Data Masking and Subsetting：许多选项还支持在非Oracle数据库中进行脱敏。
• K2View：在企业环境中提供脱敏和合成数据生成，注重保持引用完整性和跨系统扩展。

要了解数据脱敏的利弊，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会有所帮助。
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