5、数据匿名化与加密技术：保护敏感数据的有效手段

数据匿名化与加密技术：保护敏感数据的有效手段

1. 数据安全背景与匿名化需求

在当今数字化时代，各种攻击和威胁时刻威胁着组织的数据安全。2019 年的数据泄露调查显示，79% 的首席信息官（CIO）认为上一年公司数据因员工行为而面临风险，多达 61% 的员工的数据安全实践使公司处于危险之中。因此，组织越来越重视保护员工的数据权利，数据匿名化成为了重要的实践手段。

数据匿名化或伪匿名化主要针对个人身份信息（PII）进行，包括姓名、年龄、社会安全号码（SSN）、信用卡详情、银行账户号码、工资、手机号码、密码和安全问题等。在应用匿名化技术之前，公司政策和数据库管理员还可以定义额外的流程。

2. 常见的数据匿名化技术

2.1 数据掩码

数据掩码通过随机生成原始数据的镜像版本，然后与原始数据进行混洗，来隐藏和保护原始数据。主要有以下五种类型：
- 确定性数据掩码 ：允许将表中任何位置的列值替换为特定值，会考虑相似设置来生成替换的全局盐密钥。例如，可将 XYZ 替换为 ABC。
- 动态数据掩码（DDM） ：旨在对实时生产级数据进行掩码，使实时数据流在数据生成者/请求者无法访问敏感数据的情况下进行修改。可通过设置中央数据掩码策略，使用全或部分掩码功能对敏感字段进行掩码，同时对数字数据进行随机掩码。在简单的事务 SQL 命令中也有广泛应用。例如在 Azure 中，Email 方法可只暴露电子邮件地址的第一个字母和常量后缀 .com，如 aXXX@XXXX.com 。但动态掩码不能应用于加密列、文件流、COLUMN_SET 或无依赖关系的计算列。示例代码