MySQL 数据脱敏方式盘点

企业数据安全:MySQL、Percona与Bytebase动态数据脱敏比较,

对于企业而言,数据脱敏可以在数据共享或测试时用于保护敏感数据(如信用卡,社保卡,地址等)。通过对敏感数据进行脱敏处理,组织可以最大限度地降低数据泄露和未经授权访问的风险,同时仍能够使用真实的开发,测试和分析目的所需的数据。

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有很多方法进行数据脱敏,比如遮挡,替换,洗牌和加密,等等,它们适用于不同场景。本文主要聚焦「遮挡」,用特定符号 (比如 X 或 ) 遮挡敏感数据,这种方法可以在脱敏的同时保持原有数据感观。

MySQL 企业级数据脱敏插件

MySQL 官方这边,数据脱敏只作为插件在 MySQL 企业版中提供 。
MySQL 数据脱敏插件的工作原理是插件中包含了用于进行数据脱敏的语法,例如 mask_inner, mask_outer, mask_ssn 等。

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组织里有权限的人员(通常来说是数据库管理员)会首先定义一个显示脱敏数据的视图 (VIEW)。即使用户对敏感数据的访问受限,他们也可以将该视图视为一张表。因此,要访问数据,用户不是直接使用脱敏语法进行直接查询,而是从视图中查询即可。

这种方法很直接,但也有一定限制:

  • 依赖于细粒度的 MySQL 用户账户 / 角色。实际上,大多数 MySQL 实例只有少数几个用户。要采用此插件,需要重新设计 MySQL 中的账户设置。
  • 不同的脱敏规则需要定义不同的视图。随着底层表和变体数量增加,这会越来越难管理。
  • 没有专门的模块来管理脱敏(毕竟只是普通的 MySQL VIEW)。

Percona 数据脱敏插件

Percona 数据脱敏插件 是前述 MySQL 插件的免费开源实现。它也提供了一组用于脱敏数据的函数。

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同样,保护原始数据的方法是使用视图 (VIEW)。
然而,Percona 数据脱敏仅适用于 Percona Server for MySQL。如果你使用更主流的 MySQL,那就需要另寻他路了。

Bytebase 动态数据脱敏

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不同于前两种,Bytebase 动态数据脱敏 不依赖于底层的 MySQL 视图和用户,而是通过 Bytebase 内部管理脱敏策略和授权管理。当用户通过 SQL 编辑器查询时,会自动应用动态脱敏策略。

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Bytebase 动态数据脱敏包括以下组件:

  1. 全局脱敏规则:「工作空间所有者」和「DBA」可以批量定义全局脱敏规则。例如,可以将所有名为 email 的列脱敏程度设置为「半脱敏」。这样,修改脱敏策略就无需手动修改数千列了,还节省了维护视图的麻烦。
  2. 列脱敏规则:「工作空间所有者」和「DBA」可以将列设置为不同的脱敏级别。列脱敏规则优先于全局脱敏规则。

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  1. 访问未脱敏数据:对于脱敏数据,「工作空间所有者」和「DBA」可以授予特定用户访问未脱敏数据的权限。

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⚠️「工作空间所有者」和「DBA」均为 Bytebase 的角色

对比

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MySQL 数据脱敏和 Percona 数据脱敏插件的优势在于它们是在数据库本身中实现的。因此,无论以何种方式将查询发送到数据库,都会强制执行数据脱敏规则。对于 Bytebase 动态数据脱敏来说,查询则需通过 SQL 编辑器进行强制执行。

Bytebase 动态数据脱敏的优势在于其与所有 MySQL 发行版的兼容性,丰富的脱敏策略和访问授权。只要团队通过 Bytebase SQL 编辑器来查询数据库,那么 Bytebase 动态数据脱敏可以保障组织敏感数据的安全。

🔧 欢迎跟着教程来试试 Bytebase 动态数据脱敏。


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### 数据脱敏的方法 数据脱敏可以通过多种方法实现,主要分为静态数据脱敏和动态数据脱敏两大类。静态数据脱敏通常用于将生产数据复制到非生产环境的过程中,而动态数据脱敏则是在运行时对查询结果进行即时修改或隐藏。 #### 方法一:字符替换法 此方法通过使用特定的算法来替代敏感字段的内容,例如用星号(*)或其他随机字符串代替实际数据[^1]。这种方法适用于诸如银行卡号、身份证号等固定长度的数据。 #### 方法二:加密技术 利用加密算法对敏感数据进行转换,使得即使数据被截获也无法轻易解读其含义。解密过程只限于拥有合法权限的人士执行[^4]。 #### 方法三:屏蔽显示 部分展示某些信息的一部分内容,其余部分以特殊符号掩盖,比如手机号码中间四位数可以用“****”表示[^5]。 --- ### 数据脱敏工具 目前市面上存在许多优秀的数据脱敏工具,支持不同规模的企业需求: #### 工具一:DataMasker 该工具有助于在开发环境下快速生成经过处理的真实感强但无风险的虚拟数据集合[^2]。它可以很好地满足开发者对于复杂业务逻辑下保持一致性的同时完成数据清洗的需求。 #### 工具二:观测云(DataKit) 针对海量日志中的潜在泄漏隐患问题,观测云推出了一整套完善的解决方案——即自动识别并标记可疑条目之后再做进一步操作;另外还包括手动配置规则选项以便更精细地调整过滤参数设置等等[^3]。 #### 工具三:数据库内置插件/扩展模块 像 MySQL 这样的关系型数据库管理系统也提供了相应的原生特性或者第三方附加组件用来辅助实施此类任务 . --- ### 数据脱敏最佳实践 以下是几个推荐遵循的最佳做法: - **明确界定哪些属于需受保护的信息类别** 不同国家地区有不同的法律框架约束着个人信息范畴定义,因此要依据实际情况作出相应判断. - **制定详尽计划书** 描述清楚整个生命周期内的各个阶段如何应用不同的技术和策略去保障信息安全. - **定期审查现有机制有效性** 技术进步迅速变化莫测,所以有必要持续评估当前所采用的方式是否仍然适用最新威胁形势下的挑战. - **培训员工增强意识水平** 即使有了最好的软件防护措施也不能完全杜绝人为失误造成漏洞的可能性,故加强内部教育同样重要. ```python def mask_data(data): """ A simple function to demonstrate data masking technique by replacing part of the string with '*'. :param data: Original sensitive information as a string. :return: Masked version of input data. """ if not isinstance(data,str): raise ValueError('Input must be a string') length=len(data)-4 masked_part='*' * max(length,0)+'...'if length>0 else '' return f"{masked_part}{data[-4:]}" ``` 上述代码片段展示了基本形式之一—遮蔽前缀保留后缀几位数字的做法。 ---
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