数据脱敏是什么（非常详细），从零基础开始到精通，收藏这篇就够了

程序员_大白

于 2025-06-06 10:45:39 发布

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文章标签：数据库网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Python_0011/article/details/148470210

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啥？你还不知道数据脱敏是啥？那可就OUT啦！在这个信息爆炸的时代，个人隐私就像皇帝的新衣，一不小心就被扒光了！所以，赶紧跟着我，给你的数据穿上“马甲”，告别“裸奔”的尴尬吧！

文章大纲，先睹为快！

数据脱敏是啥玩意儿？（别怕，一句话给你讲明白！）
数据脱敏的“葵花宝典”（五大原则，缺一不可！）
数据脱敏的“十八般武艺”（各种方法，总有一款适合你！）
敏感数据，无处遁形！（教你如何揪出潜藏的“内鬼”）
数据脱敏，神器在此！（为你推荐几款靠谱的“装备”）

01 数据脱敏：给你的数据穿上“隐身衣”

1.1 数据脱敏：让数据“改头换面”

简单来说，数据脱敏就是给那些见不得人的秘密（敏感数据）化个妆，让它们看起来不像原来的样子。就像给身份证号、电话号码打个码，或者把公司的商业机密藏起来，防止被坏人盯上。

数据脱敏：数据界的“易容术”

1.2 数据脱敏五大黄金原则

数据脱敏可不是随便乱改，要遵守以下五大原则，不然就成了“毁容”啦！

1.2.1 有效性：脱敏要彻底，不留后患

有效性就是要把敏感信息彻底抹去，不能让人一眼就认出来。就算能找到蛛丝马迹，也要付出巨大的代价，比数据本身的价值还高！

1.2.2 真实性：脱敏后也要“像模像样”

真实性是指脱敏后的数据还要保持业务的真实特点，比如身份证号还是18位，结构、统计规律都要保留。

1.2.3 高效性：脱敏要快，姿势要帅

高效性就是要用程序自动脱敏，而且能重复使用。效率和成本之间要找到平衡点，别为了脱敏把公司搞破产了！

1.2.4 一致性：脱敏要专一，始终如一

一致性是指同一个脱敏系统对相同的数据进行脱敏，结果必须是一样的。要保证系统的稳定性和算法的准确性，不能今天脱成这样，明天脱成那样！

1.2.5 合规性：脱敏要守法，持证上岗

合规性就是整个脱敏过程都要符合国家法律法规和行业标准。系统要有资质，部署要规范，管理要有措施，别一不小心把自己送进去了！

1.3 数据脱敏三步走

数据脱敏就像跳探戈，要分三步走：

识别敏感信息： 找出数据库里的“小秘密”，比如个人隐私和商业机密。
处理敏感信息： 用各种“化妆术”改写敏感信息，让它们“面目全非”。
检查脱敏效果： 看看“妆”化得怎么样，是否真的隐藏了敏感信息，同时还要保证数据看起来真实，不影响后续使用。

1.4 数据脱敏 ≠ 数据匿名化 ≠ 数据去标识化

这三个概念容易让人傻傻分不清楚，简单来说：

数据脱敏： 改写数据，但不一定让人完全无法识别。
数据匿名化： 处理后数据不能还原，确保隐私保护，就像把人“蒸发”了一样。
数据去标识化： 处理后不用额外信息无法识别，但可能有条件可以识别，就像给明星戴口罩，不一定认不出来。

02 数据脱敏的“十八般武艺”

2.1 数据脱敏，分门别类

数据脱敏根据数据类型的不同，可以分为以下几类：

2.2 结构化数据脱敏：给数据库穿上“防弹衣”

2.2.1 结构化数据 VS 结构化数据脱敏

结构化数据就像整齐的表格，每行代表一个数据主体，每列代表一个属性。结构化数据脱敏就是对表格里的敏感信息进行变形、屏蔽或者仿真处理。

结构化数据脱敏：让数据库“金钟罩铁布衫”

2.2.2 数据库脱敏：静态 VS 动态

数据库脱敏分为两种模式：

静态数据脱敏： 先把数据“搬”出来，脱敏后再“搬”回去，就像给房子装修一样。主要用于测试、开发、培训等场景，特点是“搬移并仿真替换”。
动态数据脱敏： 在数据被查询的时候实时脱敏，就像给视频加滤镜一样。主要用于数据库系统的使用和运维人员，特点是“边脱敏，边使用”。

2.2.3 结构化文本脱敏：给文件“易容”

结构化文本就像txt、csv、xls等文件，结构化文本脱敏就是对这些文件进行脱敏处理，特点也是“搬移并仿真替换”。

2.3 非结构化数据脱敏：让图片、视频、文本“隐身”

2.3.1 图像数据脱敏：给图片“打马赛克”

图像数据脱敏就是对图像里的文字、图形进行处理，比如去掉标识、加遮罩、添加噪声等。

2.3.2 视频数据脱敏：让视频“自带美颜”

视频数据脱敏就是对视频里的每一帧图像进行脱敏处理，让视频中的敏感信息“隐身”。

2.3.3 文本脱敏：让文本“欲说还休”

文本脱敏就是对非结构化文本里的文字进行处理，去掉敏感信息，保护文本内容。

03 敏感数据识别：揪出潜藏的“内鬼”

敏感数据识别：让敏感数据无处遁形

敏感数据识别就是用专业的软件自动找出数据库或其他数据中的敏感信息，就像警察抓小偷一样。

敏感数据识别：两大作用

摸清家底： 帮助用户了解自己的数据里有哪些敏感信息，以及它们藏在哪里。
指明方向： 为数据脱敏工作提供指导，告诉用户哪些数据需要重点“关照”。

敏感数据识别策略：

全量识别： 检查所有数据，一个不放过。
抽样识别： 只检查一部分数据，省时省力。
增量识别： 只关注新增数据，实时监控。

04 数据脱敏方法：十八般武艺，样样精通

4.1 数据脱敏方法，五花八门

4.2 经典数据脱敏方法：

泛化类方法： 让数据不那么具体，保留基本信息。
- 截断方法： 砍掉数据的一部分，比如手机号只留前三位。
- 取整方法： 对数字或时间进行简化，比如工资四舍五入到十元。
- 归类方法： 把数据分分类，比如工资分成高、中、低三个级别。
抑制方法： 用*或?代替敏感数据，比如手机号后八位变成星号。
扰乱类方法： 通过添加干扰或改变数据的方式保护敏感信息。
- 加密方法： 把数据变成别人看不懂的样子。
- 散列方法： 把数据变成固定长度的结果，不能逆转。
- 混淆方法： 打乱数据的顺序，比如把12345变成53241。
仿真方法： 创建看起来很像真实数据，但实际上完全不同的新数据集。