96、数据安全与故障诊断技术解析

数据安全与故障诊断技术解析

1. 敏感数据识别与脱敏技术

在当今数字化时代，数据安全至关重要，尤其是敏感数据的保护。结构化数据的敏感数据识别技术需具备自动且准确识别多种字段属性的能力，包括姓名、手机号码、身份证号、地址、银行卡号等。对于特殊名称、地址信息、公司名称等自然语言描述的敏感数据，可通过特征提取和分析建模实现自动识别。而对于用户名、公司名称等特征不明确，或验证特征和规则特征未知的敏感数据类型，则需借助相应的机器学习算法进行空间向量特征提取。

在业务场景中，敏感数据的差异化脱敏基于不同业务场景和用户数据权限，还可设置白名单。具体操作如下：
- 用户白名单 ：指定白名单用户访问敏感数据时不进行脱敏处理，直接展示真实数据。
- 场景白名单 ：通过指定白名单对特定应用场景中的数据进行脱敏。

这样，根据应用系统访问的场景和访客的用户信息，能准确识别预设的数据使用权限，进而匹配该权限下的脱敏规则，实现差异化脱敏。

2. 业务数据共享的差异化隐私保护

客户数据隐私保护面临诸多困难，源于客户数据应用模型的多样性、数据结构特征的复杂性、隐私泄露场景的多样性以及保护技术方法的差异。隐私泄露场景包括查询隐私、发布隐私、计算和挖掘分析隐私等。传统隐私保护方法存在单一、被动和依赖场景的问题，因此需要研究风险场景和保护技术两个维度多元素之间的关联机制，实现基于多关联的隐私保护方法的融合与定制。

具体做法是结合客户数据隐私分级和隐私泄露风险测量机制，运用二分图匹配技术构建隐私场景、隐私元素和保护方法之间的多关联模型。通过在二分图中随机游走主动推