数据脱敏和数据加密有什么区别

本文探讨了数据脱敏与数据加密的区别,前者强调保留数据结构用于分析,不可逆且不影响大部分性能,适用于非关键数据;后者如加密,全面保护所有数据,可逆但可能影响性能,适用于存储和传输敏感信息。介绍了常见的脱敏方法和加密策略,如替换、删除、加密等。

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数据脱敏:主要是为了兼顾数据安全与数据使用,采用专业的数据脱敏算法。

数据加密:通过对数据进行编码来保护数据,获取实际值的唯一方法是使用解密密钥解码数据。

数据加密是可逆的,数据脱敏是不可逆的。

处理方法不同
保护内容不同
影响性能不同
适用场景不同
实现难度不同
恢复数据的难度不同
数据脱敏通过改变或删除敏感信息,使其无法识别原始数据的一种安全保护方法。该方法会保留数据的结构和部分内容,以便于分析和测试用于保护特定的敏感信息,例如社保号码、银行账号一般不会影响系统性能用于数据分析、软件测试等场景,其中涉及到的数据不需要完全真实,但需要保持数据的统计特性。对数据有深入的了解,例如知道哪些数据是敏感的,以及如何脱敏无法恢复到原始状态
数据加密将原始数据转换为密文形式,只有持有密钥的人才能访问原始数据。在加密后的数据中,无法直接看到任何有意义的信息。可以保护所有的数据,不论其是否敏感加解密操作而导致系统性能下降用于存储和传输敏感数据的场景,需要防止未授权的访问和泄露。需要有一定的密码学知识只要有密钥,就可以将加密后的数据恢复到原始状态。

数据脱敏常用方法

1. 替换:将敏感数据替换为不敏感的数据。例如,将姓名替换为“张三”或者使用匿名标识符代替真实的身份证号码。

2. 删除:直接删除敏感数据,确保不再存储于系统中。这样可以彻底消除用户隐私泄露的风险。

3. 掩盖:使用掩盖符号或星号来隐藏敏感数据的部分字符。例如,将手机号码中的中间几位用星号替代。

4. 加密:对敏感数据进行加密处理,只有授权的人能够解密。对称加密和非对称加密是常用的加密算法。

5. 脱敏算法:使用专门的脱敏算法对敏感数据进行处理,保障数据在有效性和模糊性之间的平衡。

6. 生成虚拟数据:使用生成算法生成与原始敏感数据具有相似特征的虚拟数据,从而达到保护隐私的效果。

7. 限制访问权限:只给予特定的人员或角色有限的访问权限,确保敏感数据只能被授权人员访问。

常用的脱敏规则主要有:

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