【数据治理】数据安全-数据脱敏方案

本文探讨了数据安全的重要性,特别是数据脱敏在保护隐私和防止数据滥用中的角色。介绍了敏感数据的划分,如用户信息、商家数据和公司敏感数据,并设置了不同安全级别。动态数据脱敏和静态数据脱敏的方案被详细阐述,包括无效化、随机值替换、数据替换、对称加密、平均值和偏移取整等方法。最后,强调了根据场景选择合适方案和提高数据安全意识的重要性。

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背景

  • 隐私保护,保障合法权益,2021年9月1日起施行的数据安全法;
  • 防止数据滥用

在数据仓库建设过程中,数据安全扮演着重要角色,因为隐私或敏感数据的泄露,会对数据主体(客户,员工和公司)的财产、名誉、人身安全、以及合法利益造成严重损害。因此我们需要严格控制对仓库中的数据访问,即什么样的人员或者需求才可以访问到相关的数据。

目标

  • 脱出敏感信息,分级分角色控制访问
  • 尽可能保留数据意义,可支持后续用于分析
  • 密码等关键信息要最大程度上防止黑客进行破解

敏感数据划分

  • 从用户维度进行梳理:手机号码、邮件地址、账号、地址、固定电话号码等信息
  • 从商家维度进行梳理:合同签订人,合同签订人电话等(不排除全局敏感数据:如商家团购品类等)
  • 从用户终端维度进行梳理:能够可能标识终端的唯一性字段,如设备id。
  • 从公司角度进行梳理:交易金额、代金卷密码、充值码等

安全级别划分

  • L1内部可见

非公共披露的信息,例如组织架构,平台流量,访问日志等

    • L2保密数据

这是高度敏感的信息,如果受到破坏或泄漏,可能会使组织面临财务或法律风险,可能会对运营产生负面影响,例如用户电话号码,身份证信息,客户的合同,员工薪资等

    • L3机密数据

这是极度敏感

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