每家公司在使用或共享数据时都必须遵守安全和数据隐私法规。未能屏蔽敏感信息可能会导致违法、处罚和失去信任。这就是企业投资数据屏蔽技术以掩盖数据集中真实数据的原因。
挑战在于在屏蔽后保持数据的实用性。数据集必须保留引用完整性和关系才能用于软件测试、分析和研究。确保基本业务流程的隐私和可用性之间的平衡可能很棘手。幸运的是，我们可以分享解决此问题的策略。
在下面的文章中，您将了解常见的数据屏蔽技术、类型和用例。我们还将描述可帮助公司确保大规模合规性的最佳实践。但让我们从数据屏蔽的定义开始。
合成器指南
合成数据生成指南
下载指南 →
什么是数据屏蔽？ 含义和定义
数据屏蔽是一种将数据集中的个人身份信息 (PII) 替换为随机信息的过程。数据屏蔽（也称为数据清理）的主要目的是保护个人和企业的敏感数据。
假设您的营销团队正在准备一份财务报告。为了遵守法律，您必须用随机数替换客户的姓名、出生日期和 SSN。数据屏蔽技术可以保护这些数据，同时保留原始文件中的格式和表之间的关系。
原始数据通过各种数据混排、操纵和加密技术进行更改。它可能发生在数据处理的不同阶段：在源数据库中、在数据传输期间或在内存级别。数据屏蔽过程通常如下：
该过程首先定位 个人身份信息和其他敏感数据 在数据集中。它涉及对特定数据元素（例如姓名、地址和财务信息）进行分类和标记。
这些数据通过各种屏蔽算法和技术进行转换。屏蔽规则应该一致，以维护整个数据集的数据完整性和可靠性。
对修改后的数据进行有效性测试。屏蔽数据必须提供适当的安全级别，查询结果应与原始数据相当。
虽然总体目标很明确，但公司使用数据屏蔽方法的目的各不相同。
为什么公司要使用数据屏蔽
公司实施数据屏蔽以遵守 数据隐私法：这些法律管理公司在使用、存储和共享敏感数据时必须实施的安全和隐私机制。
受监管的数据包括个人身份信息 (PII) 和受保护的健康信息 (PHI)： PII 是指任何可识别个人身份的数据，例如姓名、地址和社会保障号码 (SSN)。PHI 是 PII 的一个子集，包括医疗记录、 健康保险信息以及与个人治疗相关的任何数据。
几乎所有法规均基于以下关键法律：
一般数据保护条例 （GDPR）在欧洲和 英国-GDPR 在英国
健康保险流通与责任法案 （HIPAA）适用于美国医疗保健组织
支付卡行业数据安全标准 （PCI DSS）适用于处理信用卡信息的企业
加州消费者隐私法案 （CCPA）和 加州隐私权法 （CPRA）
掩蔽技术可消除所有直接和间接标识符，从而帮助组织遵守这些法规。掩蔽后，数据集将被去识别化（匿名化），因此 不受数据隐私法的约束.
数据屏蔽还可以帮助保护敏感数据免遭未经授权的访问。 特定 各行业数据泄露成本不断上升根据 IBM 的调查，企业必须尽一切努力减轻损失。通过隐藏 PII，您可以防止网络犯罪分子入侵您的数据库时发生泄露的风险。
此外， 屏蔽可实现安全的数据共享。公司可以使用屏蔽数据运行测试、进行研究或与其他企业合作，而不会损害数据隐私。
企业引入数据屏蔽流程来确保数据存储的安全。 这些过程通常应用于云环境或具有存档数据的大型存储库。
最后， 数据屏蔽有助于与客户和利益相关者建立信任。积极主动的数据保护措施体现了对隐私和安全的坚定承诺，使公司从竞争对手中脱颖而出，并成为保留客户的关键因素。
在同一时间， 数据必须保持可用数据屏蔽之所以重要，一个因素是能够在非生产环境中使用流程数据集。然而，并非所有屏蔽类型和技术都能保留数据的原始质量或保证最高效率。
数据屏蔽的类型
掩码类型取决于整体方法和上下文。以下是典型应用场景中最常见的掩码类型：
静态数据掩码
静态数据屏蔽应用规则来转换数据集中的敏感信息。屏蔽规则是预定义的，可确保在多个环境中应用一致。真实数据会不可逆地改变，因此您必须首先确保不需要原始信息。
顾名思义，此类型最适合用于随时间保持静态的文件。统计数据屏蔽有助于创建匿名数据集，用于用户培训、分析或存档目的。
动态数据脱敏
动态数据屏蔽会在用户实时查询或访问敏感数据时对其进行修改，而不会更改数据库中的原始信息。要实现此功能，您必须配置基于角色的访问规则，以指定要屏蔽哪些数据元素以及在什么条件下屏蔽。
公司在实际生产环境中使用动态数据屏蔽。例如，客户服务代表需要访问客户记录但不查看付款信息。
统计混淆
在统计数据混淆中，PII 被修改以创建统计表示。处理后的数据保留了数据中的原始属性和关系，同时模糊了敏感数据。
借助统计混淆，公司可以进行深入分析，而不会损害数据安全性或隐私。用于此类数据掩码的技术包括改组、替换和泛化。
确定性数据屏蔽
确定性掩码始终用相同的人工值替换特定值。例如，名为“Jane Doe”的用户将始终被重命名为“Jane Smith”。
这种类型的数据掩码通常涉及替换和标记化。它维护了列和文件之间的数据关系和引用完整性，但大大增加了隐私风险。如果恶意行为者发现原始数据的一致模式或映射规则，他们可能会发现这些信息。
即时数据屏蔽
在传输和实时访问期间，内存中会发生即时屏蔽。信息通过提取-转换-加载 (ETL) 过程进行屏蔽。信息从源数据库读取，进行模糊处理，然后插入目标数据库的新表中。源数据保持不变。
这种数据屏蔽类型可保护集成或持续部署 (CD) 场景（例如 DevOps 管道）中的敏感数据。该工具可以在开发生命周期的必要阶段屏蔽 PII，并将其传递到下一阶段。
下一个关键阶段是选择适合您的应用场景的适当的屏蔽数据方法。
流行的数据屏蔽技术
类型指的是一般类别，而技术是用于修改敏感信息的具体方法和算法。最流行的方法包括：
数据加密
加密使用算法密钥将文本数据转换为不可读的格式。只有正确的解密密钥所有者才能将加密数据转换回其原始形式。通常，公司使用 AES（高级加密标准）来保护传输中的数据，使用 RSA（Rivest-Shamir-Adleman）来保护数字签名。
这是大多数数据屏蔽工具使用的基本技术。但是，加密可能会带来性能开销，因为它需要计算能力。在处理大型数据集或实时数据处理时，它会降低系统的性能。
换人
替换用虚拟值替换敏感元素，但保留真实品质和可用性。它支持各种数据类型并保留原始格式。例如，这可能是用随机值替换真实姓名或社会保障号码。
至于缺点，替代可能会引入可识别模式，从而可能使其遭受重新识别攻击。此外，过时的工具可能会丢失一些上下文和关系，从而影响测试期间的数据。
洗牌
数据改组文本会重新排列列和数据集中的数据，同时保留实际值。它在您想要保持数据一致性以用于分析目的的场景中尤其有效，例如混淆交易记录的顺序，同时保留原始值。
一个挑战是确保改组不会引入意外的偏差或模式，从而导致数据变得无用。
日期老化
老化涉及仅更改数据集中的日期以保护 PII。日期老化的主要优势在于它保持了数据的时间完整性。这允许您运行合规的时间序列分析并识别趋势。
就风险而言，老化会影响某些类型分析的可用性。例如，老化日期可能与特定的现实事件或外部数据源不一致。
泛化（分箱）
泛化将数据分为更广泛的类别，以模糊特定值。例如，个人年龄可能会转换为年龄范围：25 岁变成 20-30 岁或“20 多岁”。
这是分析中最广泛使用的数据掩码技术之一，因为它保留了数据集的实用性。然而，过度概括可能会使信息对于特定的研究目的来说过于模糊。
掩蔽
掩码处理是指使用随机或掩码字符对敏感值的部分进行加扰。例如，它可以替换信用卡号中除最后四位之外的所有数字。对于必须显示部分数据（例如客户服务界面或收据生成）的应用程序，掩码处理尤其有用。
然而，这并不是一个全面的数据屏蔽解决方案。由于它只保护部分数据，欺诈者可能会将其与外部数据结合起来以识别个人。
归零（消隐）
无效化会将数据替换为空值或占位符。例如，客户的电子邮件地址在表中被替换为“N/A”。此技术有助于遵守数据安全法，因为它会完全删除敏感信息。
尽管易于实现，但对于数据点之间的关系很重要的有意义的分析来说，零化并不起作用。
扰乱（散列）
数据扰乱会重新排列字符串中的字符以隐藏原始值。此方法保持相同的长度和字符集，但会改变顺序。例如，字符串 1ABCD2 可能会被打乱 DAB21C.
加密有助于保护生产数据和非生产环境中的密码、帐号或其他标识符。但是，它只会在字符串级别混淆数据，而不会处理其他数据类型。更糟糕的是，某些数据屏蔽工具可能仍会保留原始值与加密数据之间的可辨别性。
哈希
哈希算法将给定的数据或字符串转换为固定长度的值（哈希值）。它使用算法为不同的输入生成无法进行逆向工程的唯一哈希值。
此方法用于设置存储可通过索引访问的键和值对的表。这允许您在需要读取原始值时快速检索数据。
符号化
标记化将生产数据替换为随机生成的标记，这些标记引用存储在安全令牌库中的原始数据。例如，信用卡号可能会被替换为类似 T12345.
通过标记化，企业无需直接访问敏感数据即可处理付款。至于挑战，标记化可能会在交易量大的环境中带来开销。您还必须为将令牌映射到原始数据的令牌库实施强大的安全措施。
有些技术比其他技术更有效，但并非所有技术都能保留唯一性、属性和关系。公司必须知道针对每种数据类型使用哪种技术才能确保合规性。
数据屏蔽：大规模合规的最佳实践
数据量不断增长，大规模应用屏蔽技术变得愈加困难。组织可以利用这些做法来遵守法规，而不会给员工带来压力。
识别需要屏蔽的数据： 跨位置、数据库、表和列查找敏感数据。自然语言处理 (NLP) 和光学字符识别 (OCR) 可以帮助检测和屏蔽图像、PDF、XML 和其他非结构化数据中的敏感内容。
实施一致的规则： 引入一个具有跨环境一致规则的数据治理框架。这包括根据数据类型及其预期用途应用适当的数据屏蔽技术。例如，替换可能最适合测试数据集，而数据加密则是存档文件的首选方法。
安全访问屏蔽数据： 只有授权人员才能访问包含敏感信息的原始数据。实施基于角色的访问控制，根据工作角色和职责限制对 PII 的访问，以最大限度地降低未经授权访问的风险。
与数据管理流程集成： 您可以自动对整个数据生命周期进行数据屏蔽。如果数据被混淆以进行集成、ETL 和协作共享，这将为您提供额外的安全保障。
提供培训和宣传计划： 开展有关屏蔽、去识别和匿名化的培训课程。确保您的员工充分了解隐私法规和安全政策。
使用自动化工具避免手动工作： 手动数据屏蔽通常需要大量时间和资源。此外，它还存在人为错误的风险。为了使流程自动化并最大限度地减少错误， 考虑投资具有人工智能 PII 扫描器的工具.
定期重新评估有效性： 测试掩码技术的结果，以确保它们提供适当级别的隐私和可用性。最好比较不同类型数据的掩码方法，以衡量掩码对原始数据质量的影响。
您的组织可能不需要我们描述的所有技术和实践。了解哪些技术和实践可以在实际场景中实际应用以及如何应用也同样重要。
数据屏蔽技术用例
数据屏蔽可以降低风险并支持多种数据管理策略。您可以将数据屏蔽技术集成到各种业务流程中，包括：
开发与测试： 数据屏蔽允许开发人员和 QA 处理真实数据集而不泄露敏感信息。替换、改组和加密等技术可确保数据可用并保护隐私。
与第三方的合作： 数据屏蔽使组织能够共享数据 进行深入分析和研究。企业可以进行合作，而无需承担违反隐私法的风险。
医疗保健研究： 医疗保健提供者可以在将患者数据用于研究目的之前对其进行屏蔽.这确保了临床研究期间符合GDPR、HIPAA和其他当地法规。
数据货币化： 公司可以出售有价值的去识别数据 到其他组织进行测试、研究和算法训练。
提高数据安全性： 通过隐藏敏感数据，数据屏蔽技术可以减少网络威胁的攻击面。这可以大大限制数据泄露造成的损害并防止 PII 泄露。
灾难恢复： 快速恢复对于业务连续性至关重要，但备份数据通常包含 PII。数据屏蔽可确保敏感数据即使未经授权的各方访问备份数据仍受到保护。
屏蔽不仅可以确保合规性，还可以为您的业务带来诸多好处。借助先进的工具，数据屏蔽流程可以基本实现自动化。
使用 Syntho 自动进行数据屏蔽
有效的数据屏蔽可保护敏感信息并支持测试、分析和研究。它还有助于建立客户信任、确保生产数据共享安全并增强数据安全性。
手动数据屏蔽效率低，容易出现人为错误。这需要太多时间，并且可能导致屏蔽不完整或数据无用。相比之下， 智能屏蔽技术确保一致的 PII 保护和合规性.
Syntho 提供自动数据屏蔽解决方案来保护所有数据源中的敏感信息。 试用我们的演示 了解它如何帮助您在不影响质量的情况下实现合规性。