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- 发布时间
- 2023-05-01 01:47:37
数据治理数据脱敏
数据脱敏不仅仅是代名词,同样也蕴含着复杂且多样的脱敏技术能力。在不同环境下,企业对于敏感数据脱敏的要求也不尽相同。例如:脱敏后的数据要求性、可用性、完整性等。通常来说,市面上多数的脱敏产品中可通过内置的规则对、姓名、等常用的敏感数据实现脱敏,并满足后续的测试、使用等需求,而更多真实环境中,往往需要脱敏的
敏感数据实际在脱敏操作中更为复杂化。
数据治理内容服务将是
数字化社会的建立,从技术上可以分为很多架构,从应用上也有众多分支,透过众多的表现形式,笔者通过比对各类数据建设方案,分析各种应用场景,可以看出数据化建设的本身越来越互联网化,其主要特征就是服务为王,如何从数字化浪潮中构筑新型的服务内容,省数据安全方案,提供高效的场景化解决方案将是未来的重中之重。
智慧型交通、城市大脑、新型农村、数字金融、远程、异地协同、AI教育等等,笔者不在此列举,这些平台的特点都是是数字驱动型,都是未来的发展的重点,能源数据安全方案,但是这些平台提供的服务才是关键,安全方案,才是数字化平台生命力所在。
与之相应的技术型企业,只有扎根企业,数据安全方案,提供行业解决方案,提供场景化功能服务,才能在数字化浪潮中绽放光芒。
数据治理方法
自动调度:系统内包含自动调度器自动执行测试数据抽取以及脱敏工作,减少人工干预。性能优化:通过多任务、多线程、分批处理等技术实现脱敏的。完善的用户权限管理:系统具备完善的用户权限管理策略,可以针对不同角色、不同用户、不同操作系统进行权限设置,从而实现更为细粒度的权限管理。异构环境支持:同一平台支持异构数据库、应用程序和IT环境。自定义算法:系统支持各类加密、或基于各类复杂业务的DB或JAVA的自定义算法。