什么是数据掩蔽？
数据掩蔽是通过修改数据的原始字母和数字来隐藏数据的过程。由于法规和隐私要求，组织必须保护其收集的关于客户和运营的敏感数据。数据掩蔽通过更改机密信息来创建组织数据的伪造版本。我们可以使用各种技术来创建逼真且结构相似的变化。一旦数据被掩蔽，如果不访问原始数据集，就无法反向工程或追踪回原始数据值。
数据掩蔽有哪些应用场景？
数据掩蔽技术支持组织努力满足《通用数据保护条例》（GDPR）等数据隐私法规的要求。您可以保护多种数据类型，例如个人身份信息（PII）、财务数据、受保护的健康信息（PHI）和知识产权。
接下来，我们将探讨一些数据掩蔽应用场景。
安全开发
软件开发和测试环境需要使用真实的数据集来进行测试。但是，使用真实数据会引起安全问题。数据掩蔽允许开发人员和测试人员使用与原始数据相似的真实测试数据，而不会泄露敏感信息。它降低了开发和测试周期中的安全风险。
分析和研究
数据掩蔽允许数据科学家和分析师在不侵害个人隐私的情况下处理大型数据集。研究人员从数据中获得宝贵的见解和趋势，并确保隐私得到保护。例如，科学家可以使用匿名数据集来研究新药的有效性、分析治疗结果或研究潜在的副作用。
外部协作
组织通常需要与外部合作伙伴、供应商或顾问共享数据。通过掩蔽某些字段或属性，组织可以与外部各方协作，同时保护敏感数据。
员工培训
您可以将数据掩蔽用于员工培训课程或软件演示。通过掩蔽敏感数据，组织可以提供真实的示例，而不暴露真实的客户或业务数据。员工无需访问未经授权的数据即可学习和练习技能。
数据掩蔽有哪些类型？
接下来，我们将介绍一些常见的数据掩蔽类型。
静态数据屏蔽
静态数据掩蔽是在敏感数据存储或共享之前对其应用一组固定掩蔽规则的过程。它通常用于不经常更改或在一段时间内保持不变的数据。您可以预定义规则并以一致方式将其应用于数据，从而确保在多个环境中实现一致的掩蔽。
尽管静态数据掩蔽过程的细节很复杂，但整个过程可以概括为：
- 识别和理解敏感数据
- 设计和开发掩蔽规则
- 选择适当的数据掩蔽算法
- 对实际数据应用掩蔽规则
然后，您可以根据需要共享掩蔽的数据。
动态数据掩蔽
动态数据掩蔽可实时应用掩蔽技术。当用户访问或查询现有敏感数据时，它会动态更改这些数据。它主要用于在客户支持或病历处理等应用程序中实现基于角色的数据安全。
动态数据掩蔽的工作原理如下：
- 所有用户都通过代理服务器与数据库通信
- 当用户请求读取数据时，数据库代理会根据用户角色、权限或访问权限应用掩蔽规则
- 授权用户接收原始数据，而未经授权的用户会收到掩蔽数据
尽管该过程不需要事先准备，但可能会影响性能。
确定性数据掩蔽
确定性数据掩蔽可确保相同的输入值始终掩蔽为相同的输出值。例如，如果一个特定的名字在某一实例中被掩弊为“John”，那么它在整个系统中将始终被掩蔽为“John”。
确定性掩蔽技术通常涉及数据替换或标记化，即在原始数据列和掩蔽值之间保持一致的映射。
即时数据掩蔽
即时数据掩蔽会掩蔽内存中的敏感数据，因此无需将修改后的数据存储在数据库中。它在持续部署管道或复杂的集成场景中非常有用，在这些场景中，数据经常在生产和非生产环境之间移动。在管道的所需阶段，应用程序会掩蔽数据，然后将其传递到管道中的下一个阶段。
统计模糊处理
统计数据模糊处理涉及以保留数据中的统计属性和关系的方式更改敏感数据的值。它可确保掩蔽数据保持原始数据的整体分布、模式和相关性，以便进行准确的统计分析。统计数据模糊处理技术包括对数据应用数学函数或扰动算法。
有哪些常见的数据掩蔽技术？
有几种算法可用于数据保护。以下是一些常见的数据掩蔽方法。
随机化
通过随机化，您可以将敏感数据替换为与原始数据无关的随机生成的值。例如，您可以将姓名、地址或其他个人身份信息替换为虚构或随机选择的值。
替换
替换掩蔽涉及用相似但虚构的数据替换敏感数据。例如，您可以将实际姓名替换为预定义列表中的姓名。您也可以使用算法生成相似但虚假的信用卡号。
重排
通过重排，您可以对数据集中的值进行重新排序，以保留统计属性并使单个记录无法识别。这种技术通常用于保留数据中的关系。
例如，在数据表中，您可以随机重排列数据，使行值发生变化。实际上，您可以在切换姓名和详细联系信息的同时保留客户与其交易之间的关联。
加密
通过加密掩蔽，您可以使用加密算法对敏感数据进行加密。您将数据转换为不可读的格式，只有拥有解密键的授权用户才能访问原始数据。这种技术提供了更高级别的数据安全性，但它会影响查询性能，因为数据分析需要解密。
哈希
哈希是一种转换技术，可将数据转换为固定长度的字符串。它通常用于掩蔽密码或其他不需要原始值的敏感信息，而您只需要验证数据即可。
令牌化
通过令牌化，您可以将生产数据替换为随机生成的令牌或参考值。您将原始数据存储在单独的安全位置，并在处理或分析过程中使用令牌替代。令牌化有助于保持数据完整性，同时最大限度地降低暴露敏感信息的风险。
归零
归零（或空白）是一种数据掩蔽解决方案，使用空值或空格替换敏感数据。这可以有效地从数据集中移除数据。当您想要保留数据的格式或结构，但必须隐藏特定信息时，这种方法非常合适。
数据掩蔽面临哪些挑战？
接下来，我们将讨论数据掩蔽方面的一些常见挑战。
属性保留
对于研究和分析来说，数据掩蔽保留某些数据类型的原始数据属性非常重要。您需要确保数据掩蔽工具保留原始数据类型或保留任何关联数据类别的频率。
例如，如果某个工具在对信用卡详细信息进行模糊处理时改变了客户数据或卡类别统计数据的人口统计表示，则可能会影响分析。在某些数据掩蔽过程（例如随机化或标记化）中，属性保留可能变得具有挑战性。
语义完整性
生成的虚假值必须遵守与不同数据类型相关的业务规则和限制。例如，工资应在特定范围内，国民身份证号码应遵循预先确定的格式。保持语义完整性具有挑战性，但它可以确保掩蔽数据保持有意义且真实。
数据唯一性
如果原始数据需要唯一性（例如雇员 ID 号），则数据掩蔽技术必须提供唯一值来替换原始数据。关键字段缺乏唯一性可能会导致潜在的冲突或不一致。
与现有流程集成
将数据掩蔽集成到现有工作流程中可能具有挑战性，尤其是在实施的初始阶段。员工在适应新的流程和技术时可能会遇到不便。为确保顺利集成和最大限度地减少干扰，您的组织应专注于精心规划、利益相关者协作和解决用户问题。
AWS 如何满足您的数据掩蔽需求？
有许多具有内置数据掩蔽功能的 Amazon Web Services（AWS）产品/服务。下面是一些示例：
- Amazon Transcribe 可自动将语音转换为文本，并且可以根据要求掩蔽敏感数据。
- Amazon Redshift 使用 SQL 来分析数据仓库、操作数据库和数据湖中的结构化和半结构化数据。它支持基于角色的访问控制、行级安全、列级安全和动态数据掩蔽技术。
- Amazon Simple Notification Service（Amazon SNS）是一项通知服务。您可以使用它来定义数据保护策略，这些策略可以发现、掩蔽和保护传输中的敏感数据。
我们还有针对复杂数据掩蔽要求的现有实施指南。例如，《AI 支持的健康数据掩蔽指南》可帮助医疗保健组织识别和掩蔽图片或文本中的健康数据。本指南使用以下服务：
- Amazon Comprehend Medical 检测正文中的健康数据
- Amazon Rekognition 识别图片中的文本
- Amazon API Gateway 和 AWS Lambda 为此功能提供 API 接口
- AWS Identity and Access Management（IAM）授权 API 请求
您也可以考虑从 AWS Marketplace 中的几种预先制定的数据掩蔽解决方案中进行选择。
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