数据库脱敏泄露风险可控
实现基于大数据平台的脱敏算法库，可并行，的按照脱敏规则对隐私数据进行脱敏。基于数据脱敏的理论基础，建立用户隐私数据泄露风险的衡量模型，可定性定量的准确衡量数据可能发生泄露的风险。可管理。结合大数据平台的用户认证体系，金融数据库脱敏价格，权限管理体系，以及隐私数据不同保护级别的权限管理体系，实现对隐私数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度，规范，法务等管理，金融数据库脱敏报价，实现在尽可能保护用户隐私数据，减少数据泄露风险的前提下，较大化保留数据分析挖掘的价值。可审计。对数据的访问要保证可回溯，可审计，金融数据库脱敏功能，当发生数据泄露时，要保证能够通过审计日志找到对应的泄露人员。
数据库脱敏介绍
数据脱敏(DataMasking)，又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。百度百科对数据脱敏的定义为:指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。
随着大数据时代的到来，大数据商业价值的挖掘，用户的定位大数据中蕴藏的巨大商业价值被逐步挖掘出来，但是同时也带来了巨大的挑战-个人隐私信息的保护。个人信息与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等，这些都是人的隐私，金融数据库脱敏，也是我们所关注的一类敏感信息，在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的隐私信息，也将是数据脱敏必须解决的难题。
静态数据库脱敏
静态脱敏一般用于非生产环境，在不能将敏感数据存储于非生产环境的场合中，通过脱敏程序转换生产数据，使数据内容及数据间的关联能够满足测试、开发中的问题排查需要，同时进行数据分析、数据挖掘等分折活动。而动态脱敏通常用于生产环境，在敏感数据被低权限个体访问时才对其进行脱敏，并能够根据策略执行相应的脱敏方法。
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