数据脱敏技术之静态数据脱敏和动态数据脱敏

根据应用场景和技术实现方法的不同，数据脱敏技术可分为静态数据脱敏和动态数据脱敏。

静态数据脱敏：该脱敏方法适用于开发、测试、数据分析、培训等非生产环境的应用场景。在这些场景中，为了防止数据泄露的风险，数据通常需要在使用前脱敏。静态数据脱敏的目标是根据预设的脱敏规则和策略对大量数据集进行统一的脱敏处理。该处理方法不会破坏数据的内部相关性和统计特征等有价值的信息，同时满足非生产环境应用场景对数据使用的需求， 大限度地降低数据敏感性，防止敏感信息泄露。

动态数据脱敏：该脱敏方法适用于生产环境应用场景，敏感数据需要提供外部访问服务。动态数据脱敏的目标是根据实时脱敏规则和策略对在线应用程序访问的敏感数据进行实时脱敏，并立即反馈脱敏后的处理结果。这种处理方法可以根据不同的访问需求对相同的敏感数据进行不同的脱敏处理。例如，根据不同的访问对象，可以设置不同的脱敏规则和策略，使不同的用户可以根据自己的脱敏方案访问敏感数据。动态数据脱敏可以实时调整脱敏规则和策略。

在应用场景方面，静态数据脱敏主要用于非生产环境，如开发、测试、数据分析、培训等场景，而动态数据脱敏主要用于生产环境，需要提供外部访问服务。

在脱敏方面，静态数据脱敏通常对非实时访问数据进行脱敏处理，而动态数据脱敏则在使用敏感数据时进行实时脱敏处理。

在部署方式方面，静态数据脱敏包括单服务器部署和成对服务器部署，而动态数据脱敏包括主动服务模式和代理部署。

静态数据脱敏和动态数据脱敏各有优缺点，适用于不同的应用场景。在实际使用中，应结合各自的技术特点和应用场景需求进行选择。