工程数据脱敏

数据脱敏的方法主要包括以下几种：静态数据脱敏静态数据脱敏采用“先脱敏-后分发”的策略，一般将生产环境数据先脱敏，再拷贝到测试或开发库中，导出到其他环境的数据已经改变了原始数据的内容，使得脱敏后的数据成为了测试开发源数据。常见的静态数据脱敏方法包括：数据替换：将敏感数据替换为无敏感信息的替代数据。例如，将姓名、电话号码等敏感信息替换为随机生成的数据。数据屏蔽：将敏感数据的一部分或全部隐藏起来，使用。例如，将身份证号的中间部分截断。无效化：通过对字段数据值进行截断、加密、隐藏等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值，一般采用特殊字符（*等）代替真值。动态数据脱敏动态数据脱敏是与生产环境紧密关联的，访问敏感数据时实时地进行脱敏，主要用于直接访问生产数据的场景，在屏蔽敏感信息的同时也保证了源数据的一致性和有效性。常见的动态数据脱敏技术包括：随机值替换：字母变为随机字母，数字变为随机数字，文字随机。平均值：针对数值型数据，先计算它们的均值，然后使脱敏后的值在均值附近随机分布，从而保持数据的总和不变。偏移和取整：通过随机移位改变数字数据，偏移取整在保持了数据的安全性的同时保证了范围的大致真实性。格式

常见的数据脱敏技术主要包括以下几种：1.字符替换部分字符替换：将数据中的部分字符用其他字符替换，常用于身份证号、手机号、银行卡号等。全字符替换：用特定字符将整个数据替换，适用于一些简单的敏感数据天数、月数或年数。日期格式转换：改变日期的显示格式，虽然这种方式脱敏程度较低，但在某些场景下可以起到一定的混淆作用。5.数据掩码简单掩码：在数据上添加掩码，遮盖或替换敏感部分。复杂掩码：使用更复杂的。匿名化处理：将数据中的个体标识替换为无法识别个体身份的信息，常用于数据分析和研究中，以保护参与者的隐私。8.静态数据脱敏定义：对数据的副本进行脱敏，脱敏后的数据用于非生产环境，如开发、测试、培训等场景。它先将生产环境中的数据抽取出来，然后在数据存储的静态状态下进行脱敏处理，生成一份脱敏后的数据副本供使用。工作原理：通常会先对原始数据进行扫描和分析，识别出其中的敏感数据。然后根据预设的脱敏规则，如字符替换、加密等方法，对敏感数据进行变形处理。处理完成后，将脱敏后的数据加载到目标环境中，如测试数据库中。优势：可以对数据进行全面、彻底的脱敏处理，脱敏后的数据与生产环境隔离，不会对生产环境造成影响

数据脱敏的操作步骤和方法可以分为静态数据脱敏和动态数据脱敏两种主要方式，以下是具体的介绍：静态数据脱敏操作步骤数据选择/策略配置：选择待脱敏的数据库及表，配置脱敏策略及脱敏算法，生成脱敏任务。执行脱敏处理：对不同类型数据进行处理，将数据中的敏感信息进行删除或隐藏。具体方法包括使用脚本进行脱敏，通过编写特定的代码或脚本来实现数据的变形处理，例如将敏感人的姓名、身份证号等信息替换为其他信息，或者将一段地址随机变为另一个地址；也可以使用专业的数据脱敏产品进行脱敏，这些产品相比手工脱敏方法，能够更准确、高效地完成脱敏任务。数据导出：将脱敏后的数据按用户需求，装载至不同环境中，包括文件至文件，文件至数据库，数据库至数据库，数据库至文件等多种装载方式。动态数据脱敏操作步骤确定受限制用户角色：明确敏感数据的可见范围，即针对不同用户预设的权限。识别和梳理需要脱敏展示的字段：在具体业务场景中，确定哪些字段脱敏的具体内容。执行脱敏处理：通常采取动态数据脱敏方案，在查询语句执行过程中，根据生效条件（通常针对当前用户角色的判断）实现实时的脱敏处理。系统会根据预设的脱敏规则，对符合条件的数据进行脱敏，并将脱敏后的数据返回给用户。

数据脱敏是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。数据脱敏是数据库安全技术之一。几种常见的数据脱敏处理方法：全数据脱敏：全数据脱敏是将所有的数据全部进行脱敏处理，包括用户的姓名、地址、电话号码等。这种方法可以达到较好的数据保护效果，但是对于某些业务场景可能会造成不便，比如在金融业的征信查询中，用户的真实姓名和身份证号码是不可替代的，这时候需要使用局部数据脱敏。格式保持脱敏：格式保持脱敏是在保持数据格式不变的情况下，将敏感信息进行替换。如，用户的手机号码，可以将中间四位数字进行脱敏处理，变成****。这个可以达到良好的数据保护效果，同时不改变原数据的结构和格式，方便业务的和使用。部分数据脱敏：部分数据脱敏是指只对敏感信息的一部分进行脱敏处理。比如，在电子商务平台中，用户的真实姓名和身份证号码是不可替代的，但是可以对用户的收货地址和电话号码进行脱敏处理以达到保护用户隐私的目的。加密脱敏：密脱敏是一种较为复杂的数据保护方法，它使用加密算法对敏感信息进行加密处理，同时保持原数据的

一、数据脱敏的定义数据脱敏是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。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。二、数据脱敏的目的保护隐私：确保个人信息如身份证号、电话号码、银行账号等不被非法获取和利用。合规要求：满足行业规范和法律法规对数据保护的要求。安全测试：在不影响真实数据安全的前提下，为软件测试、系统调试提供接近真实的测试数据。降低风险：即便数据被非法访问，由于已脱敏，实际敏感信息不会泄露，降低了数据泄露的风险。三、数据脱敏的类型静态数据脱敏：在数据被提取并复制到非生产环境之前一次性完成脱敏处理。适用于数据外发场景，如提供给第三方或用于测试数据库。动态数据脱敏：在数据查询过程中实时进行，当用户访问敏感数据时，系统自动对其进行脱敏处理。适用于直接连接生产数据库的场景，确保即使查看数据的行为也不会暴露敏感信息。四、数据脱敏的技术方法加密：将敏感数据加密，只有授权用户可以解密查看原始数据。掩码：将敏感数据的某些部分用特定字符（如星号

数据工程指面向不同计算平台和应用环境，使用信息系统设计、开发和评价的工程化技术和方法。以工程化作为基本出发点的数据处理、分析和应用方法与技术。数据工程是一个涉及数据处理的领域，它主要关注如何有效地处理和管理大量、多样化数据。数据工程面向不同的计算平台和应用环境，利用信息系统设计、开发和评价的工程化技术和方法来处理数据。数据工程从工程化的角度出发，强调使用工程化方法和技术来处理数据。这意味着数据工程师需要考虑数据的生命周期，从数据的收集和存开始，到数据的预处理、清洗、转换和分析，以及终的数据可视化和应用。数据工程的核心任务包括数据的采集、清洗、转换和加载（ETL）以及数据的存储和管理。这些任务需要使用工程化方法和技术，如数据仓库设计、数据清洗和转换的算法和技术、数据库管理系统等。数据工程也涉及数据分析和应用。数据分析是指从数据中提取有用的信息和洞察力，帮助用户做出决策数据应用是指将数据应用到实际业务场景中，例如构建推荐系统、预测模型、智能风控等。数据工程是使用信息系统设计、开发和评价的工程化技术和方法来处理数据的领域。它强调从工程化的角度出发，关注数据的处理、分析和用方法与技术。

数据脱敏是一种保护敏感数据的方法，其目的是以某种方式修改数据，使其变得无法识别或无法关联到特定个人或实体。以下是一些常用的数据脱敏方案：哈希加密：使用哈希算法将敏感数据转换为随机的密文，以保护原始数据的安全。常见的哈希算法包括MD5、SHA等。脱敏算法：对敏感数据进行修饰或替换，以使得数据不能够直接被识别和关联。例如，将姓名、电话号码、地址等信息用星号或者下划线替换。混淆化：将敏感数据进行混淆组合，达到更好的脱敏效。星环数据脱敏软件-TranswarpDefensorTranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据脱敏软件，结合星环大数据平台的安全能力，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护体系。Defensor能够帮助企业对敏感数据进行分类分级，并在此基础上，监控敏感数据的使用，能对违规操作，异常行为进行识别与告警；针对个人信息数据，Defensor提供了个人信息去标识化、数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。，使其不于原始文本，但是仍然保留某些特征，例如采用全拼转换、随机数替换等手段，保证数据的保密性和安全性。加密技术：使用公开或私有密钥进行加密，保护数据在传输和存储过程中的保性。匿名化处理：删除或掩盖

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

数据脱敏处理是指对敏感数据进行变形处理，其目的是保护隐私数据等信息的安全。数据脱敏也称为数据漂白、数据去隐私化或数据变形，是一种技术机制，用于在给定的规则、策略下对敏感数据进行变换、修改，以隐藏敏感信息。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。数据脱敏处理的主要目的是：保护隐私：确保个人信息如身份证号、电话号码、银行账号等不被非法获取和利用。合规要求：满足行业规范和法律法规对数据保护的要求。安全测试：在不影响真实数据安全的前提下，为软件测试、系统调试提供接近真实的测试数据。降低风险：即便数据被非法访问，由于已脱敏，实际敏感信息不会泄露，降低了数据泄露的风险。数据脱敏处理主要分为两大类：静态数据脱敏和动态数据脱敏。静态数据脱敏：在数据被提取并复制到非生产环境之前一次性完成脱敏处理。适用于数据外发场景，如提供给第三方或用于测试数据库。动态数据脱敏：在数据查询过程中实时进行，当用户访问敏感数据时，系统自动对其进行脱敏处理。适用于直接连接生产数据库的场景，确保即使查看数据的行为也不会暴露敏感信息。数据脱敏处理的应用场景包括：开发环境：在软件开发过程

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...