隐私数据脱敏技术及应用

，如数据库中的用户信息表、交易记录表等，通过对字段级别的数据应用规则进行脱敏，满足不同业务环节对数据隐私保护的需求。11.基于加密的脱敏技术定义：利用加密算法对敏感数据进行加密处理，将数据转换为密文，只有脱敏技术定义：通过预定义一系列脱敏规则，根据数据的格式、内容等特点，自动匹配并应用相应的脱敏规则对数据进行处理。工作原理：首先需要对数据进行分类和识别，确定哪些数据是敏感数据。然后根据敏感数据的类型和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。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，且脱敏过程可以在非生产环境下灵活进行，便于对脱敏规则进行调整和优化。应用场景：适用于需要在非生产环境中使用大量接近生产环境数据的场景，如软件开发过程中的测试环节，开发人员需要使用真实数据的副本进行功能

直接识别、被攻击者识别和链接到原始数据主人。其目的是保护数据主人的隐私和信息安全。数据脱敏技术可以被应用于各种类型的数据，例如文本、图片、视频和音频等。数据脱敏技术有助于在数据使用和分享时，大限度地随着互联网的迅速发展，人们的个人信息也越来越容易被泄露。为了保护隐私和信息安全，数据脱敏技术越来越被广泛使用。数据脱敏也称数据去敏感化，指的是在不影响数据逻辑的前提下，对敏感数据进行处理，使其无法被减少隐私和敏感信息的泄露。数据脱敏技术分类数据脱敏技可以根据处理方式分类。以下是常用的分类方式：基于格式的脱敏：在数据保持原格式的前提下，对敏感信息进行统一的替换或者删除。基于加密的脱敏：将敏感数据使用进行脱敏处理，这种处理方式常用于邮件地址、电话号码和银行卡账号等敏感数据。数据脱敏技术应用数据脱敏技术广泛应用于以下领域：金融领域：信用卡和银行账户等金融数据的处理。医疗保健领域：患者的个人信息和病历数据的处理。电子商务和社交网站：用户的个人信息和交易数据的处理。汽车工业：车辆数据和驾驶员信息的处理。加密算法进行加密，并将加密后的数据存储在数据库中。基于哈希的脱敏：将数据使用哈希算法进行处理，将原始数据转化为固定长度的哈希值，从而达到数据脱敏的目的。基于脱敏规则的脱敏：根据相应的规则，对敏感数据

数据脱密脱敏和隐私计算是在数据处理和应用过程中，为保护数据隐私和安全而采用的两种重要技术手段，以下是对它们的详细介绍：数据脱密脱敏定义：数据脱密脱敏是指对敏感数据进行变形、屏蔽、替换等处理，使其在不敏感数据。应用场景数据共享与开放：在将数据提供给外部合作伙伴或进行数据开放时，对敏感信息进行脱密脱敏处理，既能满足数据共享的需求，又能保护数据所有者的隐私。测试与开发环境：在软件开发和测试过程中，需要解密后与在明文数据上进行相同计算的结果一致。这意味着数据可以在加密状态下进行处理和分析，无需先解密，从而保证了数据的隐私性。应用场景金融领域：金融机构之间可以利用隐私计算技术，在不泄露客户敏感信息的研究时，可能需要使用大量的用户数据，但其中可能包含敏感信息。对数据进行脱密脱敏处理后，研究人员可以在不接触敏感信息的情况下进行数据分析，挖掘数据中的有价值信息。隐私计算定义：隐私计算是指在保护数据隐私各个部门可以利用隐私计算技术，在保护居民隐私的前提下，共享和分析城市运行数据，实现城市的智能化管理和服务优化。

的数据应用规则进行脱敏，满足不同业务环节对数据隐私保护的需求。基于加密的脱敏技术定义：利用加密算法对敏感数据进行加密处理，将数据转换为密文，只有拥有正确密钥的用户或系统才能解密查看原始数据。工作原理常见的数据脱敏技术有以下几种：静态数据脱敏技术定义：静态数据脱敏是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风险。动态数据脱敏技术定义：动态数据脱敏是在数据被访问和使用的过程中实时进行脱敏处理，数据在生产环境中保持原始状态，仅在用户查询或访问时，根据用户的权限和脱敏规则，对返回给用户的数据进行即时脱敏。工作且对数据时效性要求较高的场景非常适用，能够在不影响业务正常运行的前提下，有效保护数据隐私。应用场景：常用于生产环境中的数据访问场景，如企业内部的报表系统、数据分析平台等，不同部门的员工根据自己的权限查询数据，但只能看到经过脱敏后的敏感信息，如财务部门员工可以查看经过脱敏的客户收入数据，用于财务分析，而无法看到具体的客户姓名等敏感信息。基于规则的脱敏技术定义：通过预定义一系列脱敏规则，根据数据的格式

保留脱敏格式保留脱敏是一种特殊的脱敏方法，它在保持数据格式不变的情况下，对敏感信息进行处理。例如，将信用卡号中的某些位数替换为随机字符，但保持整体格式不变。这种技术在金融行业中应用较为广泛，因为它可，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

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。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

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，以隐藏敏感中，开发人员需要使用真实数据进行测试和调试。通过数据脱敏技术，可以将这些敏感信息替换为无意义的值，保护用户隐私和企业机密。数据分析：数据分析师在处理大量数据时，需要了解数据的分布和趋势。通过数据脱敏技术，可以将敏感信息脱敏，保护数据的隐私和安全。数据共享：当企业需要将数据共享给合作伙伴或第三方机构时，需要保护数据的隐私和安全。通过数据脱敏技术，可以将敏感信息脱敏，确保只有必要的数据被共享，并且这些信息。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：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

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，同时保持原数据的成多个部分进行脱敏处理。比如，在身份证号码中，可以把出生年月日、地区码、顺序码分别处理成可替代的随机字符串，从而保障用户隐私。这种方式的优点是具有很高的保护隐私的版权，复杂度较高，防伪性较好。数据脱敏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

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。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。，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

在边缘计算领域，星环科技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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB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...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...