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。

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

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

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

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

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。