口碑好的数据脱敏

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。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）替换，例如将手机号的中间几位用星号替换。替换：将敏感数据替换为类似但不真实的值，例如将真实的姓名替换为虚构的姓名。模糊化：将敏感数据模糊处理，例如将具体的年龄替换为年龄范围。五、数据脱敏的实施步骤

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，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。工作原理：当用户发起数据查询请求时，系统会根据用户的权限和预设的脱敏策略，拦截原始数据的传输，在数据传输到用户端之前，对敏感数据进行脱敏处理，然后将脱敏后的数据展示给用户。整个脱敏过程是在数据动态传输和

保障的前提下合法地被使用。数据脱敏的好处在于，可以保护敏感信息，避免敏感数据被非法获取、泄露或滥用。此外，数据脱敏也有助于企业合规性，避免违反相关的隐私保护法规和法律规定，避免因此带来的法律风险和数据脱敏是一种保护敏感数据的技术，可以将真实数据中的敏感信息以不可逆的方式进行处理，使其不再能够识别出原始数据的真实内容。数据脱敏通常被用于保护用户身份、财务数据、医疗记录等敏感信息。数据脱敏的方式，使得只有授权的人能够解密数据。数据脱敏的工作流程通常包括以下步骤：风险评估：首先需要评估数据泄露的可能风险以及可能受到泄露的数据种类。不同类型的敏感数据需要不同的防护措施。识别敏感数据：识别敏感数据是数据脱敏的第一步。对于包含敏感数据的文件进行分类，然后对每个文件进行仔细检查，通过自动或手动方式识别出敏感数据。选择脱敏方式：选择合适的数据脱敏方式，包括完全删除、替换、加密、切分等。实施脱敏：对数据进行脱敏处理，确保敏感数据不再能够被恢复或识别出原始信息。验证脱敏结果：对脱敏处理后的数据进行验证，确保脱敏处理的结果符合需求。建立脱敏规则：根据数据脱敏的需求，建立脱敏规则和流程，使得数据能够在隐私

常见的数据脱敏技术包括以下几种：1.替换法将敏感数据直接替换为固定值或随机值，以降低数据的可识别度。2.掩码法对敏感信息的部分内容进行遮蔽，使其无法被查看。3.加密法利用复杂的数学算法对敏感数据进行真实数据在统计特性上高度相似但无实际对应关系的假数据。随机生成：生成完全随机的数据，或基于真实数据集进行采样、变形或混合脱敏处理。7.令牌化将敏感数据替换为唯一的令牌（Token），令牌与原始数据一一对应，但无法从令牌反推出原始数据。静态令牌化：为每个敏感数据分配一个固定的令牌。动态令牌化：每次访问敏感数据时，都会生成一个新的令牌，增强安全性。8.格式保留脱敏一种特殊的加密方式，其输出的密文格式仍然与明文相同。9.可逆脱敏在脱敏过程中保留了一种机制，使得脱敏后的数据可以通过特定算法恢复为原始数据。10.其他方法截断：将数据的一部分截断，使其不再具有完整的敏感信息。标签化：按照预定类别进行分类且不可逆的哈希值。4.数据扰动基于统计学原理，通过在数据集中引入微小、随机的变化，使个体数据点难以被识别，但保持整体数据分布、相关性和趋势不变。差分隐私：在原数据中加入噪音信息，使得满足差分隐私的数据集

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

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...

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...

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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...

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...

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...

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...

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。