政务数据脱敏

在当今信息化的社会中，政务数据安全问题愈加突出，各种政务公开被频繁爬取和非法传播，给政务数据安全面的巨大风险。为了应对这种情况，需要从多个角度发，建立一套针对政务数据的数据安全能力建设框架。政务数据安全构建主要包含政务数据安全管理体系、政务数据安全技术体系、政务数据安全运营体系三个部分。政务数据安全管理体系是指要构建一套科学的管理机制，从责任机制建设、组织架构、合规管理、政务数据安全规划和政务数据安全管理5个方面提升数据安全管理能力。政务部门应严格落实数据安全管理任，建立健全的组织架构和审计机制，完善政务数据安全规划体系，管理数据安全合规性。政数据安全技术体系是指要构建一套政务数据安全技术保障体系，从数据采集、传输、存储、使用、交换、销毁全生命周期保障政务数据安全。完善数据安全基础设施、数据安全服务和建设数据安全管理与运营保障管理平台，为安全管理、安全技术和安全运营的业务提供基础支持。政务数据安全运营体系是指构建政务数据安全运营体系，通过数据资产管理、数据安全隐患发现及处置机制、数据安全风险评估机制、数据安全突发事件应急响应机制、数据安全监控与审计机制的有效结合，支撑数据安全运营

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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。

政务数据中台：是什么？在数字化浪潮席卷全球的当下，政务领域的数字化转型也在稳步推进，政务数据中台作为其中的关键枢纽，正逐渐走进大众视野。简单来说，政务数据中台是一个整合政务数据、打破数据孤岛、提升政务服务效率的核心枢纽。构建政务数据中台面对政务数据管理中的重重挑战，构建政务数据中台成为了破局的关键。政务数据中台的建设是一个系统工程，涵盖了多个关键环节，每个环节都紧密相连，共同为实现政务数据的高效利用和政务服务的优化升级奠定基础。搭建大数据中心大数据中心是政务数据中台的核心基础，其建设需从多个关键层面着手。在标准规范体系方面，制定统一的数据采集、存储、处理和交换标准至关重要。例如，在数据采集标准，将来自公安、民政、税务等多个部门的数据进行高效整合，为后续的数据处理和分析提供了坚实的数据基础。安全保障体系同样不可或缺。大数据中心存储着大量敏感的政务数据，必须采取严格的安全防护措施。这包括，并通过安全保障体系确保数据的安全传输和存储。利用先进的分布式存储和并行计算技术，大数据中心能够在短时间内对海量数据进行清洗、转换和分析，为政务决策提供及时、准确的数据支持。通过构建完善的大数据

政务数据中台：是什么？在数字化浪潮席卷全球的当下，政务领域的数字化转型也在稳步推进，政务数据中台作为其中的关键枢纽，正逐渐走进大众视野。简单来说，政务数据中台是一个整合政务数据、打破数据孤岛、提升政务服务效率的核心枢纽。构建政务数据中台面对政务数据管理中的重重挑战，构建政务数据中台成为了破局的关键。政务数据中台的建设是一个系统工程，涵盖了多个关键环节，每个环节都紧密相连，共同为实现政务数据的高效利用和政务服务的优化升级奠定基础。搭建大数据中心大数据中心是政务数据中台的核心基础，其建设需从多个关键层面着手。在标准规范体系方面，制定统一的数据采集、存储、处理和交换标准至关重要。例如，在数据采集标准，将来自公安、民政、税务等多个部门的数据进行高效整合，为后续的数据处理和分析提供了坚实的数据基础。安全保障体系同样不可或缺。大数据中心存储着大量敏感的政务数据，必须采取严格的安全防护措施。这包括，并通过安全保障体系确保数据的安全传输和存储。利用先进的分布式存储和并行计算技术，大数据中心能够在短时间内对海量数据进行清洗、转换和分析，为政务决策提供及时、准确的数据支持。通过构建完善的大数据

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

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：