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sqlserver脱敏_sqlserver数据库脱敏

作者:小编 更新时间:2023-10-21 13:51:42 浏览量:465人看过

管家婆ERP V3ii 升级到 A8 2011 数据库怎么处理? SQL 2000 升级到SQL2008 失败,分离后A8里的帐套就丢了

晕了,你升级做什么?

数据库软件是最复杂 的软件,升级的事太多了.

你现在先把原数据目录下的所有文件备份一份.最重要.

然后退回到旧的版本,看数据还在不在.

datax支持哪些系统时间

DataX 是阿里云 DataWorks数据集成 的开源版本,在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台.DataX 实现了包括 MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、Hologres、DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能.

产品特点

DataX本身作为数据同步框架,将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件,以及向目标端写入数据的Writer插件,理论上DataX框架可以支持任意数据源类型的数据同步工作.同时DataX插件体系作为一套生态系统, 每接入一套新数据源该新加入的数据源即可实现和现有的数据源互通.

产品优势

可靠的数据质量监控

完美解决数据传输个别类型失真问题

提供作业全链路的流量、数据量?运行时监控

提供脏数据探测

在大量数据的传输过程中,必定会由于各种原因导致很多数据传输报错(比如类型转换错误),这种数据DataX认为就是脏数据.DataX目前可以实现脏数据精确过滤、识别、采集、展示,为用户提供多种的脏数据处理模式,让用户准确把控数据质量大关!

丰富的数据转换功能

身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位

身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位

身份证号脱敏处理,一般情况下是隐藏年月日那六位数字

①.)、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,如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏.是数据库安全技术之一."

①1 数据脱敏介绍

根据百度词条的解释,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,如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏.是数据库安全技术之一,数据库安全技术主要包括:数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统."

随着信息时代的发展,我们对数据信息的安全要求越来越重视,比如对非生产环境下的敏感数据的脱敏保护.在金融、运营商、政府、能源等部门,非生产环境下数据脱敏已列入监管部门的法规要求.非生产环境数据多用于开发、测试、培训以及第三方数据分析、挖掘,如果不能有效实施敏感数据保护,极易造成敏感数据的泄露.所以,保证非生产数据的安全已经成为一个重要的课题,要求我们能够通过对敏感信息进行脱敏、变形,实现有效的数据保护.

本文介绍的脱敏数据报表查询将利用润乾集算器编写 SPL 脚本,对敏感信息字段 ( 如: 姓名、证件号、银行账户、住址、电话号码、企业名称、工商注册号、纳税人识别号) 等通过预定义的脱敏规则进行数据脱敏、变形,实现敏感隐私数据的保护.

润乾集算器能使脱敏工作变得的简单易行,同时可以减少大量重复性工作.通过集算器 SPL 脚本实现的脱敏数据,可直接作为报表数据集进行查询分析,也可以作为开发、测试和其它非生产环境或外包环境下的真实数据集使用.

数据脱敏不仅要执行数据漂白,抹去数据中的敏感内容,同时也需要保持原有的数据特征、业务规则和数据关联性,保证开发、测试、培训以及大数据类业务不会受到脱敏的影响,达成脱敏前后的数据一致性和有效性:

l 保持原有数据特征

l 保持数据之间的一致性

在不同业务中,数据和数据之间具有一定的关联性.例如:出生年月或年龄和出生日期之间的关系.同样,身份证信息脱敏后仍需要保证出生年月字段和身份证中包含的出生日期之间的一致性.

l 保持业务规则的关联性

保持数据业务规则的关联性是指数据脱敏时数据关联性以及业务语义等保持不变,其中数据关联性包括:主、外键关联性、关联字段的业务语义关联性等.特别是高度敏感的账户类主体数据往往会贯穿主体的所有关系和行为信息,所以呢需要特别注意保证所有相关主体信息的一致性.

l 多次脱敏之间的数据一致性

相同的数据进行多次脱敏,或者在不同的测试系统进行脱敏,需要确保每次脱敏的数据始终保持一致性,只有这样才能保障业务系统数据变更的持续一致性以及广义业务的持续一致性.

一般常见的数据脱敏场景,是将生产数据或是生产数据文件按照脱敏规则,将数据不落地脱敏至测试数据库或是测试数据文件中,具体如下所示:

使用集算器的 SPL 可以按照业务场景要求自行定义和编写脱敏规则,比如针对上面的人员信息:姓名、身份证号、地址、电话号码、卡号等进行不落地脱敏,满足数据脱敏需要.

集算器是一个无框架,可快速部署开发的数据计算中间件工具,能够直接运行编写好的 SPL 数据脱敏脚本即时进行数据脱敏,支持各种常见的数据脱敏的处理方式,包括数据替换、无效化、随机化、偏移和取整、掩码屏蔽、灵活编码等,本文介绍的数据脱敏方法都可以在实际应用中混合替换使用

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