今天给各位分享大数据脱敏的大数知识，其中也会对大数据脱敏开源进行解释，据脱如果能碰巧解决你现在面临的数据问题，别忘了关注本站，脱敏现在开始吧！开源
什么是数据脱敏处理？？？
数据脱敏处理是指敏感数据发现：按照用户指定或预定义的敏感数据特征，对数据库进行识别，据脱自动发现敏感数据。数据
数据抽取：建立数据子集，脱敏并根据数据子集的开源范围抽取数据。抽取的大数数据中可进行关联数据的自动识别和数据抽取。
数据脱敏：对抽取的据脱数据按照用户指定或预定义的脱敏算法策略，对数据进行屏蔽、数据变形、脱敏替换、开源随机等数据脱敏处理。
数据加载：将脱敏完成后的数据根据用户指定的目标数据库或目标文件进行数据加载。安华金和数据脱敏产品入选到国有大型银行的供应商，国内应该最多2家入围了。
哪位大神知道大数据脱敏系统具备哪些功能啊？
我觉得大数据脱敏系统首先至少支持hive等大数据组件等，具体功能也应该包括1、敏感数据发现：能够按照用户指定的系统内置敏感数据特征或预定义的敏感数据特征，在执行任务过程中对抽取的数据进行自动识别和敏感数据发现；2、敏感数据梳理：具备敏感数据梳理能力，包含数据库敏感字段和文件敏感列的梳理和核实；3、数据子集管理：在许多场景下，并不需要将生产环境中的全部数据脱敏至目标环境使用，如统计分析场景则需要对全部数据进行合理采样，开发环境可能仅需要生产环境中1%的数据；4、脱敏方案管理：可以根据各类数据应用场景如系统开发、功能测试、性能测试、数据分析等，制定不同的脱敏方案；5、脱敏任务管理：脱敏任务可针对目标数据库系统或结构化文件进行；安华金和大数据脱敏系统推荐你了解下。
数据脱敏的实现方式有哪些？
目前市面上有两种，1、 使用脚本进行脱敏，很多用户在信息化发展的早期，就已经意识到了数据外发带来的敏感数据泄露的风险，那时候用户往往通过手动方式直接写一些代码或者脚本来实现数据的脱敏变形，比如：简单的将敏感人的姓名、身份证号等信息替换为另一个人的，或者将一段地址随机变为另一个地址。
2、使用专业的数据脱敏产品进行脱敏，随着各行业信息化管理制度的逐步完善、数据使用场景愈加复杂、脱敏后数据仿真度要求逐渐提升，为保证脱敏果准确而高效，专业化的数据脱敏产品逐渐成为了用户的普遍选择。相比传统的手工脱敏方法，专业的脱敏产品除了保证脱敏效果可达，更重要的价值点在于提高脱敏效率，在不给用户带来过多额外工作量的同时，最大程度节省用户操作时间。
安华金和数据脱敏产品2015年就已经面市，已经协助各行业用户去做数据脱敏，具体可以找他们聊聊。百度上面有这方面的信息。
大数据脱敏系统的功能有哪些？
美创的数据脱敏系统功能如下
l 敏感数据自动感知
l 脱敏数据以假乱真
l 保持业务规则关联性
l 保持数据逻辑一致性
l 支持多种数据脱敏算法
l 灵活报表监管无忧
l 灵活脱敏数据分发
l 全面脱敏格式支持
l 特殊文件类型支持
l 脱敏过程数据不落地
l 支持数据水印及溯源
l 数据处理高效稳定
l 系统安全性控制
三、客户价值
l 降低敏感数据泄密风险
包含客户姓名、年龄、手机号、银行账号等敏感信息的数据通过脱敏系统变成符合数据使用场景的非敏感数据，使敏感信息保持在可控业务系统内部，明显降低敏感数据泄漏风险。
l 提升测试培训质量
利用系统“脱敏数据以假乱真”的功能特点，最大限度地保证脱敏后数据的“真实性”，即依然依然保持数据特征、业务规则、数据关联性，可以有效提升开发测试、培训的质量。提供更加真实的数据，帮助测试环节能贴近真实运行环境，促进测试系统的问题暴露。
l 提升相关工作效率
从低速脱敏演进到高速脱敏，改变以往对手工的原始脱敏方式，大大减少脱敏所需时间，提升交付效率。
利用脱敏系统当天即可响应脱敏需求，最快当天可实现脱敏数据交付。使数据脱敏工作不再成为项目进度的瓶颈，促进缩短项目周期，提升需求方的满意度。
l 符合监管部门法规要求
无论是最高规格的法律，到政府机构的法规、政策，已经各行业的规范、指南、指导意见等，对包含个人信息在内的各类敏感数据都提出了要求。数据脱敏系统可以帮助企事业在数据安全上更进一步，满足法律法规的需求。
l 灵活适应各种数据应用场景
对于敏感数据进行基础的去敏感处理只是第一步，应对不同的数据应用场景，脱敏系统需要进行进一步的处理，如开发测试场景要求脱敏后的数据保持原有业务属性、数据分析场景要求保留部分数据真实信息。
以上就是我的回答，希望能帮到您。
你们知道比特信安大数据脱敏系统具备哪些功能吗？
1.多种脱敏处理算法支持。包括替换，加密和格式保留保护等多种算法；
2.硬件级脱敏支持。系统支持硬件脱敏处理，脱敏效率业界最优，甚至满足运营商的需求；
3.支持敏感数据全生命周期管理。从敏感数据的识别、发现、脱敏处理、溯源追踪实现敏感数据的全生命周期管理；
4.性能优化。采用多任务、多线程、分布式集群技术实现敏感数据脱敏处理，脱敏效率高、系统可用性及系统健壮性高；
5.完善的日志审计记录。系统具有完善的日志操作记录，能有效对系统的操作行为进行无缝审计，确保系统的高安全性。
请问一下数据脱敏是什么?
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。
数据安全技术之一，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。数据库安全风险包括：拖库、刷库、撞库。
功能
1、敏感数据自动感知
美创在数据领域有着超过10年的研究和实践，期间积累了全面、丰富的关于数据的经验。正是利用这些经验，使得美创数据脱敏系统有着先天的优势。不仅内置的敏感信息规则非常完善和健壮，数据执行效率也非常高。
在敏感数据无处不在、业务越来越复杂的生产业务系统中，业务系统后台数据库表的规模越来越庞大、结构越来越复杂。
美创数据脱敏系统利用各类敏感信息规则，通过自动扫描发现的方式高效、方便、全同的获取敏感信息，支持灵活的配置方式（包括字段信息匹配、数据信息匹配）来自动探测数据。
2、脱敏数据以假乱真
将数据简单的洗白、变形已不是一件难事，但是如何保证脱敏后数据的原有特征难度相对较大。美创脱敏系统不仅可以使数据脱敏，还能最大限度的保证数据真实性，确保交付可用、可靠的高质量数据。
3、保持数据原始特征
数据脱敏后可以保持数据原始特征，保证开发、测试、培训以及大数据利用类业务不会受到脱敏的影响，达成脱敏前后的一致性。
在这个脱敏过程中，有一套经过充分研究的数据特征模型，可以实现正向脱敏，整个过程中又能保证原始特征。这一套数据特征模型可以运用到实际生产环境。
4、保持业务规则关联性
数据脱敏后仍然保持业务规则的关联性，包括主外键关联性、关联字段的业务语义关联性等，这个对业务来说尤为重要。为了保证业务关联性，又要保证脱敏的效率和速度，必须研究出一套可移植的计算算法，在多样化的业务关联脱敏中，才能保证脱敏的速度。
5、保持数据逻辑一致性
数据之前存在大量的逻辑关系，我们通过一致性算法、计算脱敏算法对这种一致性进行保障。常见的如身份证中的出生年月跟生日的一致性，销售额与单价和数量之间的一致性等等。
大数据脱敏的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据脱敏开源、大数据脱敏的信息别忘了在本站进行查找喔。