数据库---概述
是指对某些---息通过---规则进行数据的变形，实现敏感-数据的---保护。在涉及客户安全数据或者一些商业敏感数据的情况下，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、身份、---、客户号等---都需要进行数据---。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---、数据库安全审计系统。数据库安全风险包括：拖库、刷库、撞库。
数据库---的功用
用户-数据保护与挖掘用户数据价值是两个互相冲突的矛盾体,的数据---，需要抹去全部的用户标识信息，使得数据潜在的分析价值---降低。另一方面， 完全保留用户-数据信息，可较大化数据的分析价值，同时导致用户-泄露的风险无法控制。因此大数据---平台的设计目标并不是实现工具算法用来完全抹去全部的用户标识信息,
数据库---泄露风险可控
实现基于大数据平台的---算法库，可并行，的按照---规则对-数据进行---。基于数据---的理论基础，建立用户-数据泄露风险的衡量模型，可定性定量的准确衡量数据可能发生泄露的风险。可管理。结合大数据平台的用户体系，权限管理体系，以及-数据不同保护级别的权限管理体系,实现对-数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度，规范，法务等管理,实现在尽可能保护用户-数据，减少数据泄露风险的前提下，较大化保留数据分析挖掘的价值。可审计。对数据的访问要---可回溯，可审计，当发生数据泄露时，要---能够通过审计日志找到对应的泄露人员。
数据库---平台的设计方向
包括静态大数据---平台和动态大数据---平台，所谓静态和动态之分，主要在于---的---不同。对于静态---来说，数据管理员提前对数据进行不同级别的---处理，生成不同安全级别的数据,然后授予不同用户访问不同安全级别数据的权限。对于动态---来说，管理员通过元数据管理不同用户访问具体数据的安全权限，在用户访问数据的时候，动态的从原始数据中按照用户权限动态的进行---处理。大数据平台脱敏技术方案是--个非常有趣的课题，目前业界还没有看到有成熟的方案，鉴于其对数据安全和数据价值的作用，非常值得深入研究，希望以后可以继续以合适的方式分享我在这方面的研究与实践。
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