数据库---泄露风险模型
是对所有可标识列进行移除或是---，使得攻击者无法直接标识用户。但是攻击者还是有可能通过多个半标识列的属性值识别个人。攻击者可能通过社工(知道某个人的姓名，邮编，生日,性别等)或是其他包含---的以开放数据库获得特定个人的半标识列属性值，并与大数据平台数据进行匹配，从而得到特定个人的---息。如果攻击者知道某用户的邮编和年龄，就可以得到该用户的------息。为了避免这种情况的发生，通常需要对半标识列进行---处理，如数据泛化等。数据泛化是将半标识列的数据替换为语义--致但更通用的数据，已上述数据为例，对邮编和年龄泛化后的数据。
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。
数据---处理是指什么？
数据---处理就是对敏感数据进行变形处理，其目的是保护-数据等信息的安全，例如机构和企业收集的---、卡信息等敏感数据。数据---从技术上可以分为静态数据---和动态数据---两种。静态数据---一般应用于数据外发场景，例如需要将生产数据导出发送给开发人员、测试人员、分析人员等；动态---一般应用于直接连接生产数据的场景，例如运维人员在运维的工作中直接连接生产数据库进行运维，人员通过应用直接调取生产中的---等
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