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數(shù)據(jù)脫敏是在保存數(shù)據(jù)原始特征的同時(shí)改變其數(shù)值，從而保護(hù)敏感數(shù)據(jù)免于未經(jīng)授權(quán)而被訪問(wèn)，同時(shí)又可以進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)處理，可以在保留數(shù)據(jù)意義和有效性的同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)的安全性，并遵從數(shù)據(jù)隱私規(guī)范。借助數(shù)據(jù)脫敏，信息依舊可以被使用，并與業(yè)務(wù)相關(guān)聯(lián)，不會(huì)違反相關(guān)規(guī)定，而且也避免了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)脫敏系統(tǒng)的敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和關(guān)聯(lián)關(guān)系識(shí)別，一般都是通過(guò)人工配置和正則表達(dá)式匹配來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

其識(shí)別準(zhǔn)確程度主要取決于正則表達(dá)式的規(guī)則設(shè)置是否精準(zhǔn)合理。然而性能與準(zhǔn)確性不可兼得：正則匹配規(guī)則越簡(jiǎn)單，系統(tǒng)性能越好，識(shí)別率相對(duì)較差；而復(fù)雜的正則規(guī)則下提升了識(shí)別率，但系統(tǒng)性能卻有所下降，對(duì)人工配置的經(jīng)驗(yàn)和技術(shù)要求較高，一般業(yè)務(wù)人員難以勝任。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)脫敏系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供多種預(yù)置算法庫(kù)，包括映射、隨機(jī)、散列和加密四大類(lèi)，每一大類(lèi)中都包含若干算法。系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的業(yè)務(wù)需求，靈活搭配，使針對(duì)敏感數(shù)據(jù)的脫敏能夠滿足數(shù)據(jù)原始屬性、可重復(fù)性、可逆性、關(guān)聯(lián)性、可追蹤性以及準(zhǔn)確性要求。其一般原型工作流程邏輯如圖所示。

系統(tǒng)實(shí)施步驟可以分解為：

（1）收集用戶當(dāng)前業(yè)務(wù)系統(tǒng)需求進(jìn)行數(shù)據(jù)模型分析，建立系統(tǒng)原型及使用環(huán)境；

（2）對(duì)用戶當(dāng)前業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能數(shù)據(jù)分析，通過(guò)機(jī)器自學(xué)習(xí)識(shí)別出當(dāng)前業(yè)務(wù)系統(tǒng)敏感數(shù)據(jù)，進(jìn)行自動(dòng)聚類(lèi)，提出敏感數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)規(guī)則方案；

（3）對(duì)智能發(fā)現(xiàn)的敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系分析以及數(shù)據(jù)變形規(guī)則分析，同時(shí)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行分析；

（4）根據(jù)第3步的分析，對(duì)用戶權(quán)限、脫敏規(guī)則、脫敏數(shù)據(jù)表、脫敏函數(shù)、脫敏數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系及脫敏流程進(jìn)行配置，導(dǎo)入到系統(tǒng)原型；

（5）對(duì)敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的變形工作，包括脫敏函數(shù)庫(kù)的自定義、擴(kuò)展及豐富；

（6）進(jìn)行脫敏數(shù)據(jù)的分發(fā)，包括數(shù)據(jù)加載到其他庫(kù)、 數(shù)據(jù)加載到本地庫(kù)、 數(shù)據(jù)在線脫敏使用；

（7）通過(guò)脫敏后的結(jié)果對(duì)系統(tǒng)原型支撐技術(shù)進(jìn)行驗(yàn)證。

基于人工智能的敏感數(shù)據(jù)自動(dòng)分類(lèi)和識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系識(shí)別和保持、用戶使用模型學(xué)習(xí)的智能自適應(yīng)脫敏算法等三個(gè)角度，本文對(duì)大數(shù)據(jù)背景下的數(shù)據(jù)脫敏進(jìn)行了技術(shù)分析。

文章以一個(gè)典型的運(yùn)營(yíng)商應(yīng)用業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)脫敏作為案例進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析。該案例采用智能自適應(yīng)脫敏算法在海量運(yùn)營(yíng)商用戶中隨機(jī)抽取36萬(wàn)個(gè)用戶的靜態(tài)屬性表、套餐開(kāi)通數(shù)據(jù)表、Top10APP使用數(shù)據(jù)表，月流量語(yǔ)音使用數(shù)據(jù)表總共 31列的屬性中進(jìn)行智能自適應(yīng)脫敏。

文章指出隨著目前大數(shù)據(jù)與人工智能的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)脫敏將面臨諸多挑戰(zhàn)：

最后，文章從技術(shù)、需求和法治、管理機(jī)制方面提出了數(shù)據(jù)脫敏的3點(diǎn)思考和建議：

辯證地認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)脫敏安全問(wèn)題；

多媒體數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)與脫敏會(huì)成為未來(lái)數(shù)據(jù)脫敏領(lǐng)域的重點(diǎn)方向；

數(shù)據(jù)脫敏問(wèn)題還需要與法律法規(guī)、管理機(jī)制等層面進(jìn)行聯(lián)動(dòng)。

來(lái)源：科技導(dǎo)報(bào)