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数据库脱敏平台的设计方向
包括静态大数据脱敏平台和动态大数据脱敏平台，市级数据安全综合治理平台，所谓静态和动态之分，主要在于脱敏的时机不同。对于静态脱敏来说，市级数据安全综合治理平台价格，数据管理员提前对数据进行不同级别的脱敏处理，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。对于动态脱敏来说，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脱敏处理。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，市级数据安全综合治理平台系统，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。
数据库脱敏实现背后的秘密
数据脱敏功能，基于SQL引擎既有的实现框架，在受限用户执行查询语句过程中，市级数据安全综合治理平台解决方案，实现外部不感知的实时脱敏处理。关于其内部实现，如上图所示。我们将脱敏策略（Redaction Policy）视为表对象上绑定的规则，在优化器查询重写阶段，遍历Query Tree中TargetList的每个TargetEntry，如若涉及基表的某个脱敏列，且当前脱敏规则生效（即满足脱敏策略的生效条件且enable开启状态），则断定此TargetEntry中涉及要脱敏的Var对象，此时，遍历脱敏列系统表pg_redaction_column，查找到对应脱敏列绑定的脱敏函数，将其替换成对应的FuncExpr即可。
经过上述对Query Tree的重写处理，优化器会自动生成新的执行计划，执行器遵照新的计划执行，查询结果将对敏感数据做脱敏处理。带有数据脱敏的语句执行，相较于原始语句，增加了数据脱敏的逻辑处理，势必会给查询带来额外的开销。这部分开销，主要受表的数据规模、查询目标列涉及的脱敏列数、脱敏列采用的脱敏函数三方面因素影响。
数据库脱敏规则
一般的脱敏规则分类为可恢复与不可恢复两类。
可恢复类，指脱敏后的数据可以通过一定的方式，可以恢复成原来的敏感数据，此类脱敏规则主要指各类加解算法规则。
不可恢复类，指脱敏后的数据被脱敏的部分使用任何方式都不能恢复出。-般可分为替换算法和生成算法两大类。替换算法即将需要脱敏的部分使用定义好的字符或字符串替换，生成类算法则更复杂一些，要求脱敏后的数据符合逻辑规则，即是“看 起来很真实的假数据”。
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第3年
