常见的掩码数字数据类型
Posted: Mon Jun 16, 2025 4:49 am
一些常见的被屏蔽的数字数据的典型示例包括：信用卡/借记卡号社会保障号码或国民身份证号码
电话号码银行账户和路由号码税务识别号
发票和订单号
员工 ID数字数据屏蔽技术
根据具体要求，有多种技术可以屏蔽数字数据：
1.替换
原始数字被替换为完全不同但真实的数字。
替换通常使用查找 墨西哥电话数据 表或算法来生成合理的数字。
2.改组
同一列中的数据在行之间随机重新排列。例如，员工的电话号码可能会在记录之间随机排列。
这保持了整体数据分布，但打破了数字和原始记录之间的联系。
3.数字差异
在原始数字上添加或减去一个小的随机数来掩盖它，同时保持值在相似的范围内。
示例：账户余额 10,000 可能被掩盖为 9,985 或 10,015。
当近似值足够但必须保护敏感的精确值时，这很有用。
4.使用空值或固定值进行掩码
敏感的数字数据可能会被固定的占位符或 NULL 值替换，尤其是当测试不需要该数字时。
例如：所有社会保障号码均替换为“000-00-0000”。
5.基于加密的掩码
在某些情况下，数字数据会以可逆方式加密，但在应用程序中会以掩码形式呈现。虽然技术上与掩码不同，但这种方法可以保护数据，同时允许授权用户在必要时解密。
6.保留格式的掩码
屏蔽后的数据将保留原始格式和长度。例如，信用卡被屏蔽为“4987 4521 9876 4523”，保留了模式，但改变了数字。
这有助于需要数据符合特定格式的应用程序。
数据库中数字数据屏蔽的工作原理
号码数据屏蔽是通过多种工具、政策和技术来实现的。以下是其典型工作原理的概述：
1.数据发现和分类
在进行数据掩码处理之前，组织需要确定敏感数字数据在其数据库中的位置。这通常需要扫描数据库表和列，并根据预定义的模式或规则将数据归类为敏感数据。
2.定义屏蔽规则
掩码规则定义如何掩码特定的数字数据字段。例如：
屏蔽信用卡号最后 4 位以外的所有数字。
用国家代码后面的随机生成的数字替换电话号码。
打乱一个部门内的员工 ID 号。
这些规则确保掩蔽一致且符合业务需求。
3.遮罩引擎
屏蔽引擎或工具可以应用屏蔽规则：
静态：在用于开发/测试的生产数据库副本中永久屏蔽数据。
传输中：在系统之间移动数据时对其进行屏蔽。
访问时：当没有适当权限的用户查看时动态屏蔽数据。
4.与数据库和应用程序的集成
数据掩码解决方案可与 Oracle、SQL Server、MySQL 或云数据库等常用数据库平台集成。部分解决方案提供用于数据掩码的 API 或内置数据库函数。
查询数据库的应用程序可能会根据用户角色和访问权限检索屏蔽数据。
5.测试和验证
应用掩蔽后，验证至关重要：
经过屏蔽的号码数据不会暴露敏感的原始数据。
屏蔽数据在需要时保留了参照完整性。
掩蔽数据集支持必要的测试或分析。
流行的数字数据屏蔽工具
组织通常使用专门的工具进行高效且合规的屏蔽：
Informatica 动态数据屏蔽
IBM InfoSphere Optim 数据隐私
Oracle 数据屏蔽和子集
Microsoft SQL Server 数据屏蔽
Delphix 数据屏蔽
数据面纱
CA 测试数据管理器
每个工具都提供可定制的屏蔽策略和对多个数据库的支持。
数字数据屏蔽的最佳实践
在实施屏蔽之前，识别所有敏感数字数据源。
让IT、安全和合规团队的利益相关者参与进来。
定义平衡安全性和可用性的屏蔽规则——过于激进的屏蔽可能会破坏应用程序的功能。
尽可能使用动态屏蔽来保护生产环境中的数据，而无需创建数据副本。
定期审核和更新屏蔽政策以响应不断变化的合规性要求。
除了屏蔽之外，还对敏感数字数据进行加密，以实现分层安全性。
培训开发人员和测试人员了解处理屏蔽数据的重要性。
记录合规审计的屏蔽程序和政策。
挑战与考虑
性能影响：某些屏蔽过程可能会减慢查询或数据加载速度。
保持数据完整性：屏蔽数据在数据集内仍然必须具有逻辑意义（例如，屏蔽电话号码应该看起来像有效的电话号码）。
处理动态数据：实时应用程序可能需要动态屏蔽，这可能很难实现。
确保可逆性：屏蔽通常是不可逆的；对于某些用例，可能最好采用加密。
平衡安全性和功能性：过度掩蔽可能会限制执行有意义的测试或分析的能力。
结论
数字数据脱敏是保护数据库中敏感数字信息的重要技术。通过隐藏实数数据，同时保留其结构和可用性，组织可以遵守隐私法规，降低数据泄露风险，并实现安全的开发和测试环境。
随着全球数据隐私需求的日益增长，掌握号码数据脱敏技术已不再是可有可无的——它是任何稳健数据安全和治理策略的关键组成部分。无论您处理的是客户电话号码、信用卡信息还是内部 ID，采用号码数据脱敏的最佳实践和现代化工具将有助于保护您的组织以及您持有数据的人员。
电话号码银行账户和路由号码税务识别号
发票和订单号
员工 ID数字数据屏蔽技术
根据具体要求，有多种技术可以屏蔽数字数据：
1.替换
原始数字被替换为完全不同但真实的数字。
替换通常使用查找 墨西哥电话数据 表或算法来生成合理的数字。
2.改组
同一列中的数据在行之间随机重新排列。例如，员工的电话号码可能会在记录之间随机排列。
这保持了整体数据分布，但打破了数字和原始记录之间的联系。
3.数字差异
在原始数字上添加或减去一个小的随机数来掩盖它，同时保持值在相似的范围内。
示例：账户余额 10,000 可能被掩盖为 9,985 或 10,015。
当近似值足够但必须保护敏感的精确值时，这很有用。
4.使用空值或固定值进行掩码
敏感的数字数据可能会被固定的占位符或 NULL 值替换，尤其是当测试不需要该数字时。
例如：所有社会保障号码均替换为“000-00-0000”。
5.基于加密的掩码
在某些情况下，数字数据会以可逆方式加密，但在应用程序中会以掩码形式呈现。虽然技术上与掩码不同，但这种方法可以保护数据，同时允许授权用户在必要时解密。
6.保留格式的掩码
屏蔽后的数据将保留原始格式和长度。例如，信用卡被屏蔽为“4987 4521 9876 4523”，保留了模式，但改变了数字。
这有助于需要数据符合特定格式的应用程序。
数据库中数字数据屏蔽的工作原理
号码数据屏蔽是通过多种工具、政策和技术来实现的。以下是其典型工作原理的概述：
1.数据发现和分类
在进行数据掩码处理之前，组织需要确定敏感数字数据在其数据库中的位置。这通常需要扫描数据库表和列，并根据预定义的模式或规则将数据归类为敏感数据。
2.定义屏蔽规则
掩码规则定义如何掩码特定的数字数据字段。例如：
屏蔽信用卡号最后 4 位以外的所有数字。
用国家代码后面的随机生成的数字替换电话号码。
打乱一个部门内的员工 ID 号。
这些规则确保掩蔽一致且符合业务需求。
3.遮罩引擎
屏蔽引擎或工具可以应用屏蔽规则：
静态：在用于开发/测试的生产数据库副本中永久屏蔽数据。
传输中：在系统之间移动数据时对其进行屏蔽。
访问时：当没有适当权限的用户查看时动态屏蔽数据。
4.与数据库和应用程序的集成
数据掩码解决方案可与 Oracle、SQL Server、MySQL 或云数据库等常用数据库平台集成。部分解决方案提供用于数据掩码的 API 或内置数据库函数。
查询数据库的应用程序可能会根据用户角色和访问权限检索屏蔽数据。
5.测试和验证
应用掩蔽后，验证至关重要：
经过屏蔽的号码数据不会暴露敏感的原始数据。
屏蔽数据在需要时保留了参照完整性。
掩蔽数据集支持必要的测试或分析。
流行的数字数据屏蔽工具
组织通常使用专门的工具进行高效且合规的屏蔽：
Informatica 动态数据屏蔽
IBM InfoSphere Optim 数据隐私
Oracle 数据屏蔽和子集
Microsoft SQL Server 数据屏蔽
Delphix 数据屏蔽
数据面纱
CA 测试数据管理器
每个工具都提供可定制的屏蔽策略和对多个数据库的支持。
数字数据屏蔽的最佳实践
在实施屏蔽之前，识别所有敏感数字数据源。
让IT、安全和合规团队的利益相关者参与进来。
定义平衡安全性和可用性的屏蔽规则——过于激进的屏蔽可能会破坏应用程序的功能。
尽可能使用动态屏蔽来保护生产环境中的数据，而无需创建数据副本。
定期审核和更新屏蔽政策以响应不断变化的合规性要求。
除了屏蔽之外，还对敏感数字数据进行加密，以实现分层安全性。
培训开发人员和测试人员了解处理屏蔽数据的重要性。
记录合规审计的屏蔽程序和政策。
挑战与考虑
性能影响：某些屏蔽过程可能会减慢查询或数据加载速度。
保持数据完整性：屏蔽数据在数据集内仍然必须具有逻辑意义（例如，屏蔽电话号码应该看起来像有效的电话号码）。
处理动态数据：实时应用程序可能需要动态屏蔽，这可能很难实现。
确保可逆性：屏蔽通常是不可逆的；对于某些用例，可能最好采用加密。
平衡安全性和功能性：过度掩蔽可能会限制执行有意义的测试或分析的能力。
结论
数字数据脱敏是保护数据库中敏感数字信息的重要技术。通过隐藏实数数据，同时保留其结构和可用性，组织可以遵守隐私法规，降低数据泄露风险，并实现安全的开发和测试环境。
随着全球数据隐私需求的日益增长，掌握号码数据脱敏技术已不再是可有可无的——它是任何稳健数据安全和治理策略的关键组成部分。无论您处理的是客户电话号码、信用卡信息还是内部 ID，采用号码数据脱敏的最佳实践和现代化工具将有助于保护您的组织以及您持有数据的人员。