1.. Hugmyndin um gagnapíma
Gagnamaskun er einnig þekkt sem gagnapíma. Það er tæknileg aðferð til að umbreyta, breyta eða fjalla um viðkvæm gögn, svo sem farsímanúmer, bankakortanúmer og aðrar upplýsingar þegar við höfum gefið grímureglur og stefnu. Þessi tækni er fyrst og fremst notuð til að koma í veg fyrir að viðkvæm gögn séu notuð beint í óáreiðanlegu umhverfi.
Meginregla gagna um grímu: Gagnamasking ætti að viðhalda upphaflegum gagnaeinkennum, viðskiptareglum og mikilvægi gagna til að tryggja að síðari þróun, prófun og gagnagreining verði ekki fyrir áhrifum af grímu. Tryggja samræmi gagna og gildi fyrir og eftir grímu.
2.. Flokkun gagna um grímu
Hægt er að skipta gögnum grímu í truflanir Gagnamasking (SDM) og Dynamic Data Masking (DDM).
Static Data Masking (SDM): Static Data Masking krefst þess að koma á nýjum gagnagrunni sem ekki er framleiðslu umhverfisins til einangrunar frá framleiðsluumhverfinu. Viðkvæm gögn eru dregin út úr framleiðslu gagnagrunninum og síðan geymd í gagnagrunninum sem ekki er framleiðslu. Með þessum hætti eru ónæmisgögnin einangruð frá framleiðsluumhverfinu, sem uppfyllir viðskiptaþörf og tryggir öryggi framleiðslugagna.
Dynamic Data Masking (DDM): Það er almennt notað í framleiðsluumhverfinu til að afnema viðkvæm gögn í rauntíma. Stundum þarf mismunandi stig grímu til að lesa sömu viðkvæmu gögn við mismunandi aðstæður. Til dæmis geta mismunandi hlutverk og heimildir framkvæmt mismunandi grímukerfi.
Gagnaskýrsla og gagnavörur grímuforrit
Slíkar atburðarásir innihalda aðallega innri gagnaeftirlit eða auglýsingaskilti, utanaðkomandi þjónustugagnavörur og skýrslur byggðar á gagnagreiningum, svo sem viðskiptaskýrslum og endurskoðun verkefna.
3. Gagnamaskunarlausn
Algeng gagna um grímukerfi fela í sér: ógildingu, handahófsgildi, gagnauppbót, samhverf dulkóðun, meðalgildi, offset og námundun osfrv.
Ógildingu: Ógildingu vísar til dulkóðunar, styttingar eða felur viðkvæmra gagna. Þetta fyrirætlun kemur venjulega í stað raunverulegra gagna með sérstökum táknum (eins og *). Aðgerðin er einföld, en notendur geta ekki vitað snið upprunalegu gagna, sem geta haft áhrif á síðari gagnaforrit.
Handahófi gildi: Handahófskennt gildi vísar til handahófskenndra að skipta um viðkvæm gögn (tölur skipta um tölustafir, stafir skipta um stafi og stafir skipta um stafi). Þessi grímuaðferð mun tryggja snið viðkvæmra gagna að vissu marki og auðvelda síðari gagnaumsókn. Það getur verið þörf á grímuorðabókum fyrir nokkur þýðingarmikil orð, svo sem nöfn fólks og staða.
Gagnauppbót: Skipting gagna er svipað og grímu á núll- og handahófi gildi, nema að í stað þess að nota sérstaka stafi eða handahófsgildi er grímagögnum skipt út fyrir sérstakt gildi.
Samhverf dulkóðun: Samhverf dulkóðun er sérstök afturkræf grímuaðferð. Það dulkóðar viðkvæm gögn með dulkóðunarlyklum og reikniritum. Ciphertext sniðið er í samræmi við upprunaleg gögn í rökréttum reglum.
Meðaltal: Meðaláætlunin er oft notuð í tölfræðilegum atburðarásum. Fyrir töluleg gögn reiknum við fyrst út meðaltal þeirra og dreifum síðan af handahófi afnæmu gildunum í kringum meðaltalið og höldum þannig summan af gagna stöðugum.
Offset og námundun: Þessi aðferð breytir stafrænu gögnum eftir handahófi vakt. Offset -námundan tryggir áætlaðan áreiðanleika sviðsins en viðheldur öryggi gagnanna, sem er nær raunverulegum gögnum en fyrri kerfin, og hefur mikla þýðingu í atburðarás Big Data Analysis.
Mælt með fyrirmynd “ML-NPB-5660„Fyrir gagnapímuna
4. Algengt að nota gagnapímatækni
(1). Tölfræðileg tækni
Gagnasýnataka og gagnaöflun
- Sýnataka gagna: Greining og mat á upprunalegu gagnasettinu með því að velja dæmigerða hlutmengi gagnasettsins er mikilvæg aðferð til að bæta árangur af de-auðkenningartækni.
- Gagnaöflun: Sem safn tölfræðitækni (svo sem samantekt, talning, meðaltal, hámark og lágmark) beitt við eiginleika í microdata, er niðurstaðan dæmigerð fyrir allar skrár í upphaflegu gagnasettinu.
(2). Dulmál
Dulritun er algeng aðferð til að afnema eða auka árangur af ónæmingu. Mismunandi gerðir af dulkóðunaralgrími geta náð mismunandi afnæmingaráhrifum.
- Ákvarðandi dulkóðun: samhverf dulkóðun sem ekki er handa. Það vinnur venjulega ID gögn og getur afkóðað og endurheimt dulmálstexta í upphaflega auðkenni þegar þörf krefur, en lykilinn þarf að vernda á réttan hátt.
- Óafturkræf dulkóðun: Hash aðgerðin er notuð til að vinna úr gögnum, sem venjulega er notað fyrir ID gögn. Það er ekki hægt að afkóða það beint og spara verður kortlagningarsambandið. Að auki, vegna eiginleika kjötkássaaðgerðarinnar, getur árekstur gagna átt sér stað.
- Homomorphic dulkóðun: Ciphertext homomorphic reiknirit er notað. Einkenni þess er að niðurstaða dulmálsaðgerðar er sú sama og í aðgerðum á jörðu niðri eftir afkóðun. Þess vegna er það almennt notað til að vinna úr tölulegum reitum, en það er ekki mikið notað af árangursástæðum.
(3). Kerfistækni
Kúgun tækninnar eyðir eða verndar gagnahluta sem uppfylla ekki persónuvernd, en birtir þau ekki.
- Masking: Það vísar til algengustu afnæmingaraðferðarinnar til að dulka eigindagildið, svo sem andstæðingsnúmerið, ID kort er merkt með stjörnu, eða heimilisfangið er stytt.
- Staðbundin kúgun: vísar til þess að eyða sérstökum eigindagildum (dálkum), fjarlægja óstöðvandi gagna reitir;
- Taktu upp kúgun: vísar til þess að eyða sérstökum skrám (línum), eyða gögnum sem ekki eru nauðsynleg.
(4). Dulnefni tækni
Pseudomanting er afgreiningartækni sem notar dulnefni til að skipta um bein auðkenni (eða annað viðkvæmt auðkenni). Dulnefnistækni skapa einstök auðkenni fyrir hvert einstakt upplýsingaefni, í stað beinna eða viðkvæmra auðkenna.
- Það getur búið til handahófsgildi sjálfstætt til að samsvara upprunalegu auðkenninu, vista kortlagningartöfluna og stjórna aðgangi að kortlagningartöflunni stranglega.
- Þú getur líka notað dulkóðun til að framleiða dulnefni, en þarft að halda afkóðunarlyklinum almennilega;
Þessi tækni er mikið notuð þegar um er að ræða fjölda óháðra gagnanotenda, svo sem OpenID í opinni vettvangssvið, þar sem mismunandi verktaki fá mismunandi OpenIds fyrir sama notanda.
(5). Alhæfingartækni
Alhæfingartækni vísar til de-auðkenningartækni sem dregur úr kyrni valda eiginleika í gagnasafni og veitir almennari og abstrakt lýsingu á gögnum. Alhæfingartækni er auðvelt að hrinda í framkvæmd og getur verndað áreiðanleika gagna á skrá. Það er almennt notað í gagnaafurðum eða gagnaskýrslum.
- Rúning: felur í sér að velja námundunargrundvöll fyrir valinn eiginleika, svo sem upp eða niður réttar, sem skilar árangri 100, 500, 1K og 10K
- Top and Botn kóðunartækni: Skiptu um gildi fyrir ofan (eða undir) þröskuldinn með þröskuld sem táknar topp (eða neðst) stig, sem skilar niðurstöðu „yfir x“ eða „undir x“
(6). Slembival tækni
Sem einskonar de-auðkenningartækni vísar slembivalstækni til að breyta gildi eiginleika með slembivali, þannig að gildið eftir slembival er frábrugðið upprunalegu raunverulegu gildi. Þetta ferli dregur úr getu árásarmannsins til að öðlast eigindagildi frá öðrum eigindagildum í sömu gagnaskránni, en hefur áhrif á áreiðanleika gagna sem myndast, sem er algengt með framleiðsluprófunargögnum.
Pósttími: SEP-27-2022
