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数据脱敏又称数据去隐私化或数据变形，是在给定的规则、策略下对敏感数据进行变换、修改的技术机制，能够在很大程度上解决敏感数据在非可信环境中使用的问题。根据数据保护规范和脱敏策略.对业务数据中的敏感信息实施自动变形.实现对敏感信息的隐藏。

数据脱敏的原理是什么?

数据脱敏在保留数据原始特征的条件下，按需进行敏感信息内容的变换。只有授权的管理员或用户，在必须知晓的情况下，才可通过特定应用程序与工具访问数据的真实值，从而降低这些重要数据在共享和移动时的风险。数据脱敏在不降低安全性的前提下，使原有数据的使用范围和共享对象得以拓展，因而是大数据环境下最有效的敏感数据保护方法。

任何涉及敏感信息的行业都对数据脱敏有着天然的需求。其中，金融、政府和医疗行业首当其冲。相关单位在应用开发、测试、培训等活动中普遍使用真实数据，导致数据在暴露期间面临严重泄露风险。在数据脱敏的帮助下，企业能够按照数据使用目标，通过定义精确、灵活的脱敏策略，按照用户的权限等级，针对不同类别的数据以不同方式脱敏，实现跨工具、应用程序和环境的迅速、一致性的访问限制。

数据脱敏遵循哪几条原则?

(1)数据脱敏算法通常应当是不可逆的，必须防止使用非敏感数据推断、重建敏感原始数据。但在一些特定场合，也存在可恢复式数据脱敏需求。

(2)脱敏后的数据应具有原数据的大部分特征，因为它们仍将用于开发或测试场合。带有数值分布范围、具有指定格式(如信用卡号前四位指代银行名称)的数据，在脱敏后应与原始信息相似;姓名和地址等字段应符合基本的语言认知，而不是无意义的字符串。在要求较高的情形下，还要求具有与原始数据一致的频率分布、字段唯一性等。

(3)数据的引用完整性应予保留，如果被脱敏的字段是数据表主键，那么相关的引用记录必须同步更改。

(4)对所有可能生成敏感数据的非敏感字段同样进行脱敏处理。例如，在学生成绩单中为隐藏姓名与成绩的对应关系，将“姓名”作为敏感字段进行变换。但是，如果能够凭借某“籍贯”的唯一性推导出“姓名”，则需要将“籍贯”一并变换。

(5)脱敏过程应是自动化、可重复的。因为数据处于不停的变化中，期望对所需数据进行一劳永逸式的脱敏并不现实。生产环境中数据的生成速度极快，脱敏过程必须能够在规则的引导下自动化进行，才能达到可用性要求;另一种意义上的可重复性，是指脱敏结果的稳定性。在某些场景下，对同一字段脱敏的每轮计算结果都相同或者都不同，以满足数据使用方可测性、模型正确性、安全性等指标的要求。

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