ETLCloud中数据脱敏规则的使用技巧

数据脱敏,即在数据处理过程中,运用多样化的技术手段,对数据里的敏感信息予以屏蔽或替换,以此保障个人隐私与敏感信息的安全性。数据脱敏一般应用于数据共享、数据分析以及软件测试等场景之中,其核心目的在于削减数据泄露与被滥用的风险,为数据的合规使用与妥善管理筑牢坚实屏障,确保在充分挖掘数据价值的同时,最大程度地维护信息主体的权益与数据生态的健康稳定。

一、数据脱敏的需求来源

数据脱敏的需求主要源于以下多方面因素:

法律规定:现今个人隐私保护法持续走向完备。企业在接收与处理用户数据的过程中,必须严格遵循相关法律条文。这就强制要求企业对用户数据予以匿名化处置,进而切实保障用户隐私,杜绝敏感信息的不慎泄露,确保企业在法律框架内合法运营数据相关事务。

数据安全意识:随着用户对信息安全重视程度的逐步提升,企业也越发关注数据的安全性。为有效防范敏感信息向外泄露,对数据进行脱敏处理已然成为一项极为关键且必要的行动策略,以此彰显企业对数据安全的严谨态度与责任担当。

业务需求:鉴于数据驱动决策在企业运营中的重要性不断攀升,企业在非生产环境中常常需要运用真实数据开展分析、测试以及开发等工作。而数据脱敏恰好能够契合这一业务需求,它既能确保数据维持一定的真实性,为企业的决策、测试与开发提供可靠依据,又能巧妙地维护数据的安全性,防止敏感信息的不当暴露。

避免数据泄露风险:在实际的企业运营场景中,用户数据往往存在被员工因违规操作或被黑客凭借各种技术手段窃取的潜在风险。通过实施数据脱敏处理,能够显著降低此类风险发生的可能性,为企业数据安全构建起一道坚实的防护壁垒。

综上所述,数据脱敏的出现乃是个人隐私保护法律法规的硬性要求、数据安全意识不断增强的主观驱动、业务需求的客观牵引以及避免数据泄露风险的现实考量等多种因素相互交织、共同作用所促成的结果,它在当今数据化时代的企业数据管理与运营中占据着极为关键的地位,对保障数据安全、维护个人权益以及推动企业健康发展均有着不可忽视的重要意义。

二、如何使用ETLCloud脱敏规则?

针对不同的使用场景,ETLCloud为用户提供多种数据脱敏规则。

以一个库表同步流程为例,我们来看看如何使用ETLCloud脱敏规则对手机号进行脱敏。手机号脱敏规则需要在字段中进行绑定,绑定只对选中的字段进行转换。本质上保留最前面三位和最后面四位,其余地方进行脱敏。通常情况下,实现数据脱敏有以下两种方式:

1.数据清洗转换组件:可通过拉入数据转换清洗节点,对数据流中的数据进行替换。

2.输出字段绑定规则:可以直接在库表等输入节点中的字段中,通过绑定规则,在读取时对数据进行转换。该方式可以直接预览转换后的数据。

通过对比脱敏前后的数据,我们可以直观地看出手机号脱敏规则的作用。

使用手机号脱敏规则前:

使用手机号脱敏规则后:

三、常用脱敏规则使用技巧

车牌号脱敏规则:本规则实现对读取到的数据中的车牌号码进行脱敏,只展示车牌号的前2后3位。

地址信息脱敏规则:本规则实现对读取到的数据中的地址信息进行脱敏,只展示地址信息中的部分字符,例如:"广州市天河全*********"。

邮箱脱敏规则:本规则实现对读取到的数据中的邮箱进行脱敏,即保留最前面两位和@后面的字符串(包括@),其余地方进行脱敏。

手机号脱敏规则:本规则实现对读取到的数据中的手机号进行脱敏,即保留最前面三位和最后面四位,其余地方进行脱敏。

卡号脱敏规则:本规则实现对读取到的数据中的卡号进行脱敏,即保留最后面四位,其余地方进行脱敏。

证件号脱敏规则:本规则实现对读取到的数据中的证件号码进行脱敏,即保留最前面一位和最后面一位,其余地方进行脱敏。

姓名脱敏规则:本规则实现对读取到的数据中的姓名进行脱敏。姓名脱敏规则分情况进行脱敏:一个字不展示;两个字展示最后1位;三个字展示最后1位;三个字以上展示前后1位。

通用脱敏规则:实现对读取到的数据流中的数据进行一个通用算法的脱敏,即最前面保留字符个数为字符串总长度/4,最后面保留次数为字符串总长度/4,有小数自动去掉。例如,字符串为1234567890,最前面为10/4=2,最后面为10/4=2,绑定规则后为12******90。

相关推荐
weixin_3077791312 小时前
ClickHouse Windows迁移方案与测试
linux·c++·数据仓库·windows·clickhouse
喻师傅15 小时前
数据治理:DQC(Data Quality Center,数据质量中心)概述
大数据·数据仓库·数据治理
正在走向自律19 小时前
SelectDB数据库,新一代实时数据仓库的全面解析与应用
数据库·数据仓库·实时数据仓库·selectdb·云原生存算分离·x2doris 迁移工具·mysql 协议兼容
没见过西瓜嘛2 天前
数据仓库、数据湖与湖仓一体技术笔记
数据仓库·笔记
Monkey的自我迭代2 天前
逻辑回归参数调优实战指南
python·机器学习·逻辑回归·数据处理·下采样·过采样
非极限码农3 天前
Hive数仓部署/分层/ETL脚本基础指南
数据仓库·hive·hadoop·etl
Dragon online3 天前
数据仓库深度探索系列:架构选择与体系构建
大数据·数据仓库·分布式·架构·spark·大数据架构·数仓架构
数据要素X3 天前
【数据架构08】数字化转型架构篇
大数据·数据库·数据仓库·架构·数据库架构
zhangjin12224 天前
kettle插件-kettle http client plus插件,轻松解决https接口无法调用&文件流下载问题
大数据·http·https·etl·kettle·kettle教程·kettle插件