数据掩蔽(data masking)和数据混淆(data obfuscation)的区别
关键区别：数据掩蔽或数据混淆是指有助于隐藏私有数据的过程。它也被称为数据匿名化。因此，两者没有区别。这些过程有助于保护生产数据库中的敏感信息，以便可以轻松地将这些信息提供给测试团队等实体。
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数据掩蔽或数据混淆是指有助于隐藏私有数据的过程。它也被称为数据匿名化。因此，两者没有区别。这些过程有助于保护生产数据库中的敏感信息，以便可以轻松地将这些信息提供给测试团队等实体。
敏感数据的隐藏是一个重要的问题。因此，应用各种方法来隐藏这些信息。许多方法被用来隐藏信息。例如，可以生成新的数据或进行数据加密。洗牌是另一种方法，数据可以在一列中洗牌。
数据以一种看起来真实并且看起来一致的方式被屏蔽。数据掩蔽有助于保护敏感和个人数据，从而降低暴露的风险。值得一提的是，在这个过程中，数据的格式保持不变。但是，会对值进行更改。通过使用各种方法中的任何一种来改变数据。这些值以一种可以在以后进行更改或反向工程的方式进行更改。IBM、Informatica、Oracle等供应商在市场上提供了许多数据屏蔽产品。
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在实际场景中，各种数据掩蔽方法的组合也适用于不同的数据字段。数据掩蔽还降低了潜在测试数据泄露的风险。它一般遵循敏感数据识别、监控、屏蔽数据和审计的步骤。数据掩蔽策略必须覆盖共享数据或有可能共享数据的所有领域。应屏蔽数据以减少外部和内部风险。必须根据需要选择适当的工具进行数据掩蔽或模糊处理。
数据掩蔽和模糊处理的比较：
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| 数据屏蔽 | 数据混淆 |
| 意义 | 数据掩蔽是指帮助隐藏私有数据的过程。它也被称为数据匿名化。这些过程有助于保护生产数据库中的敏感信息，以便可以轻松地将这些信息提供给测试团队等实体。 | 它与数据屏蔽相同。因此，两者没有区别。 |
| 技术 | 随机替换–将要屏蔽的值替换为随机值。算法替换–特定字段使用特定算法生成。序列–生成数据序列选择性屏蔽–仅屏蔽特定部分。模糊–将随机方差添加到现有值表达式–自定义规则或表达式用于屏蔽复杂的字段。 | 与数据屏蔽相同 |
| 工具供应商 | IBM、Informatica、Oracle等 | IBM、Informatica、Oracle等。 |
- 发表于 2021-07-14 00:28
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- 分类：通用
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