数据脱敏

背景信息

数据脱敏是指对某些敏感信息，例如姓名、身份证号码、手机号、固定电话、银行卡号、邮箱等个人信息，通过脱敏算法进行数据变形，以保护敏感隐私数据。

概念介绍

• 数据脱敏：在数据处理和数据存储过程中，通过一定的算法和技术，将敏感数据进行加工处理、模糊化或替换，使得数据无法识别或难以还原，从而达到保护数据安全、防止数据泄露的目的。

• 动态脱敏：对敏感数据进行实时的脱敏处理，只有在用户查询数据库时才对数据进行脱敏，而不对数据库中的源数据进行修改。动态脱敏通常用于生产环境，可以保持原始数据的完整性和准确性，同时避免了数据泄露的风险。动态脱敏的缺点是处理速度较慢，可能会影响数据库的查询效率。

• 静态脱敏：对敏感数据进行预处理，将处理后的数据替换原始数据存储在数据库等存储介质中。静态脱敏通常用于测试、开发和演示环境，可以保护敏感数据不被非授权人员查看，同时也避免了因敏感数据泄露导致的法律责任。静态脱敏的优点是处理速度较快，可以提高查询效率，但其缺点是无法恢复原始数据，可能会影响数据的准确性。

• 脱敏算法：用于对敏感数据进行脱敏处理的算法。脱敏算法能够有效地保护敏感数据的安全性，避免信息泄露，同时保留数据的格式和结构，以便于查询和使用。

• 识别规则：在数据脱敏功能中，使用规则来自动识别数据库中的敏感数据。扫描添加敏感列时，会通过添加的识别规则自动识别匹配的敏感列。

• 敏感列：在数据库表中，包含敏感数据的列。

原理介绍

执行流程

1. 项目管理员在 安全规范 > 脱敏算法 中查看内置脱敏算法并测试脱敏效果。

2. 项目管理员在 ODC 目标项目 > 敏感数据 中手动添加敏感列；如果通过自动扫描方式添加敏感列，需要先创建识别规则。

3. 用户在执行查看表数据、SQL 窗口查询、结果集导出、导出工单、数据库变更工单操作时，包含的敏感列输出为脱敏数据。

前提条件

• 项目管理员或者 DBA 支持管理敏感列和识别规则。

• 所有用户均可查看、测试脱敏效果，不允许新建、编辑或者删除脱敏算法。

注意事项

• 数据脱敏暂未覆盖命令行窗口场景。

• 数据脱敏暂未覆盖 PL 执行场景。

• 配置识别规则脚本时，Groovy 只允许用户使用 Java 中的 Objects 类 和 Stirng 类。

• 配置识别规则脚本时，不支持 Groovy 闭包、自带的闭包函数。

敏感列管理

添加敏感列

示例：将数据库 odc_test 中表 student 的列 email 和 mobile_phone 数据脱敏。

1. 在项目协同窗口，单击 项目 > 敏感列 > 添加敏感列 > 手动添加/扫描添加。

   

2. 通过 手动添加 或者 扫描添加 敏感列后，单击 提交。

   • 方法一：手动添加敏感列。

     

   • 方法二：自动扫描敏感列。

     说明

     自动扫描敏感列前，需要新建识别规则，具体操作请参见本文档中的 识别规则管理。

     

3. 在 敏感数据 列表中可以查看和启用添加的敏感列。

   

编辑敏感列

如上图所示，在 敏感数据 列表中，单击操作项下的 编辑 按钮，可以修改敏感列的脱敏算法。

删除敏感列

在 敏感数据 列表中，单击操作项下的 删除 按钮，可以删除敏感列。

识别规则管理

识别规则是敏感数据管理能力的扩展。在手动添加敏感列的基础上，通过自定义识别规则，可以实现敏感列的自动扫描发现。识别规则定义了匹配条件，ODC 会将符合匹配条件的数据列判定为敏感列。ODC 的识别规则提供 3 种方式供用户灵活选择，分别是路径、正则、脚本。

• 路径：以敏感列所属的库名、表名、列名作为识别对象，填写路径识别表达式作为识别规则。使用点号（.）分隔库表列名称；使用星号（*）作为通配符；使用逗号（,）多个匹配规则。

  配置项	是否必填	说明
  规则名称	是	识别规则的名称（长度不能超过 64 个字符）。
  规则状态	是	识别规则的状态：启用/停用。
  匹配的规则	是	用于将数据列匹配为敏感列的规则。 示例：*.*.mobile_phone 表示匹配任意库和表内，名为 mobile_phone 的列。
  排除的规则	否	用于将数据列排除为敏感列的规则。 注意 在判定数据列是否为敏感列时，优先使用排除的规则进行判断，其次使用匹配的规则。
  脱敏算法	是	识别出的敏感列默认使用的脱敏算法。
  规则描述	否	识别规则的描述。

• 正则：以敏感列所属的库名、表名、列名和列备注作为识别对象，填写正则表达式作为识别规则。

  配置项	是否必填	说明
  规则名称	是	识别规则的名称（长度不能超过 64 个字符）。
  规则状态	是	识别规则的状态：启用/停用。
  识别对象-库名	否	使用数据库名称匹配的正则表达式。 示例：*，表示任何名称的库。
  识别对象-表名	否	使用数据表名称匹配的正则表达式。 示例：e[a-z]?.*，表示以字母 e 开头的任何小写英文表名。
  识别对象-列名	否	使用列名称匹配的正则表达式。
  识别对象-列备注	否	使用列备注匹配的正则表达式。
  脱敏算法	是	识别出的敏感列默认使用的脱敏算法。
  规则描述	否	识别规则的描述。

• 脚本：以敏感列所属的库名、表名、列名、列备注和数据类型作为识别对象，填写 Groovy 脚本作为识别规则。

  注意

  脚本的输出必须为布尔值，即 True 或者 False。

  配置项	是否必填	说明
  规则名称	是	识别规则的名称（长度不能超过 64 个字符）。
  规则状态	是	识别规则的状态：启用/停用。
  Groovy 脚本	是	判断是否为敏感列的符合 Groovy 语法规范的脚本。
  脱敏算法	否	识别出的敏感列默认使用的脱敏算法。
  规则描述	否	识别规则的描述。

  ODC 内置了名为 column 的对象供用户在 Groovy 脚本中引用，对象中的属性和说明如下：

  属性	类型	说明
  schema	String	列所属的库名。
  table	String	列所属的表名。
  name	String	列的名称。
  comment	String	列的备注。
  type	String	列的数据类型。

常用脚本识别规则的示例：

• 地址

if (("varchar".equals(column.type) || "char".equals(column.type))) {
    if (column.name.indexOf("address") >= 0) {
        return true;
    }
    if (column.comment != null &&
            (column.comment.toLowerCase().indexOf("address") >= 0
                    || column.comment.indexOf("地址") >= 0
                    || column.comment.indexOf("住址") >= 0
                    || column.comment.indexOf("位置") >= 0)) {
        return true;
    }
}
return false;

• 手机号

if (column.name.length() == 11 && ("varchar".equals(column.type) || "char".equals(column.type))) {
    if (column.name.indexOf("phone") >= 0 || column.name.indexOf("mobile") >= 0) {
        return true;
    }
    if (column.comment != null &&
            (column.comment.toLowerCase().indexOf("phone") >= 0
                    || column.comment.indexOf("电话") >= 0
                    || column.comment.indexOf("mobile") >= 0
                    || column.comment.indexOf("手机") >= 0)) {
        return true;
    }
}
return false;

• 身份证号码

if (column.name.length() >= 15 && ("varchar".equals(column.type) || "char".equals(column.type))) {
    if (column.name.indexOf("id_number") >= 0 || column.name.indexOf("identity_card") >= 0) {
        return true;
    }
    if (column.comment != null &&
            (column.comment.toLowerCase().indexOf("identity card") >= 0
                    || column.comment.indexOf("身份证") >= 0)) {
        return true;
    }
}
return false;

添加识别规则

示例：管理员通过添加数据库 odc_test 中表 student 的列 mobile_phone 的识别规则。

1. 在项目协同窗口，单击 项目 > 敏感列 > 添加敏感列 > 扫描添加。

   

2. 在 扫描添加敏感列 页面中，选择 识别规则 > 管理识别规则。

   

3. 在 管理识别规则 页面中，单击 新建识别规则。

   

4. 在 新建识别规则 页面中，填写或选择规则名称、规则状态、识别方式和脱敏算法后，单击 新建。

   

   路径示例：odc_test*.student.*a,*.*.mobile_phone，表示匹配数据库 odc_test 中表 student 的列 mobile_phone。

5. 在 识别规则 列表中可以查看和启用添加的识别规则。

   

管理识别规则

如上图所示，单击操作项下的 查看/编辑/删除 按钮，可以查看/修改/删除识别规则。

查看脱敏算法

您可以在项目协同窗口的 安全规范 > 脱敏算法 中查看 ODC 支持的脱敏算法。

ODC 支持的脱敏算法包括：

使用场景

添加的敏感列在导出、数据库变更和 SQL 窗口执行均生效。

场景一：导出数据时开启数据脱敏

示例：导出数据库 odc_test 中的表 student 时，会自动开启数据脱敏。

1. 在 SQL 开发窗口的左侧导航栏中，通过工单 导出 表 student 后，在导出列表中的操作中，单击 查看。

   

2. 在导出任务详情页面的右下角，单击 下载。

   

3. 在本地磁盘中查看下载的表 student。

   

场景二：数据库变更

示例：插入数据到表 student 中，会自动开启数据脱敏。

1. 在 SQL 开发窗口的左侧导航栏中，通过工单 新建数据库变更，插入数据到表 student 中。

2. 在 SQL 开发窗口的左侧导航栏的 中查看数据库 odc_test 中 student 脱敏后的数据。

   

场景三：SQL 窗口执行语句

示例：插入数据到表 student 中，会自动开启数据脱敏。

1. 在 SQL 窗口中 编辑 SQL 语句，插入数据到表 student 中。

   

2. 在结果页签中可以查看表 student 中脱敏后的数据。

相关文档

• 导出数据

• SQL 编辑和执行

• 数据库变更管理