DT時代的到來，政府、金融等各行業用戶意識到： 數據已成為企業的核心資產。商業數據、人力資源數據、財務數據等敏感信息，將直接影響企業的生存和發展。正因如此，用戶對自己的核心數據資產高度緊張，部署各類安全產品，可謂捂緊了口袋。然而有時用戶雖不情愿卻又不得不交出自己的寶貴數據，比如：當進行系統開發，程序測試和數據分析的時候，這些寶貴的數據不得不從層層設防的安全環境中取出，交給看起來“遠沒那么安全和信得過”的第三方公司使用，而這些拿到重要數據的第三方人員同樣糾結，他們不僅要完成外包項目，還要承擔起數據保護的工作，一旦發生數據泄露，難逃罪責。
我們發現，上面提到的系統開發、程序測試和數據分析工作，由于技術專業、人工成本等因素，大多數用戶選擇外包，那么如何保證交予第三方公司的數據不具敏感性，而又不影響正常的開發、測試和分析需求呢？ 數據脫敏，是唯一直接而有效的技術手段。
事實上，脫敏的概念并不算標新立異。在互聯網還不算發達的過去，人們往往通過手動方式直接寫一些代碼或者腳本來實現數據的脫敏變形，比如：簡單的將敏感人的姓名、身份證號等信息替換為另一個人的，或者將一段地址隨機變為另一個地址。近年來，隨著各行業信息化管理制度的逐步完善、數據使用場景愈加復雜、脫敏后數據仿真度要求逐漸提升，為保證脫敏果準確而高效，專業化的數據脫敏產品逐漸成為了大眾的普遍選擇。
相比傳統的手工脫敏方法，專業的脫敏產品除了保證脫敏效果可達，更重要的價值點在于提高脫敏效率,這也是從手工脫敏轉變為專業脫敏產品的最根本訴求。如何達到這個目的，關鍵點在于：簡單、易用。在不給用戶帶來過多額外工作量的同時,最大程度節省用戶操作時間。這個結論并非空想，而是經過長時間的用戶調研而產生。
基于研發團隊對數據庫的深入理解，安華金和數據庫脫敏系統(DBMasker)2016年面市。如何真正做到簡單易用、高度自動化的產品使用體驗，數據庫脫敏系統DBMasker身懷四絕技：
絕技一：便捷易用的自動發現
發現敏感數據是進行數據脫敏的前提，而用戶常常頭疼敏感數據的篩選環節，從眾多數據庫中篩選出敏感數據并保證不遺漏、不打亂數據原有關系，這需要大量的人力與時間。安華金和數據脫敏系統DBMasker內置了針對不同行業的敏感數據發現規則，能夠自動發現如姓名、身份證號、電話號碼、銀行賬戶、日期、地址、稅號、金額等敏感信息，內置全面發現規則，高準確性識別，避免了使用者從海量的數據庫表中自行挑選敏感數據列的繁重工作，將復雜隱藏在產品背后，帶給客戶的只有便捷易用。
絕技二：智能高效的數據梳理
為了確保脫敏后的數據具有高度仿真的關聯性和一致性，DBMasker提出了“敏感數據字典”的概念，產品可以根據自動發現的敏感數據，智能的分析數據間關系，并且將敏感數據關系圖譜清晰的呈現于使用者眼前。這種自動梳理后呈現的“敏感數據字典”無需用戶過度干預，為各類生產環境中的敏感數據使用規則提供數據基準。
絕技三：高適應性的方案配置
從脫敏數據使用場合劃分，涉及開發場景、測試場景和數據分析場景，不同場景對于同一敏感數據的脫敏要求不同：
開發場景下的敏感數據只需要對少量數據進行簡單的隨機替換，而測試場景、數據分析場景下不僅需要全量的脫敏數據，并且需要保證變形后的數據仍然保持原有的唯一性、確定性和數據分布關系，簡單來說就是保證脫敏后數據的類真實性，不會影響測試及分析場景下的應用，這點非常關鍵，而DBMasker可以根據不同場景制定有針對性不同脫敏方案，并且方案一經配置，即可重復使用，在大大降低人力成本的前提下，讓眾口不再難調，。
絕技四：完善而靈活的任務管理
DBMasker具有完善的脫敏任務管理機制，可對任務進行停止、啟動、重啟、暫停、繼續等操作，適應工作節奏的變化；支持多任務并發，充分利用系統資源，提高脫敏效率，并且可以根據用戶的配置自動定期執行任務，無需人工干預，真正做到智能而人性化的任務管理。
近年來，我們越來越多的看到敏感信息泄露事件的報道，這其中有相當一部分來自第三方開發、測試、運維人員的數據泄露，無論是金融、社保等相關民生的行業，還是軍工、能源等大型企業，敏感個人信息、商業數據、涉密數據的保護同樣重要，脫敏產品應數據安全需求而生，但新興產品的投入使用應當基于不影響業務運轉效率的前提下，達到數據安全性的提升。讓用戶自由而放心的使用敏感數據，安華金和一直在努力。
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