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目前，市面上的動態(tài)數(shù)據(jù)脫敏類產(chǎn)品良莠不齊，不同產(chǎn)品的技術(shù)路線和演進方式也存在差異。其中主流的技術(shù)路線有“結(jié)果集解析”和“語句改寫”兩種：

基于結(jié)果集脫敏，運算點在產(chǎn)品側(cè)，需要動態(tài)脫敏設(shè)備收到數(shù)據(jù)庫返回包并解析結(jié)果集后，再逐行完成解析、匹配規(guī)則與脫敏，因此對性能的損耗往往高達50%甚至幾倍之多。而基于語句改寫脫敏，是將運算邏輯交給數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)自身，所得結(jié)果集即為運算后的脫敏結(jié)果，并通過動態(tài)脫敏設(shè)備直接返回查詢側(cè)，一般可降低10%~40%的性能損耗。

在運維場景中，往往存在大量的嵌套查詢、復(fù)雜語句和同名字段等情況?；诮Y(jié)果集脫敏需要先將結(jié)果集和所查詢的列名一一對應(yīng)，才能進行脫敏規(guī)則匹配及運算，因此存在匹配不準(zhǔn)確或別名、嵌套無法識別的可能性。而基于語句改寫的動態(tài)脫敏產(chǎn)品則不存在此類問題。

例如，現(xiàn)需要對身份證personid字段配置脫敏規(guī)則：

基于結(jié)果集脫敏，首先要判斷結(jié)果集中是否存在如‘110103199012038372’的身份證特征，如發(fā)現(xiàn)此類數(shù)據(jù)，則對其執(zhí)行脫敏規(guī)則；但是，若通過構(gòu)造如下語句：

select substr（personid，1，6），substr（personid，7，6），substr（personid，13，6） from tableA；

則返回的結(jié)果集是110103，199012，038372——單從每個字段看并沒有身份證特征，可能導(dǎo)致判斷失誤不進行脫敏處理；但在查詢?nèi)丝磥?，這就是一串身份證信息，存在敏感數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險。而基于語句改寫的動態(tài)脫敏產(chǎn)品則不存在此類問題。

安華金和動態(tài)數(shù)據(jù)脫敏系統(tǒng)（DMS-D）基于“語句改寫”技術(shù)路線，是一款高性能、高擴展性的動態(tài)數(shù)據(jù)屏蔽和脫敏產(chǎn)品——在數(shù)據(jù)庫通訊協(xié)議層面，通過SQL代理技術(shù)，實現(xiàn)了完全透明的、實時的敏感數(shù)據(jù)掩碼能力；在不需要對生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行任何改變的情況下，依據(jù)用戶的角色、職責(zé)和其他IT定義規(guī)則，動態(tài)的對生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫返回的數(shù)據(jù)進行專門的屏蔽、加密、隱藏和審計，確保業(yè)務(wù)用戶、外包用戶、運維人員、兼職雇員、合作伙伴、數(shù)據(jù)分析/研發(fā)/測試團隊及顧問能夠恰如其分地訪問生產(chǎn)環(huán)境的敏感數(shù)據(jù)。

DMS-D在國家等級保護、分級保護等領(lǐng)域均具有很強的政策合規(guī)性；現(xiàn)已實現(xiàn)對Oracle、MySql、DB2、MSSQL、PostgreSQL等主流數(shù)據(jù)庫，以及Windows、Linux、AIX、Solaris等主流數(shù)據(jù)庫應(yīng)用平臺的支持，并可提供靈活的脫敏規(guī)則配置及脫敏規(guī)則擴展；同時，DMS-D能夠滿足企業(yè)在運維側(cè)和應(yīng)用側(cè)的數(shù)據(jù)安全需求——在應(yīng)用側(cè)，脫敏后的數(shù)據(jù)可以保留原有數(shù)據(jù)的特征和分布，無需改變相應(yīng)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)邏輯，實現(xiàn)了企業(yè)低成本、高效率、安全的使用數(shù)據(jù)；在運維側(cè)，對敏感數(shù)據(jù)進行遮蔽處理，既不影響正常運維工作，又能夠保證數(shù)據(jù)安全。