数据脱敏技术在网络安全领域的应用与面临的挑战

谢先文

摘要：数据脱敏技术在网络安全中的应用与挑战是一个重要的研究领域。数据脱敏技术是一种通过删除或修改敏感信息来保护数据隐私和安全的技术手段。在网络安全领域，数据脱敏技术广泛应用于数据共享、数据分析和隐私保护等方面。然而，数据脱敏技术在网络安全中也面临一些挑战，包括脱敏效果与数据可用性的平衡、方法和算法的更新改进、合规性和标准化等方面的问题。

关键词：数据脱敏技术；网络安全；数据隐私；脱敏效果

中图分类号：TP393 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）14-0086-03 开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：

1 绪论

1.1 研究背景

随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大量的个人和机构数据被数字化并存储在网络中。然而，这些数据的存储和传输也带来了诸多安全隐患，例如个人隐私泄露、敏感数据被窃取等问题，给个人和组织带来了巨大的安全风险。为了解决这些问题，数据脱敏技术应运而生。它通过对数据进行处理，使得数据在保持原有数据特征的基础上，不再包含真实的个人身份信息或敏感数据，从而保护数据的安全性和隐私性。因此，数据脱敏技术在网络安全领域中具有重要的应用意义[1]。

1.2 研究意义

数据脱敏技术在网络安全中的应用与挑战是当前信息安全领域的热点问题，对于保护个人隐私、防止数据泄露、遵守相关法规等方面具有重要意义[2]。本论文旨在深入探讨数据脱敏技术在网络安全中的应用与挑战，旨在加深对这一领域的理解，促进相关技术的发展与创新，具有重要的理论和实践价值。

1.3 研究内容

本论文将围绕数据脱敏技术在网络安全中的应用与挑战展开深入研究，具体内容包括但不限于：1） 数据脱敏技术的概念和原理：介绍数据脱敏技术的基本概念、原理和分类。2） 数据脱敏技术在个人隐私保护中的应用：分析数据脱敏技术在保护个人隐私方面的应用案例和效果。3） 数据脱敏技术在遵守数据保护法规中的应用：探讨数据脱敏技术在符合数据保护法规和合规性方面的作用。4） 数据脱敏技术在网络安全中的实际案例：通过实际案例分析数据脱敏技术在网络安全中的应用效果和挑战。5） 数据脱敏技术的发展趋势：展望数据脱敏技术未来的发展方向和重要性。

1.4 研究方法

本论文将采用文献综述、案例分析和实证研究等方法，通过梳理相关领域的研究成果和案例经验，深入探讨数据脱敏技术在网络安全中的应用与挑战，为相关领域的研究和实践提供理论支持和实践指导。

2 数据脱敏技术概述

2.1 数据脱敏概述

数据脱敏（Data Masking） 是一种用于保护敏感数据隐私和安全的技术手段，通过对敏感数据进行变换或替换，使得数据在保留原有格式和结构的同时，不再包含真实的敏感信息。数据脱敏的主要目的是在数据使用和共享的过程中，防止未经授权的访问者获取到真实的敏感数据，从而降低数据泄露的风险[3]。

数据脱敏的应用场景非常广泛，涵盖了金融、医疗、电商、社交等各个领域。在金融行业，客户的个人身份信息、账户信息等属于敏感数据，需要进行脱敏处理以保护客户隐私。在医疗行业，患者的病历、病情等信息也需要进行脱敏处理，以确保患者隐私不被泄露。在电商领域，用户的交易记录、支付信息等也需要进行脱敏处理，以防止用户隐私被泄露。因此，数据脱敏技术在各个行业都具有重要的应用意义。

2.2 数据脱敏分类

数据脱敏的核心思想是在保持数据格式和结构的前提下，对数据中的敏感信息进行模糊化、替换或加密处理。常见的数据脱敏方式包括：1） 数据加密：采用加密算法对敏感数据进行加密处理，只有授权用户才能解密获取真实数据。2） 数据匿名化：去除数据中的个人身份信息、账号信息等，使得数据无法直接关联到特定个体。3） 数据模糊化：通过对数据进行部分隐藏、部分替换或部分删除，使得数据无法被准确识别。4） 数据合成：基于原始数据生成具有相似特征但不包含真实信息的数据，用于替代原始数据的使用。

数据脱敏技术的应用可以有效降低数据泄露和隐私泄露的风险，保护用户隐私和敏感信息的安全。然而，数据脱敏也面临一些挑战。首先，选择合适的脱敏方式和算法需要根据具体业务场景进行权衡和选择。其次，脱敏后的数据需要保证在合法使用时仍能够保持一定的可用性，以满足业务需求。另外，对脱敏后的数据进行有效的管理和监控也是一项挑战。未来，随着数据安全和隐私保护的需求不断增加，数据脱敏技术将得到更广泛的应用和发展。

2.3 数据脱敏的原理

数据脱敏的原理是通过对敏感数据进行处理，使其在保持数据结构和格式的同时，去除或替换其中的敏感信息，从而降低数据泄露的风险，保护数据的安全性和隐私性。数据脱敏的原理主要包括以下几个方面：1） 数据分类和识别：首先需要对数据进行分类，识别其中的敏感信息。这包括个人身份信息、财务信息、医疗信息等各种敏感数据类型。2） 数据处理方法：根据数据的分类和识别结果，选择合适的数据处理方法。常见的数据处理方法包括替换、删除、扰动等[4]。3） 数据替换：对于敏感数据，可以采用数据替换的方法，将原始敏感数据替换为虚拟数据或者经过加密处理的数据。例如，将真实姓名替换为随机生成的姓名，将身份证号替换为虚拟的身份证号等。4） 数据删除：对于一些不必要的敏感数据，可以直接删除。例如，删除与业务无关的个人隐私信息。5） 数据扰动：对于数值型数据，可以采用数据扰动的方法，对数据进行加噪处理，使得原始数据的分布特征得以保留，但具体数值发生变化。这样可以保护数据的隐私性，同时保持数据的分布特征。6） 数据脱敏策略：根据实际需求和数据特点，设计合适的数据脱敏策略，包括数据处理的方法、处理的程度、处理后数据的可用性等。

综上所述，数据脱敏的原理是通过对敏感数据进行分类识别，并采用合适的数据处理方法，保护数据的安全性和隐私性。通过数据脱敏，可以在一定程度上降低数据泄露的风险，保护数据的安全[5]。

3 数据脱敏技术在个人隐私保护中的应用

数据脱敏技术在保护个人隐私方面有着广泛的应用，例如现今医疗数据的脱敏技术处理。医疗数据脱敏指的是对医疗数据中包含的大量个人隐私信息进行特殊处理，如患者的姓名、年龄、病史、诊断结果等。在医疗研究和数据共享中，为了保护患者的隐私，常常需要对医疗数据进行脱敏处理。采用数据脱敏技术，可以对医疗数据中的个人身份信息进行替换或删除，同时保留医疗数据的分布特征和统计信息，确保数据的可用性。这样可以在一定程度上保护患者的隐私，同时促进医疗数据的共享和利用。

医疗数据脱敏是医疗信息化领域中非常重要的一环，它涉及患者的个人隐私信息以及临床数据的安全和隐私保护。例如，为了促进医疗研究和数据共享，一家医疗保健机构引入了先进的医疗数据脱敏技术，对医疗数据进行了脱敏处理，以保护患者的隐私，同时确保数据的可用性和准确性。

1） 数据分类和识别：首先，该医疗保健机构对医疗数据进行了分类和识别，将医疗数据分为个人身份信息、病历信息、诊断结果、治疗方案等不同类型。针对不同类型的数据，采用不同的脱敏处理方法，以确保数据的安全和隐私保护。

2） 脱敏处理方法：针对个人身份信息，该机构采用了数据替换和数据删除的方法。例如，将患者的姓名、身份证号等个人身份信息进行替换，或者直接删除这些信息，以保护患者的隐私。对于病历信息、诊断结果等临床数据，采用了数据扰动和数据脱敏算法，对数据进行处理，确保医疗数据的统计特征和分布特征得到保留，同时避免敏感信息的泄漏[6]。

3） 数据可用性和效果评估：经过数据脱敏处理后，该医疗保健机构对脱敏后的医疗数据进行了可用性和效果评估。他们发现，通过合理的脱敏处理，可以在一定程度上保护患者的隐私，同时确保医疗数据的可用性和准确性。脱敏后的医疗数据可以用于医疗研究、临床分析等领域，为医疗保健机构提供了更多的数据支持。

由此，对其数据资源中的敏感信息进行脱敏保护，高效投递到开发、测试、培训、共享等二级数据服务环境，满足医院建设的数据多样化需要，达到数据安全管控的要求。在此，我们设计了数据脱敏平台，主要分为脱敏服务层、脱敏运行层和脱敏管控层，而脱敏的元素主要分为敏感词库、敏感识别策略、脱敏算法和脱敏信息库。此平台主要将所有脱敏数据源发送到脱敏作业引擎当中，脱敏作业引擎对数据进行敏感发现、数据抽取、漂白脱敏和数据装载，最后达到目标，如图1所示。

3.1 核心技术特性

1） 识别、脱敏、数据投递一体化：通过自动化识别敏感数据范围，提高脱敏目标的精准性。系统广泛兼容不同数据库类型，采用一对多的脱敏拓扑结构，实现自动化高效的脱敏实施，提升运维能力。

2） 敏感数据发现：结合关键字和语义特征，实现自动化的敏感数据发现，从而降低数据风险，提高安全效率。

3） 支持大数据、关系库、文件源：系统具有广泛的兼容性，支持Oracle、MySQL等关系型数据库的脱敏，同时也支持大数据平台如阿里云ODPS库、星环TDH 库的数据脱敏。此外，还支持文件源的数据脱敏，以满足客户在不同数据环境下的脱敏投递需求。

4） 保持业务关联：在数据脱敏的过程中，系统会保持数据隐含业务规则的有效性，不破坏数据的业务规则。同时，确保数据之间的一致性关联逻辑得以维持，以确保脱敏后数据的可用性，如图2所示。

5） 配置灵活资源沉淀：摒弃脚本配置的传统模式，实现脱敏作业图形化配置、敏感识别策略的可维护性和可扩展性，脱敏算法同样具备可维护性、可扩展性和在线测试功能，从而提高平台的兼容性和扩展性。将任务配置信息、敏感识别策略、脱敏算法等元数据沉淀，以支撑不同环境下的脱敏配置，实现最大化的复用。

6） 内置税务领域常见脱敏规则：内置规则可高效地完成不同省份税务领域数据脱敏的实施工作。

3.2 核心功能

1） 任务配置：支持图形化配置及轻量级脚本两种模式。

2） 敏感数据发现：通过多种敏感识别策略实现敏感数据的主动扫描，支持自定义扫描任务、扫描任务管控及扫描结果人工核准等功能。

3） 运维管理：提供可视化运维界面，支持运行状态查看、作业启停等状态控制、日志跟踪查看、调度管理等功能。

4） 敏感识别策略管理：为脱敏作业人员提供敏感词维护、敏感识别策略维护及启停控制等功能，以实现识别策略的可扩展性。

5） 监控与分析：提供图表结合的监控仪表盘，对全局脱敏作业任务进行实时监控，不同维度监控运行状态。

此案例展示了医疗数据脱敏技术在保护个人隐私方面的应用。通过合理的数据分类识别和脱敏处理方法，可以在一定程度上保护患者的隐私，同时确保医疗数据的可用性和有效性。这对于促进医疗数据的共享和利用，推动医疗研究和临床实践具有重要意义。

4 结束语

本论文从网络安全的角度出发，探讨了数据管理在网络安全中的作用和挑战，并提出相应的解决方案。通过对数据加密、访问控制、数据备份与恢复、数据脱敏等内容的分析，旨在有效提高网络安全水平，保护数据安全和隐私。随着人工智能和机器学习技术的发展，数据脱敏技术可能会与这些技术相结合，实现更加智能化的数据保护和风险识别。例如，可以利用机器学习算法来识别数据中的敏感信息，并自动对其进行脱敏处理，从而提高数据脱敏的效率和准确性。

参考文献：

[1] 袁林英.数据融合技术在网络安全管理中的应用[J].电子技术与软件工程，2022（7）：13-16.

[2] 徐小燕，时戴新，吴文超.数据加密技术在网络安全中的应用[J].无线互联科技，2023，20（7）：84-87，100.

[3] 段金凯.计算机数据库数据备份与恢复技术的原理分析[J].电脑迷，2018（22）：249.

[4] 杨新涛，刘意辰，常津铭.基于API服务网关技术的物联网感知数据安全传输方法[J].无线互联科技，2023，20（24）：119-121.

[5] 郭斌，王涵毅.分析型数据库动态数据脱敏技术应用[J].信息化研究，2023，49（5）：70-76.

[6] 沈传年，徐彦婷.数据脱敏技术研究及展望[J].信息安全与通信保密，2023，21（2）：105-116.

【通联编辑：代影】