最近連著幾天晚上在家總是接到一些奇奇怪怪的電話，“哥，你是 xxx 吧，我們這裡是 xxx 高階男士私人會所…”，握草，我先是一愣，然後狠狠的罵了回去。一臉傲嬌的轉過頭，面帶微笑稍顯諂媚：老婆你聽我說，我真的啥也沒幹，你要相信我！
啪~
過後揉揉臉細想想，肯定是哪個不道德的網站，又把我的個人資訊給賣了，現在的人上網都處於一個裸奔的狀態，個人資訊已不再屬於個人，時下這種事好像也見怪不怪了，不過，出現這種事大多是有內鬼。
而作為開發者的我們，能做的就是儘量避免經我們手的使用者資料洩露，那今天就來講講網際網路中內部防止隱私資料洩露的手段-資料脫敏。
什麼是資料脫敏
先來看看什麼是資料脫敏？資料脫敏也叫資料的去隱私化，在我們給定脫敏規則和策略的情況下，對敏感資料比如 手機號、銀行卡號 等資訊，進行轉換或者修改的一種技術手段，防止敏感資料直接在不可靠的環境下使用。
像政府、醫療行業、金融機構、移動運營商是比較早開始應用資料脫敏的，因為他們所掌握的都是使用者最核心的私密資料，如果洩露後果是不可估量的。
資料脫敏的應用在生活中是比較常見的，比如我們在淘寶買東西訂單詳情中，商家賬戶資訊會被用 * 遮擋，保障了商戶隱私不洩露，這就是一種資料脫敏方式。
資料脫敏又分為靜態資料脫敏（SDM）和 動態資料脫敏（DDM）：
靜態資料脫敏
靜態資料脫敏（SDM）：適用於將資料抽取出生產環境脫敏後分發至測試、開發、培訓、資料分析等場景。
有時我們可能需要將生產環境的資料 copy 到測試、開發庫中，以此來排查問題或進行資料分析，但出於安全考慮又不能將敏感資料儲存於非生產環境，此時就要把敏感資料從生產環境脫敏完畢之後再在非生產環境使用。
這樣脫敏後的資料與生產環境隔離，滿足業務需要的同時又保障了生產資料的安全。
如上圖所示，將使用者的真實 姓名、手機號、身份證、銀行卡號 透過 替換、無效化、亂序、對稱加密 等方案進行脫敏改造。
動態資料脫敏
動態資料脫敏（DDM）：一般用在生產環境，訪問敏感資料時實時進行脫敏，因為有時在不同情況下對於同一敏感資料的讀取，需要做不同級別的脫敏處理，例如：不同角色、不同許可權所執行的脫敏方案會不同。
注意：在抹去資料中的敏感內容同時，也需要保持原有的資料特徵、業務規則和資料關聯性，保證我們在開發、測試以及資料分析類業務不會受到脫敏的影響，使脫敏前後的資料一致性和有效性。總之一句話：你愛怎麼脫就怎麼脫，別影響我使用就行。
資料脫敏方案
資料脫敏系統可以按照不同業務場景自行定義和編寫脫敏規則，可以針對庫表的某個敏感欄位，進行資料的不落地脫敏。
資料脫敏的方式有很多種，接下來以下圖資料為準一個一個的演示每種方案。
1、無效化
無效化方案在處理待脫敏的資料時，透過對欄位資料值進行 截斷、加密、隱藏 等方式讓敏感資料脫敏，使其不再具有利用價值。一般採用特殊字元（*等）代替真值，這種隱藏敏感資料的方法簡單，但缺點是使用者無法得知原資料的格式，如果想要獲取完整資訊，要讓使用者授權查詢。
比如我們將身份證號用 * 替換真實數字就變成了 “220724 ** 3523”，非常簡單。
2、隨機值
隨機值替換，字母變為隨機字母，數字變為隨機數字，文字隨機替換文字的方式來改變敏感資料，這種方案的優點在於可以在一定程度上保留原有資料的格式，往往這種方法使用者不易察覺的。
我們看到 name 和 idnumber 欄位進行了隨機化脫敏，而名字姓、氏隨機化稍有特殊，需要有對應姓氏字典資料支援。
3、資料替換
資料替換與前邊的無效化方式比較相似，不同的是這裡不以特殊字元進行遮擋，而是用一個設定的虛擬值替換真值。比如說我們將手機號統一設定成 “13651300000”。
4、對稱加密
對稱加密是一種特殊的可逆脫敏方法，透過加密金鑰和演算法對敏感資料進行加密，密文格式與原始資料在邏輯規則上一致，透過金鑰解密可以恢復原始資料，要注意的就是金鑰的安全性。
5、平均值
平均值方案經常用在統計場景，針對數值型資料，我們先計算它們的均值，然後使脫敏後的值在均值附近隨機分佈，從而保持資料的總和不變。
對價格欄位 price 做平均值處理後，欄位總金額不變，但脫敏後的欄位值都在均值 60 附近。
6、偏移和取整
這種方式透過隨機移位改變數字資料，偏移取整在保持了資料的安全性的同時保證了範圍的大致真實性，比之前幾種方案更接近真實資料，在大資料分析場景中意義比較大。
比如下邊的日期欄位create_time中 2020-12-08 15:12:25 變為 2018-01-02 15:00:00。
資料脫敏規則在實際應用中往往都是多種方案配合使用，以此來達到更高的安全級別。
總結
無論是靜態脫敏還是動態脫敏，其最終都是為了防止組織內部對隱私資料的濫用，防止隱私資料在未經脫敏的情況下從組織流出。所以作為一個程式設計師不洩露資料是最起碼的操守。
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