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金融
FINANCIAL
某商業(yè)銀行數(shù)據(jù)安全建設之數(shù)據(jù)脫敏實踐
雙因素驅動，數(shù)據(jù)脫敏勢在必行
金融行業(yè)對于數(shù)據(jù)脫敏有明確的要求，為了滿足監(jiān)管機構對數(shù)據(jù)安全的要求，某全國排名靠前的股份制商業(yè)銀行在發(fā)展業(yè)務和創(chuàng)新的同時，也高度重視數(shù)據(jù)安全建設。該銀行深知一旦發(fā)生數(shù)據(jù)安全事故，將帶來嚴重的負面影響。此外，由于過去生產(chǎn)流程的不規(guī)范和技術的不成熟，導致在開發(fā)測試環(huán)境中存在大量敏感數(shù)據(jù)，因此急需進行數(shù)據(jù)安全治理，以保障開發(fā)測試環(huán)境及流程的安全性。
金融行業(yè)對于數(shù)據(jù)脫敏有明確的要求，為了滿足監(jiān)管機構對數(shù)據(jù)安全的要求，某全國排名靠前的股份制商業(yè)銀行在發(fā)展業(yè)務和創(chuàng)新的同時，也高度重視數(shù)據(jù)安全建設。該銀行深知一旦發(fā)生數(shù)據(jù)安全事故，將帶來嚴重的負面影響。此外，由于過去生產(chǎn)流程的不規(guī)范和技術的不成熟，導致在開發(fā)測試環(huán)境中存在大量敏感數(shù)據(jù)，因此急需進行數(shù)據(jù)安全治理，以保障開發(fā)測試環(huán)境及流程的安全性。
內外兼修，“3+4”數(shù)據(jù)脫敏實踐
基于該銀行客戶對數(shù)據(jù)脫敏的兩個方向需求，安恒信息根據(jù)客戶的實際情況為其數(shù)據(jù)脫敏建設制定了“3個目標”的改進策略。
■?實現(xiàn)敏感數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)、敏感數(shù)據(jù)使用脫敏、追蹤溯源等能力，保證數(shù)據(jù)完整性、邏輯關聯(lián)性和保密性。
■?實現(xiàn)根據(jù)不同的使用場景，制定不同的脫敏策略，靈活梳理、清洗各類敏感數(shù)據(jù)，提供從敏感數(shù)據(jù)盤點、梳理、脫敏的全方位的管控。
■?實現(xiàn)數(shù)據(jù)入倉分析前進行去標識化、去個性化處理，妥善處理數(shù)據(jù)清洗與脫敏，滿足相關法規(guī)與監(jiān)管要求。
另一方面，面對客戶在數(shù)據(jù)脫敏過程中的建設難點，安恒信息根據(jù)客戶的實際情況為其數(shù)據(jù)脫敏制定了“4個優(yōu)化”的解決方案。
■?通過對于安恒AiMask數(shù)據(jù)脫敏系統(tǒng)的分布式部署，滿足客戶200+生產(chǎn)庫的數(shù)據(jù)脫敏需求，保證數(shù)據(jù)脫敏處理的穩(wěn)定性與時效性。
■?通過在開發(fā)測試環(huán)境中部署脫敏數(shù)據(jù)寫入節(jié)點，解決了生產(chǎn)與開發(fā)測試環(huán)境網(wǎng)絡隔離問題，并保證了生產(chǎn)數(shù)據(jù)不出生產(chǎn)環(huán)境。
■?通過對于開發(fā)測試環(huán)境敏感數(shù)據(jù)檢測功能，定期對于開發(fā)測試數(shù)據(jù)進行合規(guī)性檢測，及時發(fā)現(xiàn)違規(guī)數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)脫敏處理。
■?通過與客戶4A平臺、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺、OA平臺進行對接整合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)脫敏導數(shù)流程的線上化與自動化，導數(shù)耗時縮短80%以上。
安恒AiMask的6個過人之處
通過部署安恒AiMask數(shù)據(jù)脫敏系統(tǒng)，該客戶有效解決了數(shù)據(jù)脫敏面臨的需求和挑戰(zhàn)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)安全建設的內外兼修。那么，安恒AiMask數(shù)據(jù)脫敏系統(tǒng)到底有哪些過人之處呢？安恒AiMask數(shù)據(jù)脫敏系統(tǒng)是通過對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)脫敏處理，可以在不破壞數(shù)據(jù)使用價值的前提下，防止數(shù)據(jù)在開發(fā)測試、數(shù)據(jù)共享、分析挖掘等場景中發(fā)生敏感數(shù)據(jù)泄漏。同時，還能通過在數(shù)據(jù)中嵌入數(shù)據(jù)水印的方式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)泄漏后的溯源與追責。安恒AiMask的更多優(yōu)勢如下：
■?豐富數(shù)據(jù)源適配：已適配40+種數(shù)據(jù)源，如常見的Oracle、MySQL、SQL Server、達夢、人大金倉、Hive、Hbase等，還包括word、pdf等非結構化數(shù)據(jù)。
■?行業(yè)領先算法支持：內置了基本的仿真、遮蓋、隨機、一致性、替換、亂序、區(qū)間等算法外，還包括標準化、歸一化、添加噪聲、保留頻次特征、分布重建等保留數(shù)據(jù)特征算法，是國內首家支持面向機器學習的脫敏廠商。
■?極佳的產(chǎn)品性能：采用了多任務多線程內存并行處理方式，對于主流數(shù)據(jù)庫進行了數(shù)據(jù)抽取和入庫性能的深度調優(yōu)，以實現(xiàn)單機性能的最優(yōu)化，最高可達每小時300G以上。同時產(chǎn)品支持分布式部署，在提升系統(tǒng)運行穩(wěn)定性的同時，根據(jù)脫敏數(shù)據(jù)量及時效性要求進行處理性能的水平提升。
■?產(chǎn)品運行持續(xù)可靠：通過7*24小時無間斷任務運行可靠性測試，同時具備分布式處理能力，避免由于單點故障而導致的任務終中斷。另外，系統(tǒng)還支持斷點續(xù)傳功能，以減少因為異常情況而導致的任務重跑。
■?工具能力靈活調用：具備標準化的數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)水印、數(shù)據(jù)溯源等能力的API接口，三方應用或平臺可方便進行對接整合，提升了產(chǎn)品的使用場景。
■?產(chǎn)品操作簡易便捷：內置了大量常見敏感數(shù)據(jù)標簽、敏感發(fā)現(xiàn)規(guī)則、脫敏水印算法、行業(yè)敏感模版，用戶無需進行任何新增，即可滿足常規(guī)數(shù)據(jù)脫敏/水印要求。
