大数据脱敏怎么实现java 敏感数据脱敏

比特信安大数据脱敏系统是如何支持动静态脱敏？

除静态脱敏，比特信安脱敏系统可在通讯层面上，通过代理部署方式，对业务系统数据库中敏感数据进行透明的、实时的脱敏。

产品依据用户的角色、职责和其他IT定义身份特征，动态的对生产数据库返回的数据进行专门的屏蔽、加密、隐藏和审计，可确保不同级别的用户按照其身份特征恰如其分的访问敏感数据，并且不需要对生产数据库中的数据进行任何改变。

动态数据脱敏同样支持同义替换、部分遮蔽、混合脱敏、确定性脱敏及可逆脱敏，产品使用者可根据不同用户身份特征，指定对应的数据脱敏算法。

什么是数据脱敏处理？？？

比特信安大数据保险箱内置的数据脱敏系统依托大数据保险箱的基础组件，实施硬件级别的保护，比如加密和格式保留保护中采用硬件实现，使得脱敏效率和安全性得到极大提升（效率比软件提升100倍，安全提升50倍以上）。

采用比特信安独有的“异步数据缓加密”专利技术以及大数据分布式集群加密技术，使得脱敏的可靠性达到运营商的需要

大数据体检这个概念什么意思？有没有具体的例子？

采用所有数据进行分析处理。

大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、value（价值）。

大数据体检，我只知道目前搜前途在做，基于AD-hoc点对点模式产生灵感，独家研发“SPIDER”算法体系，将大数据与蜘蛛算法结合，将理想职位与个人简历做体检，比较出个人还需要补充的技能。

望采纳。

什么是静态数据脱敏？

静态数据脱敏（SDM）在使用敏感数据当时进行脱敏。

静态数据脱敏（SDM）一般用在非生产环境，在敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用，一般用于解决测试、开发库需要生产库的数据量与数据间的关联，以排查问题或进行数据分析等，但又不能将敏感数据存储于非生产环境的问题。

动态数据脱敏（DDM）一般用在生产环境，在访问敏感数据当时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时需要进行不同级别脱敏的问题。

扩展资料： 根据列的数据属性，数据列通常可以分为以下几种类型：?? 可确切定位某个人的列，称为可识别列，如身份证号，地址以及姓名等。

?? 单列并不能定位个人，但是多列信息可用来潜在的识别某个人，这些列被称为半识别列，如邮编号，生日及性别等。

美国的一份研究论文称，仅使用邮编号，生日和性别信息即可识别87%的美国人。

?? 包含用户敏感信息的列，如交易数额，疾病以及收入等。

?? 其他不包含用户敏感信息的列。

?? 所谓避免隐私数据泄露，是指避免使用数据的人员（数据分析师，BI工程师等）将某行数据识别为某个人的信息。

数据脱敏技术通过对数据进行脱敏，如移除识别列，转换半识别列等方式。

使得数据使用人员在保证可对＃2（转换后）半识别列，＃3敏感信息列以及＃4其他列进行数据分析的基础上，在一定程度上保证其无法根据数据反识别用户，达到保证数据安全与最大化挖掘数据价值的平衡。

参考资料来源：百度百科-数据脱敏

领导干部应关注大数据治理的哪些理念

总的来说，我们认为，领导干部大数据思维方式的建立是一个循序渐进的过程。

　　需从“经验主义”向“数据主义”决策转变，真正认识到数据的价值。

先抛开大数据的概念不提，我们国家的政府信息化和电子政务系统已经实施了很多年，各政府部门也积累了大量关系国计民生的数据，但政府部门的领导干部在决策的过程中往往还是“经验主义”主导，甚至不少领导不知道本部门有哪些数据，数据放在哪里。

因此，领导干部首先需要了解自己本部门的数据状况，这些数据目前有哪些主要的应用场景，已经为本部门管理水平和公共服务能力的提升发挥了哪些作用，是否曾经共享给其他兄弟部门以发挥更大的价值等基本问题。

另外，还需对数据的价值和作用有基础理解，有意识地提升数据支持决策的能力。

　　以利他分享的大数据思维思考政府数据共享开放。

目前很多政府部门的数据实际上是处于信息孤岛状态，数据由于没有与其他部门进行共享，也没有实现开放，使得数据的价值发掘非常有限。

而且，很多政府部门的领导把自己部门的数据看作是部门利益的基础，认为数据的共享开放输出就意味着利益的输出，这种现象在数据能力强的部门体现得尤为明显。

领导干部需要认识到，部门的数据如果不流动起来，不与其他的外部数据进行融合，就会成为死数据，而真正发挥价值的是活数据。

数据的外部性说明数据的价值不是只存在于内部，站在更高的层次和角度考虑政府数据共享才能使得数据的价值最大。

　　不少领导干部以政府数据的安全为由，或多一事儿不如少一事儿的心理，对政府数据开放持拒绝或者消极态度。

纵观国外政府数据开放的历程，基本是从信息公开起步，在数据开放方面本着“开放为默认，不开放为特例”的原则，才使得数据开放成为建设智慧城市或智慧政府的重要基础。

需要认识到政府的数据开放其实是在利用社会力量实现政府治理现代化的目标，因此，把与民生相关的、经过脱敏的政府数据开放给民众以及企业，会促进基于大数据的创新创业发展，也才能让数据通过流动和融合，发挥更大的社会和经济价值。

　　在服务型政府创建过程中，大数据对于政府提升管理效率、科学决策能力和公共服务水平都能够起到关键作用。

服务型政府的愿景是政府能够为百姓提供互动、主动、有效的个性化公共服务，而大数据正是提供智慧服务的基石，尤其在智慧城市建设中起的作用最为显著。

领导干部需要从这些目标中总结大数据所起到的价值和作用，有的放矢地开展大数据相关项目规划和实施。

　　为适应大数据时代的治理需求，领导干部的思维模式需实现自上而下为主向自下而上为主的转变，数据化决策、管理、服务和创新的能力亟需进一步提升。

各级领导干部对大数据的认识不能仅局限在概念和产业吸引投资上，而是需要在推动政府治理创新上有更深层次的理解，唯此才能真正促进我国政府治理现代化的进程。

怎么实现java 敏感数据脱敏

尚学堂回答：敏感数据(如信用卡号码)、个人识别信息(如社会安全号码)、医疗诊断和甚至非个人的敏感数据(例如公司财务信息和知识产权)的曝光，是由于企业员工和外部人士滥用职权或工作失误所致。

” 数据脱敏技术的目是通过从客户端隐藏敏感数据，以防止这些数据的滥用。

技术供应商提供了多种数据脱敏技术，例如用相似的字符替代一些字段;用屏蔽字符(例如，‘x’)替代字符;用虚拟的姓氏替代真正的姓氏，以及在数据库数列中对数据进行重组。

数据脱敏也被称为数据混淆、数据保密、数据消毒、数据扰频、数据匿名化和数据认证。

采用数据脱敏技术，可以帮助企业提高安全性和保密等级，以防止其数据被滥用。

与此同时，数据脱敏技术也可帮助企业满足安全性的规范要求，以及由管理/审计机关所要求的隐私标准。