数据库******风险模型

是对所有可标识列进行移除或是***，使得攻击者无法直接标识用户。但是攻击者还是有可能通过多个半标识列的属性值识别个人。攻击者可能通过社工(知道某个人的姓名，邮编，生日,性别等)或是其他包含个人信息的以开放数据库获得特定个人的半标识列属性值，并与大数据平台数据进行匹配，从而得到特定个人的敏感信息。如果攻击者知道某用户的邮编和年龄，就可以得到该用户的***敏感信息。为了避免这种情况的发生，通常需要对半标识列进行***处理，如数据泛化等。数据泛化是将半标识列的数据替换为语义--致但更通用的数据，已上述数据为例，对邮编和年龄泛化后的数据。

数据库******风险可控

实现基于大数据平台的***算法库，可并行，的按照***规则对隐私数据进行***。基于数据***的理论基础，建立用户隐私数据***风险的衡量模型，可定性定量的准确衡量数据可能发生***的风险。可管理。结合大数据平台的用户认证体系，权限管理体系，以及隐私数据不同保护级别的权限管理体系,实现对隐私数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度，规范，法务等管理,实现在尽可能保护用户隐私数据，减少数据***风险的前提下，较大化保留数据分析挖掘的价值。可审计。对数据的访问要保证可回溯，可审计，当发生数据***时，要保证能够通过审计日志找到对应的***人员。

数据库***平台的设计方向

包括静态大数据***平台和动态大数据***平台，所谓静态和动态之分，主要在于***的时机不同。对于静态***来说，数据管理员提前对数据进行不同级别的***处理，生成不同安全级别的数据,然后授予不同用户访问不同安全级别数据的权限。对于动态***来说，管理员通过元数据管理不同用户访问具体数据的安***限，在用户访问数据的时候，动态的从原始数据中按照用户权限动态的进行***处理。大数据平台脱敏技术方案是--个非常有趣的课题，目前业界还没有看到有成熟的方案，鉴于其对数据安全和数据价值的作用，非常值得深入研究，希望以后可以继续以合适的方式分享我在这方面的研究与实践。

数据库内置***算法

识别出敏感数据之后，就需要使用***算法来进行***。在比较常见的数据***系统中，算法的选择一般是通过手工，比如通过内置丰富的***算法，对常见数据如姓名、***号、***账户、金额、日期、住址、电话号码、Email地址、***号、车架号、企业名称、工商注册号、***机构代码、***人识别号等敏感数据进行***。内置***算法具有如下几种：

1）同义替换

2）部分数据遮蔽

3）混合屏蔽

4）确定性屏蔽

5）可逆***