什么是数据掩蔽？

数据掩蔽是一种非常重要的概念，它有助于保护数据免受任何泄露的威胁。尤其是对于那些拥有大量敏感数据的庞大组织来说，这些数据很容易遭到破坏。诸如信用卡信息、电话号码、住宅地址等详细信息都是非常脆弱的信息，必须得到妥善保护。为了更好地理解数据掩蔽的概念，我们首先需要了解什么是计算机网络。

什么是计算机网络？

计算机网络是一种由计算机组成的协同系统，这些计算机共享各种资源。这些资源是由被称为“网络节点”的转发点或端点来提供的。各台计算机通过数字连接方式使用共同的通信协议进行相互通信。计算机网络是电信系统的重要组成部分。其连接方式可以包括基于有线、光导纤维以及无线射频技术的各种电信网络技术。

计算机网络与网络安全

网络安全包含许多层，而攻击可能发生在这些层的任何一层。通常，这些网络都由三种控制机制构成。

• 物理网络安全
• 技术网络安全
• 行政网络安全

物理网络安全：这一设计的目的是确保系统网络的安全，防止未经授权的人员侵入包含OUI、光纤电缆等在内的网络组件。

技术网络安全：这样做可以保护存储在网络中或传输到网络中的数据。这样一来，除了用户自己之外，没有人能够从事任何未经授权的活动。

行政网络安全：这包括所有那些被授权用户需要遵循的政策和流程，这些流程是其他人员也必须遵守的。

数据掩蔽：

数据掩蔽指的是创建现有数据的精确副本，从而确保原始数据的安全性，避免其受到任何安全威胁。目前，有各种数据掩蔽软件被开发出来，以帮助组织保护自己的数据。因此，强调数据掩蔽的重要性是非常必要的。

数据掩蔽的类型

数据掩蔽的方式有很多种。下面列举了一些常见的类型。

•  静态数据掩蔽技术：静态数据掩蔽技术是通过对数据进行修改来实现的，从而永久性地替换那些敏感的数据。这种方法有助于组织创建一份干净且几乎不会引发安全漏洞的数据库副本。SDM通常被用于开发和数据测试环节。

• 动态数据掩蔽技术：Dynamical Data Masking正如其名所示，动态数据掩蔽技术可以在数据传输过程中实时对数据进行修改。使用DDM技术，不仅可以实现全范围的数据掩蔽，还可以实现部分数据的掩蔽。此外，对于数值数据来说，还提供了随机掩蔽的功能。

• 确定性数据掩蔽：数据掩蔽的工作原理是：它将给定表格中某一列中的某个值替换为同一行中与之相似的值。这种替换可以以多种格式进行，例如，可以用替代格式来实现。
• 实时数据掩蔽：在这种数据掩蔽方式中，数据在传输过程中不会与磁盘有任何接触。这种方式类似于动态数据掩蔽，不过区别在于，每次只处理一个值而已。

技巧/方法：

数据掩蔽可以通过以下技术来实现：

• 替代：替换法被认为是一种最有效且可靠的解决方案，能够实现预期的效果。在这种方法中，所有需要被保护的敏感信息都会被替换为看似真实但实际上是虚假的数据。只有那些拥有系统访问权限的人才能看到这些被隐藏起来的数据。
  • 优点：让数据看起来尽可能真实。
  • 缺点：在处理那些毫无关联的大量数据时，这种情况并不适用。
• 在替换之前：

• 替换之后 :

• 平均值：这种方法适用于数值型数据的情况。与其显示每个具体的数值，不如将所有单元格中的数值替换为该列中所有数值的汇总平均值。例如，如果你有学生的成绩信息，而你不希望其他学生知道其他学生的总分数，那么你可以将所有学生的成绩进行平均处理，然后将这个平均值作为该列的数据内容。

• 无序移动：“洗牌”和“平均化”其实都是类似的技术，但它们之间还是有一些区别的。与其替换列中的所有值，不如直接对这些值进行随机排序。这样一来，就没人能知道某个值属于哪个数据集了，因为这些值会被分配到不同的位置上去。
  • 优点：能够高效地处理大量数据，同时尽可能保持数据的真实性。
  • 缺点：如果数据集的规模相对较小，那么就可以很容易地撤销这一操作。
• 在进行洗牌之前：

• shuffling 之后：

• 加密：加密是网络安全与密码学领域中非常常见的概念。它通过将敏感数据完全转换为无法读取的形式来实现。这样一来，就没人能够知道这些数据到底是什么类型了。只有那些拥有加密密钥的人才能查看这些数据。
  • 优点：有效地隐藏了这些数据。
  • 缺点：任何拥有该加密密钥的人都可以轻松访问这些数据。此外，任何了解密码学知识且愿意付出足够努力来解密这些数据的人，也都能做到这一点。

• 取消或删除：所谓“Nulling out”，顾名思义，就是通过将某列中的数值替换为NULL值来删除这些数值。这是一种非常有效的手段，可以在测试环境中避免显示任何敏感信息。
  • 优点：在数据并非至关重要的情况下，这种工具非常有用。
  • 缺点：在测试环境中并不适用。

• 编辑方法：在这种方法中，您可以将敏感信息替换为相同的唯一代码，或者为整列设置一个通用的数值。
  • 优点：这些数据很难被解读，因此也就使得这些数据更加安全了。
  • 缺点：这种方法只应在那些数值并非用于开发或质量保证目的的情况下才使用。