數據脫敏包括哪些過程

數據脫敏包括以下這些過程：

• 元數據識別過程：數據脫敏平臺將脫敏文本讀入，脫敏平臺可設置讀入數據的行數，默認文件頭為格式（txt/csv/xml/python文本），用戶可自行設置間隔符號；同時若文本文件中默認不包含元數據頭文件，用戶可自行設置元數據名稱與格式。

• 脫敏數據識別過程：經過元數據識別/設置后，文本脫敏的敏感數據識別與數據庫敏感數據識別是相同的，均按照元數據描述及抽樣數據本身特點，使用系統的敏感數據掃描可識別出疑似敏感數據。

• 定義脫敏方案過程：在疑似敏感數據基礎上，用戶根據實際需求對需要脫敏的數據、脫敏規則進行設置，形成文本文件的脫敏方案。

• 脫敏執行過程：設置脫敏后數據的目標（需支持到文件、到庫），脫敏執行過程將數據抽取、處理、裝載一次性完成。

• 脫敏后對比過程：脫敏后數據用戶需在界面可見脫敏前后對比，對比的內容包括：脫敏前數據條數、脫敏后數據條數等。

數據脫敏方法有以下這些：

• 仿真：是根據敏感數據的原始內容生成符合原始數據編碼和校驗規則的新數據，使用相同含義的數據替換原有的敏感數據，例如姓名脫敏后仍然為有意義的姓名，住址脫敏后仍然為住址。仿真算法能夠保證脫敏后數據的業務屬性和關聯關系，從而具備較好的可用性。

• 數據替換：用某種規律字符對敏感內容進行替換，從而破壞數據的可讀性，并不保留原有語義和格式，例如特殊字符、隨機字符、固定值字符等。

• 加密：通過加密算法（包括國密算法）進行加密。例如Hash（密碼算法）算法是指對于完整的數據進行Hash加密，使數據不可讀。

• 數據截取：數據截取術是指對原始數據選取部分內容進行截斷。

• 數據混淆：混淆算法是將敏感數據的內容進行無規則打亂，從而在隱藏敏感數據的同時能夠保持原始數據的組成方式。

回答所涉及的環境：聯想天逸510S、Windows 10。