數據泄露之殤
數世咨詢發布的《2020網絡安全大事記》顯示，“2020年全球信息泄露用戶憑證數達8.27億個，泄露信息記錄達352.79億條，涉及人數約21.2億人。”
另據國外分析公司Canalys的研究顯示，2020年有310億條數據記錄被盜，被盜數據記錄比上一年增長了171%，占2005年來總共550億條被盜數據記錄的一半還多。
為了避免類似個人身份信息，通訊方式，銀行卡信息，身份證號碼等敏感數據的泄露，在數據的使用和流動中一般使用數據脫敏工具，將敏感數據進行遮蔽、變形，降低敏感級別后供開發、測試，數據分析等使用。
數據脫敏示例
《信息安全等保三級標準》就指出“應用系統必須提供敏感標記設置功能”、“依據安全策略嚴格控制用戶對有敏感標記重要信息資源的操作”。《金融機構重要信息系統投產及變更辦法》也做出了明確要求，測試環境中使用的敏感生產數據應進行脫敏、變形處理，確保數據的完整性、安全性和可用性。
為了實現法規遵從，滿足數據安全使用需求，需要將核心敏感數據利用動態脫敏、靜態脫敏等方式從生產環境抽取出來，支持不同級別的脫敏，滿足企業對數據的多種使用需求。但傳統數據脫敏方式下，從準備脫敏源數據到分發給開發、測試等環境還存在以下痛點：
一是傳統方式下，單純依靠手動準備脫敏源數據工作量大，準備時間長；
二是數據脫敏完成后，分發給不同的環境使用，特別是任務多，數據量大時，系統存在瓶頸，影響數據分發效率，間接影響后面的數據使用；
三是脫敏后的數據需要消耗較多的存儲資源，假設脫敏后的數據是100GB，需要給到4份拷貝供不同的開發和測試使用，意味著需要為此準備400GB的存儲空間開支。并且，脫敏后的數據缺乏數據安全管控，依然存在著數據泄露的風險。
傳統數據脫敏方式
當ADM遇上數據脫敏
上訊信息敏捷數據管理平臺ADM作為國內首款商業化CDM（數據副本管理）產品，以數據虛擬化技術為核心，注重對數據的全生命周期管理。在數據使用安全上，其內置了敏感數據脫敏功能，實現了對數據中敏感信息的自動化發現和智能化脫敏。
基于ADM的數據脫敏
相比傳統數據脫敏方式，ADM擁有以下優勢：
1、基于ADM高效的數據復制管理引擎，無需手動，可自動化準備脫敏源數據，數據準備從原來的按天或按月，縮短到分鐘級，數據秒級分發，數據脫敏效率相比傳統方式獲得數十倍到上百倍提高。
2、利用ADM數據虛擬化技術，脫敏后的數據庫掛載給到目標端讀寫，滿足開發、測試、數據分析數據使用需求，幾乎不占用存儲資源，節省存儲開支。
3、結合ADM權限控制，數據庫審計等功能，避免了數據使用者在開發和測試環境中接觸到真實數據，有效降低數據泄露的風險。
4、ADM內置了數十種包括個人和企業信息的脫敏規則，可以自動的對敏感信息進行發現和脫敏。靈活多樣的脫敏規則，又最大程度保留了數據的業務屬性。
ADM脫敏策略
5、可提供靜態脫敏和動態脫敏兩種方式。靜態脫敏適用于將數據抽取出生產環境脫敏后分發至測試、開發、培訓、數據分析等場景，動態脫敏適用于不脫離生產環境，對敏感數據的查詢和調用結果進行實時脫敏。
組合式解決方案
而對于已經擁有脫敏系統的用戶來說，又不想放棄現有的脫敏平臺，同時又想解決傳統脫敏方式遇到的各種問題，有沒有一種很好的解決方案？
“ADM+第三方脫敏系統”組合解決方案
實際上，ADM基于靈活的License控制，可按需交付任意功能模塊，如同“樂高積木”自由組合。在上述場景下，在已有脫敏系統的環境中，只需要部署ADM的虛擬數據庫即可，而不用選擇脫敏模塊，同樣也可以幫助用戶解決備份數據有效性驗證、數據自動化準備、數據快速分發等問題。如此，不僅保護了企業原有投資，減少資源浪費，也滿足了用戶構建自動化脫敏平臺的需求。
