数据---(data masking)，又称数据漂白、数据去---化或数据变形。百度百科对数据---的定义为:指对某些---息通过---规则进行数据的变形，实现敏感---数据的---保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中---使用---后的真实数据集。
随着大数据时代的到来，大数据商业价值的挖掘，用户的定位大数据中蕴藏的---商业价值被逐步挖掘出来，但是同时也带来了---的挑战----信息的保护。---与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等，这些都是人的---，也是我们所关注的一类---息，在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的---信息，---数据库---一体机，也将是数据---必须解决的难题。
数据---处理就是对敏感数据进行变形处理，其目的是保护---数据等信息的安全，例如机构和企业收集的---、卡信息等敏感数据。数据---从技术上可以分为静态数据---和动态数据---两种。静态数据---一般应用于数据外发场景，例如需要将生产数据导出发送给开发人员、测试人员、分析人员等；动态---一般应用于直接连接生产数据的场景，例如运维人员在运维的工作中直接连接生产数据库进行运维，人员通过应用直接调取生产中的---等
---数据---有效性：------后的数据能够准确反映原始数据的业务属性和数据分布特征，例如对于原始数据中的姓名、地址、病症、企业名称等信息需要在---后仍然具有可读性；---后的数据需要满足业务系统的数据规则，能够正确的通过业务系统的数据有效性验证，库---一体机，如身份号、银行号的校验码，生日数据的区间，有效的发卡行信息，年龄与出生日期的匹配等。
保留数据关联性：---后的数据应能满足业务系统的数据关系特征，严格保留原有的数据关系；例如身份号在多个表中出现，金融数据库---一体机，需要---这些数据经过---后也是一样的。另外，对于具有时间序列关系的数据，需要---每个日期---后仍然能够保持原有的时间序列。
---快速---：高场景下的数据量很大，数据库---一体机，包括表数量多，单表数据多，每日增量数据多等等。为了能够尽可能节省人工劳动成本，---产品的性能一定要高，能够支持增量数据定期自动执行---。
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