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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、---、金额、日期、住址、电话号码、email地址、---、车架号、企业名称、---号、组织机构代码、---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---

数据---处理是指什么？

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，企业数据资产分类分级价格，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，资产分类分级价格，人员通过应用直接调取生产中的---等

数据库---泄露风险模型

是对所有可标识列进行移除或是---，医院数据资产分类分级价格，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，数据资产分类分级价格，性别等)或是其他包含---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---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------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。

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