1. דער באַגריף פון דאַטאַ מאַסקינג
דאַטאַ מאַסקינג איז אויך באקאנט ווי דאַטן מאַסקינג. עס איז אַ טעכניש אופֿן צו גער, מאָדיפיצירן אָדער דעקן שפּירעוודיק דאַטן אַזאַ ווי רירעוודיק טעלעפאָן נומער, באַנק קאַרטל נומער און אנדערע אינפֿאָרמאַציע ווען מיר האָבן געגעבן מאַסקינג כּללים און פּאַלאַסיז. דער טעכניק איז בפֿרט געניצט צו פאַרמייַדן שפּירעוודיק דאַטן פון זייַענדיק געוויינט גלייַך אין אַנרילייאַבאַל ינווייראַנמאַנץ.
דאַטאַ מאַסקינג פּרינציפּ: דאַטאַ מאַסקינג זאָל האַלטן די אָריגינעל דאַטן קעראַקטעריסטיקס, געשעפט כּללים און דאַטן שייכות צו ענשור אַז די סאַבסאַקוואַנט אַנטוויקלונג, טעסטינג און דאַטן אַנאַליסיס וועט נישט זיין אַפעקטאַד דורך מאַסקינג. פאַרזיכערן דאַטן קאָנסיסטענסי און גילטיקייַט איידער און נאָך מאַסקינג.
2. דאַטאַ מאַסקינג קלאַסאַפאַקיישאַן
דאַטאַ מאַסקינג קענען זיין צעטיילט אין סטאַטיק דאַטן מאַסקינג (SDM) און דינאַמיש דאַטן מאַסקינג (DDM).
סטאַטיק דאַטן מאַסקינג (SDM): סטאַטיק דאַטן מאַסקינג ריקווייערז די פאַרלייגן פון אַ נייַ ניט-פּראָדוקציע סוויווע דאַטאַבייס פֿאַר אפגעזונדערטקייט פון די פּראָדוקציע סוויווע. סענסיטיוו דאַטן זענען יקסטראַקטיד פון די פּראָדוקציע דאַטאַבייס און דעמאָלט סטאָרד אין די ניט-פּראָדוקציע דאַטאַבייס. אין דעם וועג, די דעסענסיטיזעד דאַטן זענען אפגעזונדערט פון די פּראָדוקציע סוויווע, וואָס טרעפן געשעפט באדערפענישן און ינשורז די זיכערהייט פון פּראָדוקציע דאַטן.
דינאַמיש דאַטאַ מאַסקינג (DDM): עס איז בכלל געניצט אין די פּראָדוקציע סוויווע צו דעסענסיטיזע שפּירעוודיק דאַטן אין פאַקטיש צייט. מאל, פאַרשידענע לעוועלס פון מאַסקינג זענען פארלאנגט צו לייענען די זעלבע שפּירעוודיק דאַטן אין פאַרשידענע סיטואַטיאָנס. פֿאַר בייַשפּיל, פאַרשידענע ראָלעס און פּערמישאַנז קענען ינסטרומענט פאַרשידענע מאַסקינג סקימז.
אַפּלאַקיישאַן פֿאַר דאַטן ריפּאָרטינג און מאַסקינג פון דאַטן פּראָדוקטן
אַזאַ סינעריאָוז דער הויפּט אַרייַננעמען ינערלעך דאַטן מאָניטאָרינג פּראָדוקטן אָדער בילבאָרד, פונדרויסנדיק סערוויס דאַטן פּראָדוקטן און ריפּאָרץ באזירט אויף דאַטן אַנאַליסיס, אַזאַ ווי געשעפט ריפּאָרץ און פּרויעקט אָפּשאַצונג.
3. דאַטאַ מאַסקינג לייזונג
פּראָסט דאַטן מאַסקינג סקימז אַרייַננעמען: ינוואַלאַדיישאַן, טראַפ - ווערט, דאַטן פאַרבייַט, סיממעטריק ענקריפּשאַן, דורכשניטלעך ווערט, פאָטאָ און ראַונדינג, עטק.
ינוואַלאַדיישאַן: ינוואַלאַדיישאַן רעפערס צו די ענקריפּשאַן, טראַנגקיישאַן אָדער כיידינג פון שפּירעוודיק דאַטן. דער סכעמע יוזשאַוואַלי ריפּלייסיז פאַקטיש דאַטן מיט ספּעציעל סימבאָלס (אַזאַ ווי *). די אָפּעראַציע איז פּשוט, אָבער יוזערז קענען נישט וויסן דעם פֿאָרמאַט פון דער אָריגינעל דאַטן, וואָס קען ווירקן סאַבסאַקוואַנט דאַטן אַפּלאַקיישאַנז.
טראַפ - ווערט: די טראַפ - ווערט רעפערס צו די ראַנדאָם פאַרבייַט פון שפּירעוודיק דאַטן (נומערן פאַרבייַטן דידזשאַץ, אותיות פאַרבייַטן אותיות, און אותיות פאַרבייַטן אותיות). דעם מאַסקינג אופֿן וועט ענשור די פֿאָרמאַט פון שפּירעוודיק דאַטן צו אַ זיכער מאָס און פאַסילאַטייט סאַבסאַקוואַנט דאַטן אַפּלאַקיישאַן. מאַסקינג דיקשאַנעריז קען זיין דארף פֿאַר עטלעכע מינינגפאַל ווערטער, אַזאַ ווי נעמען פון מענטשן און ערטער.
דאַטאַ פאַרבייַט: דאַטאַ פאַרבייַט איז ענלעך צו די מאַסקינג פון נאַל און טראַפ וואַלועס, אַחוץ אַז אַנשטאָט פון ניצן ספּעציעל אותיות אָדער טראַפ וואַלועס, די מאַסקינג דאַטן איז ריפּלייסט מיט אַ ספּעציפיש ווערט.
סיממעטריק ענקריפּשאַן: סיממעטריק ענקריפּשאַן איז אַ ספּעציעל ריווערסאַבאַל מאַסקינג אופֿן. עס ענקריפּץ שפּירעוודיק דאַטן דורך ענקריפּשאַן שליסלען און אַלגערידאַמז. די סיפערטעקסט פֿאָרמאַט איז קאָנסיסטענט מיט די אָריגינעל דאַטן אין לאַדזשיקאַל כּללים.
דורכשניטלעך: די דורכשניטלעך סכעמע איז אָפט געניצט אין סטאַטיסטיש סינעריאָוז. פֿאַר נומעריקאַל דאַטן, מיר ערשטער רעכענען זייער דורכשניטלעך, און דעמאָלט ראַנדאַמלי פאַרשפּרייטן די דעסענסיטיזעד וואַלועס אַרום די מיטל, אַזוי האַלטן די סאַכאַקל פון די דאַטן קעסיידערדיק.
אָפסעט און ראָונדינג: דעם אופֿן ענדערונגען די דיגיטאַל דאַטן דורך טראַפ - יבעררוק. די אָפסעט ראַונדינג ינשורז די דערנענטערנ אָטאַנטיסיטי פון די קייט און האַלטן די זיכערהייט פון די דאַטן, וואָס איז נעענטער צו די פאַקטיש דאַטן ווי די פריערדיקע סקימז, און האט אַ גרויס באַטייַט אין די סצענאַר פון גרויס דאַטן אַנאַליסיס.
די רעקאַמענדיד מאָדעל "ML-NPB-5660" פֿאַר די דאַטאַ מאַסקינג
4. קאַמאַנלי געניצט דאַטאַ מאַסקינג טעטשניקוועס
(1). סטאַטיסטיש טעקניקס
דאַטאַ מוסטערונג און דאַטן אַגגרעגאַטיאָן
- דאַטאַ מוסטערונג: די אַנאַליסיס און אפשאצונג פון דער אָריגינעל דאַטן שטעלן דורך סעלעקטינג אַ רעפּריזענאַטיוו סאַבסעט פון די דאַטן שטעלן איז אַ וויכטיק אופֿן צו פֿאַרבעסערן די יפעקטיוונאַס פון דע-ידענטיפיקאַטיאָן טעקניקס.
- דאַטאַ אַגגרעגאַטיאָן: ווי אַ זאַמלונג פון סטאַטיסטיש טעקניקס (אַזאַ ווי סאַמיישאַן, קאַונטינג, אַוורידזשינג, מאַקסימום און מינימום) געווענדט צו אַטריביוץ אין מיקראָדאַטאַ, דער רעזולטאַט איז רעפּריזענאַטיוו פון אַלע רעקאָרדס אין דער אָריגינעל דאַטן שטעלן.
(2). קריפּטאָגראַפי
קריפּטאָגראַפי איז אַ פּראָסט אופֿן צו דעסענסיטיזע אָדער פאַרבעסערן די יפעקטיוונאַס פון דעסענסיטיזאַטיאָן. פאַרשידענע טייפּס פון ענקריפּשאַן אַלגערידאַמז קענען דערגרייכן פאַרשידענע דעסענסיטיזאַטיאָן יפעקץ.
- דעטערמיניסטיק ענקריפּשאַן: א ניט-ראַנדאָם סיממעטריק ענקריפּשאַן. עס יוזשאַוואַלי פּראַסעסאַז שייַן דאַטן און קענען דעקריפּט און ומקערן די סיפערטעקסט צו דער אָריגינעל שייַן ווען נייטיק, אָבער דער שליסל דאַרף זיין רעכט פּראָטעקטעד.
- יריווערסאַבאַל ענקריפּשאַן: די האַש פֿונקציע איז געניצט צו פּראָצעס דאַטן, וואָס איז יוזשאַוואַלי געניצט פֿאַר שייַן דאַטן. עס קענען ניט זיין גלייך דעקריפּטיד און די מאַפּינג שייכות מוזן זיין געראטעוועט. אין אַדישאַן, רעכט צו דער שטריך פון די האַש פֿונקציע, דאַטן צונויפשטויס קען פּאַסירן.
- האָמאָמאָרפיק ענקריפּשאַן: די סיפערטעקסט האָמאָמאָרפיק אַלגערידאַם איז געניצט. זייַן כאַראַקטעריסטיש איז אַז דער רעזולטאַט פון סיפערטעקסט אָפּעראַציע איז די זעלבע ווי אַז פון קלאָר טעקסט אָפּעראַציע נאָך דעקריפּטיאָן. דעריבער, עס איז קאַמאַנלי געניצט צו פּראָצעס נומעריקאַל פעלדער, אָבער עס איז נישט וויידלי געניצט פֿאַר פאָרשטעלונג סיבות.
(3). סיסטעם טעכנאָלאָגיע
די סאַפּרעשאַן טעכנאָלאָגיע ויסמעקן אָדער שילדז דאַטן זאכן וואָס טאָן ניט טרעפן פּריוואַטקייט שוץ, אָבער קען נישט אַרויסגעבן זיי.
- מאַסקינג: עס רעפערס צו די מערסט פּראָסט דעסענסיטיזאַטיאָן אופֿן צו מאַסקע די אַטריביוט ווערט, אַזאַ ווי די קעגנער נומער, די ID קאָרט איז אנגעצייכנט מיט אַן אַסטעריסק אָדער די אַדרעס איז טראַנגקייטיד.
- לאקאלע סאַפּרעשאַן: רעפערס צו דער פּראָצעס פון דיליטינג ספּעציפיש אַטריביוט וואַלועס (שפאלטן), רימוווינג ניט-יקערדיק דאַטן פעלדער;
- רעקאָרד סאַפּרעשאַן: רעפערס צו דער פּראָצעס פון דיליטינג ספּעציפיש רעקאָרדס (ראָוז), דיליטינג ניט-יקערדיק דאַטן רעקאָרדס.
(4). פּסעוודאָנים טעכנאָלאָגיע
פּסעודאָמאַננינג איז אַ דע-ידענטיפיקאַטיאָן טעכניק וואָס ניצט אַ פּסעוודאָנים צו פאַרבייַטן אַ דירעקט יידענאַפייד (אָדער אנדערע שפּירעוודיק ידענטיפיער). פּסעוודאָנים טעקניקס מאַכן יינציק ידענטיפיערס פֿאַר יעדער יחיד אינפֿאָרמאַציע ונטערטעניק, אַנשטאָט פון דירעקט אָדער שפּירעוודיק ידענטיפיערס.
- עס קענען דזשענערייט טראַפ וואַלועס ינדיפּענדאַנטלי צו שטימען צו דער אָריגינעל שייַן, ראַטעווען די מאַפּינג טיש און שטרענג קאָנטראָלירן די אַקסעס צו די מאַפּינג טיש.
- איר קענען אויך נוצן ענקריפּשאַן צו פּראָדוצירן פּסעוודאָנים, אָבער איר דאַרפֿן צו האַלטן די דעקריפּטיאָן שליסל רעכט;
די טעכנאָלאָגיע איז וויידלי געניצט אין דעם פאַל פון אַ גרויס נומער פון פרייַ דאַטן יוזערז, אַזאַ ווי OpenID אין די עפענען פּלאַטפאָרמע סצענאַר, ווו פאַרשידענע דעוועלאָפּערס באַקומען פאַרשידענע אָפּענידס פֿאַר דער זעלביקער באַניצער.
(5). גענעראַליזאַטיאָן טעקניקס
גענעראַליזאַטיאָן טעכניק רעפערס צו אַ דע-ידענטיפיקאַטיאָן טעכניק וואָס ראַדוסאַז די גראַנולאַריטי פון אויסגעקליבן אַטריביוץ אין אַ דאַטן שטעלן און גיט אַ מער גענעראַל און אַבסטראַקט באַשרייַבונג פון די דאַטן. גענעראַליזאַטיאָן טעכנאָלאָגיע איז גרינג צו ינסטרומענט און קענען באַשיצן די אָטאַנטיסיטי פון רעקאָרד-מדרגה דאַטן. עס איז אָפט געניצט אין דאַטן פּראָדוקטן אָדער דאַטן ריפּאָרץ.
- ראָונדינג: ינוואַלווז סאַלעקטינג אַ ראַונדינג באַזע פֿאַר די אויסגעקליבן אַטריביוט, אַזאַ ווי אַרוף אָדער דאַונווערד פאָרענסיקס, געבן רעזולטאַטן 100, 500, 1K און 10K
- שפּיץ און דנאָ קאָודינג טעקניקס: פאַרבייַטן וואַלועס אויבן (אָדער אונטן) די שוועל מיט אַ שוועל רעפּריזענטינג די שפּיץ (אָדער דנאָ) מדרגה, וואָס גיט אַ רעזולטאַט פון "אויבן X" אָדער "ונטער X"
(6). ראַנדאָמיזאַטיאָן טעקניקס
ווי אַ מין פון דע-ידענטיפיקאַטיאָן טעכניק, ראַנדאַמיזיישאַן טעכנאָלאָגיע רעפערס צו מאָדיפיצירן די ווערט פון אַ אַטריביוט דורך ראַנדאַמיזיישאַן, אַזוי אַז די ווערט נאָך ראַנדאַמיזיישאַן איז אַנדערש פון דער אָריגינעל פאַקטיש ווערט. דער פּראָצעס ראַדוסאַז די פיייקייט פון אַ אַטאַקער צו באַקומען אַן אַטריביוט ווערט פון אנדערע אַטריביוט וואַלועס אין דער זעלביקער דאַטן רעקאָרד, אָבער אַפעקץ די אָטאַנטיסיטי פון די ריזאַלטינג דאַטן, וואָס איז פּראָסט מיט פּראָדוקציע פּרובירן דאַטן.
פּאָסטן צייט: 27-2022 סעפטעמבער