1. דער באַגריף פון דאַטן מאַסקינג
דאַטן מאַסקינג איז אויך באקאנט ווי דאַטן מאַסקינג. עס איז אַ טעכניש מעטאָד צו גער, מאָדיפיצירן אָדער דעקן שפּירעוודיק דאַטע אַזאַ ווי רירעוודיק טעלעפאָן נומער, באַנק קאַרטל נומער און אנדערע אינפֿאָרמאַציע ווען מיר האָבן געזאָגט מאַסקינג כּללים און פּאַלאַסיז. די טעכניק איז בפֿרט געניצט צו פאַרמייַדן שפּירעוודיק דאַטן פון געוויינט גלייַך אין אַנרילייאַבאַל ינווייראַנמאַנץ.
דאַטן מאַססינג פּרינציפּ: דאַטן 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. ענשור דאַטן קאָנסיסטענסי און גילטיקייט איידער און נאָך מאַסקינג.
2. דאַטן מאַסקינג קלאַסאַפאַקיישאַן
דאַטן מאַסקינג קענען ווערן צעטיילט אין סטאַטיק דאַטן מאַסקינג (סדם) און דינאַמיש דאַטן מאַסקינג (דדם).
סטאַטיק דאַטן מאַסקינג (סדם): סטאַטיק דאַטן מאַסקינג ריקווייערז די פאַרלייגן פון אַ נייַע ניט-פּראָדוקציע סוויווע דאַטאַבייס פֿאַר אפגעזונדערטקייט פון דער פּראָדוקציע סוויווע. שפּירעוודיק דאַטן זענען יקסטראַקטיד פון די פּראָדוקציע דייטאַבייס און דאַן סטאָרד אין די ניט-פּראָדוקציע דייטאַבייס. אין דעם וועג, די דעסענסיטייזד דאַטן זענען אפגעזונדערט פון די פּראָדוקציע סוויווע, וואָס מיץ געשעפט דאַרף און ינשורז די זיכערהייט פון פּראָדוקציע דאַטן.
דינאַמיק דאַטן מאַסקינג (דדם): עס איז בכלל געניצט אין דער פּראָדוקציע סוויווע צו דעסענסיטייז שפּירעוודיק דאַטע אין פאַקטיש צייט. מאל, פאַרשידענע לעוועלס פון מאַסקינג זענען פארלאנגט צו לייענען די זעלבע שפּירעוודיק דאַטע אין פאַרשידענע סיטואַטיאָנס. לעמאָשל, פאַרשידענע ראָלעס און פּערמישאַנז קען ינסטרומענט פאַרשידענע מאַסקינג סקימז.
דאַטן ריפּאָרטינג און דאַטן פּראָדוקטן מענקינג אַפּלאַקיישאַן
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. דאַטן מאַסקינג לייזונג
פּראָסט דאַטן מאַסקינג סקימז אַרייַננעמען: פאַרקריפּלט, ראַנדאָם ווערט, פאַרבייַט, סיממעטריק ענקריפּשאַן, דורכשניטלעך ווערט, פאָטאָ און ראַונדינג, עטק.
ינוואַלאַדיישאַן: ינוואַלישאַן רעפערס צו די ענקריפּשאַן, טראַנגקיישאַן, אָדער כיידינג פון שפּירעוודיק דאַטן. דעם סכעמע יוזשאַוואַלי ריפּלייסיז פאַקטיש דאַטן מיט ספּעציעל סימבאָלס (אַזאַ ווי *). די אָפּעראַציע איז פּשוט, אָבער ניצערס קען נישט וויסן דעם פֿאָרמאַט פון דער אָריגינעל דאַטן, וואָס קען ווירקן סאַבסאַקוואַנט דאַטן אַפּלאַקיישאַנז.
ראַנדאָם ווערט: די ראַנדאָם ווערט רעפערס צו די טראַפ - פאַרבייַט פון שפּירעוודיק דאַטע (נומערן פאַרבייַטן דידזשאַץ, אותיות פאַרבייַטן אותיות און אותיות פאַרבייַטן אותיות, און אותיות די 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.
דאַטן פאַרבייַטסטרע פאַרבייַט איז ענלעך צו די מאַסקינג פון נאַל און טראַפ - וואַלועס, אַחוץ אַז אַנשטאָט פון ניצן ספּעציעל אותיות אָדער טראַפ - וואַלועס, די מאַסקינג דאַטן זענען ריפּלייסט מיט אַ ספּעציפיש ווערט.
סיממעטריק ענקריפּשאַןסיממעטריק ענקריפּשאַן איז אַ ספּעציעל ריווערסאַבאַל מאַסקינג אופֿן. עס ענקריפּץ שפּירעוודיק דאַטן דורך ענקריפּטיאָן שליסלען און אַלגערידאַמז. די סיפערטעקסט פֿאָרמאַט איז קאָנסיסטענט מיט די אָריגינעל דאַטע אין לאַדזשיקאַל כּללים.
דורכשניטלעך: די דורכשניטלעך סכעמע איז אָפט געניצט אין סטאַטיסטיש סינעריאָוז. פֿאַר נומעריקאַל דאַטן, מיר ערשטער רעכענען זייער מיינען, און דעמאָלט ראַנדאַמלי פאַרשפּרייטן די דעסענסיטייזד וואַלועס אַרום דעם מיינען, אַזוי האַלטן די סומע פון די דאַטן קעסיידערדיק.
פאָטאָ און ראַונדינג: דער מעטאָד ענדערונגען די דיגיטאַל דאַטן דורך טראַפ-יבעררוק. די אָפסעט ראַונדינג ינשורז די אַפּפּראָקסימאַטע אָטאַנטיסיטי פון די קייט בשעת איר האַלטן די דאַטן, וואָס איז נעענטער צו די פאַקטיש דאַטן ווי די פריערדיקע סקימז, און האט גרויס באַטייַט אין די סצענאַר פון גרויס דאַטן אַנאַליסיס.
די רעקאַמענדיד מאָדעל "ML-NPB-5660"פֿאַר די דאַטן מאַסקינג
4. קאַמאַנלי געניצט דאַטן מאַסקינג טעקניקס
(1). סטאַטיסטיש טעקניקס
דאַטן מוסטערונג און דאַטן אַגגרעגאַטיאָן
- דאַטאַ מוסטערונג: די אַנאַליסיס און אפשאצונג פון דער אָריגינעל דאַטע שטעלן דורך סאַלעקטינג אַ רעפּריזענאַטיוו סובסעט פון די דאַטן שטעלן איז אַ וויכטיק אופֿן צו פֿאַרבעסערן די יפעקטיוונאַס פון די-לעגיטיוונאַס פון די-לעגיטימאַציע טעקניקס.
- דאַטאַ אַגגרעגאַטיאָן: ווי אַ זאַמלונג פון סטאַטיסטיש טעקניקס (אַזאַ ווי סומיישאַן, 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 מעטאָד צו דעסענסיטיז אָדער פאַרבעסערן די יפעקטיוונאַס פון דעסענסיטיזאַטיאָן. פאַרשידענע טייפּס פון ענקריפּשאַן אַלגערידאַמז קענען דערגרייכן פאַרשידענע דעסענסיטאַזיישאַן יפעקץ.
- דיטערמאַניסטיק ענקריפּטיאָן: אַ ניט-טראַפ - סיממעטריק ענקריפּשאַן. יוזשאַוואַלי פּראַסעסאַז שייַן דאַטן און קענען דעקריפּט און ומקערן די סייפערטעקסט צו דער אָריגינעל שייַן ווען נייטיק, אָבער דער שליסל דאַרף זיין רעכט פּראָטעקטעד.
- יריווערסאַבאַל ענקריפּטיאָן: די האַש פונקציע איז געניצט צו פּראָצעס דאַטן, וואָס איז יוזשאַוואַלי געניצט פֿאַר שייַן דאַטן. עס קען ניט זיין גלייַך דעקריפּטעד און די מאַפּינג שייכות מוזן זיין גילטיג. אין דערצו, רעכט צו דער שטריך פון די האַש פונקציאָנירן, דאַטן צונויפשטויס קען פּאַסירן.
- האָמאָמאָרפיק ענקריפּטיאָן: די סייפערטעקסט האָמאָמאָרפיק אַלגערידאַם איז געניצט. זיין כאַראַקטעריסטיש איז אַז דער רעזולטאַט פון סיפערטעקסט אָפּעראַציע איז די זעלבע ווי די פון די פּלאַינטעקסט 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 דיליץ אָדער שיף דאַטן ייטאַמז וואָס טאָן ניט טרעפן די פּריוואַטקייט שוץ, אָבער טוט נישט אַרויסגעבן זיי.
- מאַסקינג: עס רעפערס צו די מערסט פּראָסט דעסענסיטיזיישאַן אופֿן צו מאַסקע די אַטריביוט ווערט, אַזאַ ווי די קעגנער נומער, שייַן קאָרט איז אנגעצייכנט מיט אַן אַסטעריסק, אָדער די אַדרעס איז טראַנגקייטיד.
- לאָקאַל סאַפּרעשאַן: רעפערס צו דער פּראָצעס פון ויסמעקן ספּעציפיש אַטריביוט וואַלועס (שפאלטן), רימוווינג ניט-יקערדיק דאַטן פעלדער;
- רעקאָרד סופּעשאַן: רעפערס צו דער פּראָצעס פון ויסמעקן ספּעציפיש רעקאָרדס (ראָוז), ויסמעקן ניט-יקערדיק דאַטן רעקאָרדס.
(4). פּסעוודאָנים טעכנאָלאָגיע
פּסעודאָמאַנינינג איז אַ דע-לעגיטימאַציע טעכניק וואָס ניצט אַ פּסעוודאָנים צו פאַרבייַטן אַ דירעקט ידענטיפיער (אָדער אנדערע שפּירעוודיק ידענטיפיער). פּסעודאָנים טעקניקס שאַפֿן 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 קאָנטראָל דער צוטריט צו די מאַפּינג טיש.
- איר קענט אויך נוצן ענקריפּשאַן צו פּראָדוצירן פּסעודאָנימס, אָבער איר דאַרפֿן צו האַלטן די דעקריפּטיאָן שליסל רעכט;
די טעכנאָלאָגיע איז וויידלי געניצט אין דעם פאַל פון אַ גרויס נומער פון פרייַ דאַטן ניצערס, אַזאַ ווי עפֿענען אין די עפענען פּלאַטפאָרמע סצענאַר, ווו אַנדערש דעוועלאָפּערס באַקומען פאַרשידענע אָופּאַנדידס פֿאַר דער זעלביקער באַניצער.
(5). גענעראַליזאַטיאָן טעקניקס
גענעראַליזאַטיאָן טעכניק רעפערס צו אַ די-לעגיטימאַציע טעכניק וואָס ראַדוסאַז די גראַניאַלאַטי 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 קאַמאַנלי געניצט אין דאַטן פּראָדוקטן אָדער דאַטן ריפּאָרץ.
- ראָונדינג: ינוואַלווז סאַלעקטינג אַ ראַונדינג באַזע פֿאַר די אויסגעקליבן באַזע פֿאַר די אויסגעקליבן באַזע פֿאַר די אויסגעקליבן באַזיצער, אַזאַ ווי אַרוף אָדער דאַונווערד פאָרענסיקס, ופּדינג רעזולטאַטן 100, 500, 1 ק, און 10 ק, און 10 ק, און 10 ק
- שפּיץ און דנאָ קאָודינג טעקניקס: פאַרבייַטן וואַלועס אויבן (אָדער ווייטער) די שוועל מיט אַ שוועל רעפּריזענטינג די שפּיץ (אָדער דנאָ) מדרגה, יילדינג אַ רעזולטאַט פון "אויבן X" אָדער "ונטער x"
(6). ראַנדאָמיזאַטיאָן טעקניקס
ראַנדאָמיזאַטיאָן טעכנאָלאָגיע ווי אַ מין פון די-לעגיטימאַציע טעכנאָלאָגיע רעפערס צו מאַדאַפייינג די ווערט פון אַ אַטריביוט דורך ראַנדאַמאַזיישאַן, אַזוי אַז די ווערט נאָך ראַנדאַמיזיישאַן איז אַנדערש ווי דער אָריגינעל פאַקטיש ווערט. דער פּראָצעס ראַדוסאַז די פיייקייט פון אַ אַטאַקער צו אַרויספירן אַ 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: סעפטעמבער -27-2022