数据漂白介绍
需求定义:
近期中国银监会出台了《商业银行信息科技风险管理指引》要求“商业银行在信息系统开发、测试和维护,以及服务外包过程中加强对客户信息的保护,防止敏感信息的泄漏。”为保护客户权益，满足商业银行风险监管和内控监管的要求，银行需要对开发环境和测试环境中的数据建立统一的管理规范，对于必须使用生产数据的系统开发、测试、维护项目，生产数据必须经过脱密，才能被加载到开发、测试或维护环境。此脱密过程称做“数据漂白”。
测试，开发，培训，外包，数据挖掘、研究等,在非生产环境中使用生产数据，减少数据使用的限制，就必须保证数据中涉及客户和生产的敏感信息不外泄。例如：客户姓名、电话、住址、身份证号码等个人敏感信息；还有员工类和企业类的敏感信息等。如果这些客户信息泄漏会对银行本身造城不可估量的损失,如果有人以此客户数据牟利，轻则会损失重要的客户资源,重则造成严重的社会问题。在加强金融行业监管的背景下,从萨班斯法案到《企业内部控制基本规范》都明确要求金融机构中规避信息风险，对客户等资产安全，敏感信息提供完善的保护。因此如何去除数据中的敏感信息，又不改变数据的完整性和一致性，是一个数据安全管理需要解决的问题。数据漂白就是通过数据变换的方法，去除数据中的敏感信息。不同于数据加密，数据漂白可以是不可逆的过程；
一个好的数据漂白过程必须要具备以下特点：
- 数据仿真度
- 数据关联关系
- 业务规则关系
- 可定制
数据仿真度是指漂白过的数据看起来要像真实数据，并且具有真实数据的合法性。例如：姓名漂白过之后，看起来还应该是一个姓名；如果变成一串无意义的字符串，会让使用者很不习惯。
数据关联关系指的是数据库内的数据关联关系，这种关联关系通常是可见的，能够从数据库中找到。例如：主外键的关联关系。在漂白的时候，须保证数据关联的完整性、一致性。
业务规则关系是指数据在数据库之外的业务约束关系，即业务上对数据的约束关系，这种约束关系由业务系统的设计方提供，数据库中不会有所体现。例如：业务规则要求某个字段有一个检验字段，校验字段是通过一个算法计算出的值。此时如果漂白了这个字段，而没有考虑校验关系，就会导致漂白过的数据不可用。还有出生日期与身份证是否具有对应关系等等。
数据漂白面临的问题
目前金融企业一般数据量都比较大，对数据漂白方法也是一个挑战，一种漂白方法对小数据量没有问题，一旦上规模就会可能会出现问题。
例如：数据规模大就会涉及到数据分块，多任务拆分处理。在漂白算法设计上，要保证算法不具有任务间的关联性，才能够保证多个任务之间相互独立，易于调度和处理。
此外还会涉及到多平台、数据编码、中文字符处理等常见问题，都需要在工具上、方法上予以很好的解决。 在数据漂白策略上，需要在数据完整性与通用性之间达成一个平衡。过度追求完整性会产生很多数据约束，再加上规模庞大，使漂白问题复杂性提高；最好的方案是针对目标需求，采用不同的漂白方案，这样会使问题简单化，易于解决。
数据漂白方法介绍
- 置换类算法，针对某些集合数据，通过置换的方法对数据进行漂白。生成类的方法，对email地址、电话号码等内容的漂白，可以通过算法随机生成相应的字段值，以达到漂白的目的
- 随机类方法，针对数字的部分，用随机数代替原有数字。
- 日期类方法，针对日期的变化，如果年龄等。
- 组合类方法，对身份证号可以通过对各个部分分别漂白，再合成为一个新的身份证号的。还需要考虑的是，如果身份证号本身又是一个用于链接的键，就必须保证键值的完整性。