数据脱敏平台
以下内容对“数据脱敏平台（Data Masking / Data Protection Platform）”进行系统化、专业化、可落地的全景展开。内容包含平台定位、架构、核心能力、脱敏算法、策略体系、流程链路、产品模块、治理方法、落地 roadmap 等，风格对齐企业级安全平台设计标准。
一、平台定位（Positioning）
数据脱敏平台是企业数据安全体系的重要支柱，用于在数据使用全生命周期中实现：
- 数据最小可见原则（Least Visibility）
- 防止数据泄露（Data Leakage Prevention）
- 防止敏感信息滥用（Misuse Prevention）
- 支持开发、测试、分析、外包等多场景下的数据可控使用
核心目标：
- 识别企业各类敏感数据（自动识别 + 人工标注）
- 基于策略对敏感数据进行脱敏、伪造、置换、加密
- 支持不同环境、不同角色查看不同形态的数据
- 支持全链路脱敏：离线数据、实时数据、接口响应
- 数据可用性与安全性平衡
二、平台总体架构（Top-Level Architecture）
数据脱敏平台（Data Masking Platform）
├── 数据识别中心（Sensitive Data Discovery）
│ ├── 规则识别（Regex）
│ ├── 模式识别（Pattern）
│ ├── AI/LLM 语义识别（Semantic Detection）
│ ├── 数据血缘与扫描引擎
│
├── 脱敏策略中心（Policy Center）
│ ├── 静态脱敏策略（批处理）
│ ├── 动态脱敏策略（实时）
│ ├── 角色/环境级策略（RBAC/ABAC）
│ ├── 场景策略（开发、测试、分析、外包）
│
├── 脱敏引擎（Masking Engine）
│ ├── 静态脱敏引擎（离线）
│ ├── 动态脱敏引擎（API/Gateway）
│ ├── 字段级脱敏算法库
│ ├── 高级伪造算法（平衡可用性）
│
├── 安全网关（Data Gateway）
│ ├── 接口动态脱敏
│ ├── BI/报表脱敏
│ ├── SQL 解析脱敏（SQL Proxy）
│
└── 管理与治理（Governance Layer）
├── 脱敏策略管理
├── 敏感数据目录
├── 审计（Audit）
├── 风险告警
├── 合规支持（GDPR、PIPL）
三、核心能力（Core Capabilities）
1. 敏感数据识别（Discovery）
支持数据库、对象存储、文件系统、日志等数据源扫描。
类型：
- 结构化数据：MySQL / PostgreSQL / Oracle / SQLServer
- 半结构化：JSON、Kafka、MQ
- 非结构化：表格、文档（OCR）
识别能力：
- 基于正则（身份证号、电话、邮箱、车牌号等）
- 基于规则（字段名、元数据）
- 基于 AI/LLM（语义识别“用户行为日志中的手机号”）
- 基于样本（检测无结构文本中的 PII）
可生成：
- 敏感数据资产地图
- 敏感字段级标签
- 数据血缘（Downstream/Upstream）
2. 脱敏策略体系（Policy System）
策略来自三类要素：
环境（Env） × 角色（Role） × 数据分类（Class）
策略形式：
- 全局策略（如：手机号对所有测试环境脱敏）
- 角色策略（如：开发只能访问 mask 后字段）
- 源系统策略（如：CRM 生产库严禁查看完整手机号）
- 行为策略（如：批量导出自动脱敏）
策略 DSL（示例）：
if env in ["dev", "test"] and data.class == "ID_CARD" then MASK_FULL
if role == "analyst" and data.class == "PHONE" then MASK_MID
if action == "export" and data.class in ["PHONE","ADDRESS"] then MASK_STRONG
支持策略生效链：
- 先静态再动态
- 先全局再业务策略
- 先强制再可选策略
3. 脱敏算法（Masking Algorithms）
常用算法分类如下：
（1）遮盖类 Masking
mask_full()全遮盖 示例：张三 → **mask_mid()中间遮盖 示例：138**5678
（2）置换类 Substitution
- 字典置换（姓名、地址按规则替换）
- 保持值格式不变 示例：北京 → 上海（同类型字段）
（3）哈希类 Hash
- 单向不可逆（SHA256/SM3）
- 保持统计特性，用于聚合分析
（4）加密类 Encrypt
- 可逆加密（AES/RSA/国密 SM4）
- 用于有解密需求的场景
（5）伪造类 Synthetic Data
- 基于生成模型（生成合规范围内的假数据）
- 保持数据分布
- 用于测试数据集、模型训练
（6）格式保留加密（FPE）
- 敏感数据长度不变（如手机号 11 位）
- 适用于有格式校验的旧系统
4. 静态脱敏（Static Masking）
主要用于：
- 测试数据库构建
- 跨部门共享数据
- 数据湖脱敏副本
流程：
原始库 → 识别 → 标签 → 脱敏 → 脱敏库（Test/Analytics）
特征：
- 批处理、离线
- 数据落地后不再包含敏感信息
- 支持 TB~PB 级脱敏任务（分布式调度）
5. 动态脱敏（Dynamic Masking）
适用于实时场景：
- 后台管理系统查看用户列表
- 外包人员查询数据
- API 响应自动脱敏
- BI 报表脱敏
逻辑：
请求 → 安全网关 → 解析 SQL 或 JSON → 根据策略替换字段 → 返回数据
三种模式：
（1）API Gateway 动态脱敏（最通用）
- 对 REST/GraphQL 响应进行 JSON 字段级脱敏
- 接入最简单，不影响数据库层
（2）SQL Proxy 动态脱敏
- 拦截 SQL → 解析字段 → 将 SELECT phone 转换为 SELECT mask(phone)
（3）BI/报表动态脱敏
- 中间层数据集脱敏
- 快速适配 Tableau、PowerBI 等
四、平台产品模块（Product Modules）
产品模块
├── 1. 敏感数据识别中心
├── 2. 脱敏策略中心
├── 3. 字段分类与标签中心
├── 4. 脱敏算法管理
├── 5. 静态脱敏任务系统
├── 6. 动态脱敏网关
├── 7. SQL Proxy / API Adapter
├── 8. 数据使用审计（Audit）
├── 9. 报表与治理（Dashboard）
└── 10. 风险/合规告警（Alert & Compliance）
五、数据脱敏平台与其他系统关系
UMS（用户中心） → 提供用户信息用于策略匹配（角色）
IAM（权限中心） → ABAC 动态属性用于脱敏决策
审计中心（Audit） → 接收脱敏使用记录和违规访问告警
安全平台（风控） → 高风险用户访问自动加强脱敏
KMSS（密钥管理） → 提供加密/解密密钥
六、关键治理（Governance）
五类核心治理机制：
-
敏感数据分类分级（Classifying）
- P0：需强脱敏（身份证、银行卡号）
- P1：中度脱敏（手机号、地址）
- P2：轻度脱敏（订单号）
- P3：非敏感（普通业务字段）
-
权限 + 脱敏协同治理
- IAM 负责“是否可以访问”
- 脱敏平台负责“访问到什么级别数据”
-
异常访问告警
- 开发/测试环境访问原始数据直接告警
- 后台批量导出敏感数据告警
-
使用审计
- 记录谁访问了哪些敏感字段
- 索引可回溯
-
合规框架对齐
- GDPR
- 中国个人信息保护法（PIPL）
- ISO 27001
七、Data Masking 流程链路（Pipeline）
Step 1: 数据源扫描
Step 2: 识别敏感字段
Step 3: 自动打标签
Step 4: 配置策略
Step 5: 选择脱敏算法
Step 6: 执行静态脱敏 / 动态脱敏
Step 7: 审计记录
Step 8: 风险告警
Step 9: 报表治理
八、落地 Roadmap（1 年实施路线）
Phase 1：建设基础能力（0～2 月）
- 敏感数据识别
- 字段标签体系
- 静态脱敏引擎
Phase 2：接入核心系统（3～5 月）
- OpenAPI
- CRM
- 营销系统
- 用户后台系统
Phase 3：动态脱敏上线（6～8 月）
- API Gateway 动态脱敏
- SQL Proxy 动态脱敏
- 与 IAM + 风控联动
Phase 4：全面治理（9～12 月）
- 数据资产盘点
- 脱敏策略体系完善
- 审计和告警全量接入
- 合规体系建设
九、总结（可作为官方简介版）
数据脱敏平台是确保企业数据安全的关键基础设施，通过“识别—分类—策略—脱敏—审计”五位一体的体系，实现：
- 敏感数据的自动识别
- 灵活的脱敏策略编排
- 静态与动态脱敏双引擎
- 多场景适配（测试、BI、外包、API、批量导出）
- 全链路审计和告警
- 与 IAM、风控、审计中心协同
使企业在保证数据使用价值的前提下，实现数据最小可见和按需可控。
