阿里哪些数据需要脱敏

㈠ 来聊下数据脱敏是做什么的

数据脱敏主要是防止敏感信息的泄露。为保证正确的对敏感数据进行保护，我们需要先识别敏感数据。对已识别的敏感数据，根据敏感数据的使用场景，对敏感数据整体进行脱敏（静态脱敏）或实时进行脱数（动态脱敏）。对敏感数据进行脱敏时也会根据需求进行不同方式进行脱敏。对于脱敏后数据当我们需要共享给其他用户或企业时，为保证数据泄漏溯源，也会使用到水印技术。安华金和在数据安全行业多年，尤其技术研发方面的沉淀，在国内厂商中算数一数二的。

㈡ 数据安全治理怎么做，涉及到的数据安全产品主要包括哪些

通过对数据的分类分级、使用状况梳理、访问控制以及定期的稽核实现数据的使用安全。 1.了解数据资产状况！
知道数据资产同时都在被谁使用！
掌握数据使用者有哪些角色拥有哪些权限！
清晰哪些数据是敏感数据安全级别是怎样划分的！ 2、防御黑客入侵!
确保敏感数据与机密数据存储安全！
有效控制敏感数据访问过程中，执行环节！
保障测试、开发和分析环境中，数据脱敏可用！
对数据资产在流转分发中进行有效安全管控！ 3、针对数据使用访问过程中潜在风险进行告警！
快速实现对数据使用中异常行为的监控！
及时对成百上千个业务系统和数据库账号、权限的变化状况进行追踪！ 这是在网上看到的北京安华金和科技有限公司的介绍。具体建议你还是电话联系咨询比较好。

㈢ 数据脱敏的原则有哪些

数据脱敏系统是一款对敏感数据进行数据自动发现、数据脱敏的专业的数据安全脱敏产品。可实现自动化发现源数据中的敏感数据，并对敏感数据按需进行漂白、变形、遮盖等处理，避免敏感信息泄露。同时又能保证脱敏后的输出数据能够保持数据的一致性和业务的关联性。
数据脱敏原则
1、实现数据脱敏需求，并保证脱敏过程安全
随着互联网的普及、大数据价值的飙升，敏感信息泄漏事件已经充斥在日常生活中，企业是敏感信息的聚集地，也是数据泄漏的源头。数据共享、分析等才有价值，也就导致数据泄漏。目前脱敏是国家法律法规要求，也是企业核心数据不被泄漏的基本保护措施，在脱敏过程中也需要保证数据安全，防止脱敏过程中核心数据泄漏，实现合规。
2、脱敏数据不可逆向解析
数据脱敏后流出，应保证数据是安全的、不可逆向解析的。如可被逆向破解，脱敏将不再有实际意义。
3、可进行敏感数据自动发现，提升脱敏效率
互联网、数据共享等打破了数据孤岛问题，使数据更有价值，而海量的数据手动配置脱敏规则脱敏费时费力，效率低下，需实现敏感数据自动发现，建立敏感信息知识库，通过不断更新完善知识库和脱敏策略，整体提升脱敏效率。
4、数据脱敏前后逻辑关系一致，保证数据质量
通常脱敏的数据时用于数据分析、开发、测试等场景，此类场景需要保证脱敏前后逻辑关系一致，脱敏数据是可用的、有效的、真实的，数据质量时符合场景需求的。
数据脱敏给客户带来的价值
1、 降低敏感数据泄密风险
包含客户姓名、年龄、手机号、银行帐号等敏感信息的数据通过脱敏系统变成符合数据使用场景的非敏感数据，使敏感信息保持在可控业务系统内部，明显降低敏感数据泄漏风险。
2 、提升测试培训质量
利用系统“脱敏数据以假乱真”的功能特点，最大限度的保证脱敏后数据的“真实性”，即依然依然保持数据特征、业务规则、数据关联性，可以有效提升开发测试、培训的质量。提供更加真实的数据，帮助测试环节能贴近真实运行环境，促进测试系统的问题暴露。
3、 提升相关工作效率
从低速脱敏演进到高速脱敏，改变以往对手工的原始脱敏方式，大大减少脱敏所需时间，提升交付效率。
利用脱敏系统当天即可响应脱敏需求，最快当天可实现脱敏数据交付。使数据脱敏工作不再成为项目进度的瓶颈，促进缩短项目周期，提升需求方的满意度。
4 、符合监管部门法规要求
无论是最高规格的法律，到政府机构的法规、政策，已经各行业的规范、指南、指导意见等，对包含个人信息在内的各类敏感数据都提出了要求。数据脱敏系统可以帮助企事业在数据安全上更进一步，满足法律法规的需求。
5 、灵活适应各种数据应用场景
对于敏感数据进行基础的去敏感处理只是第一步，应对不同的数据应用场景，脱敏系统需要进行进一步的处理，如开发测试场景要求脱敏后的数据保持原有业务属性、数据分析场景要求保留部分数据真实信息。

㈣ 静态数据脱敏系统处理方法有哪些

1、利用单台服务器部署方式将连接业务部门的生产数据库，对生产数据进行抽取和数据脱敏，脱敏后的数据输出到测试部门的测试数据库中，供测试部门使用数据。单服务器部署模式用于客户生产环境网络和测试环境网络允许通过设备进行连接的使用场景。2、成对服务器部署方式在业务部门数据出口及测试部门数据入口分别部署脱敏服务器，可将业务部门的数据进行有效隔离，通过offline的方式，满足测试部门使用业务部门脱敏后数据的需求。多服务器模式用于客户生产环境网络和测试环境网络需要隔离的使用场景。使用该方法可实现保护隐私数据合规、保证业务可靠运行、敏感数据统一管理。

㈤ BAT的金融大数据到底是如何运作的

1、大数据征信：在个人征信领域，目前是金融行业面临的最大问题。基于用户在互联网上的消费行为、社交行为、搜索行为等产生的海量数据，其价值并未被充分挖掘，个人征信在大数据的采集和信息挖掘上面仍有很大的想象空间。阿里的芝麻信用在其中算是最会玩的。芝麻信用几乎打通了用户的身份特质，行为偏好，人脉关系，信用历史，履约能力等各类信息。这恰恰是因为接入了电商、支付、社交等各类数据维度。

2、大数据风控：大数据风控目前应该是前沿技术在金融领域的最成熟应用，相对于智能投顾、区块链等还在初期的金融科技应用，大数据风控目前已经在业界逐步普及。目前，美国基本上都用三大征信局的信息，最传统的评分基本上都是用FICO来做的。各家平台会尝试着用机器学习、神经网络等大数据处理方法。

国内市场对于大数据风控的尝试还是比较积极。特别是大公司，可以将移动互联网的行为和贷款申请人联系到一起展开大数据风控。网络在风控层面上的进展还是比较突出，网络安全每天要处理数十亿网民搜索请求，保护数亿用户的终端安全，保护十万网站的安全，因此积累了大量的数据。

一个很具体的案例就是，通过海量互联网行为数据，比如监测相关设备ID在哪些借贷网站上进行注册、同一设备是否下载多个借贷App，可以实时发现多头贷款的征兆，把风险控制到最低。

3、大数据消费金融：消费金融对大数据的依赖是天然形成的。比如说消费贷、工薪贷、学生贷，这些消费型的金融贷款很依赖对用户的了解。所以必须对用户画像进行分析提炼，通过相关模型展开风险评估，并根据模型及数据从多维度为用户描绘一个立体化的画像。

网络金融的优势在于，通过基于大数据和人工智能技术为基础的合作商户管理平台，为合作商户提供涵盖营销和金融服务的全面管理方案，降低获客成本，解决细分行业的微小需求。一方面可以降低风险，另一方面也能提升金融的安全度。

在大数据消费金融的领域中，腾讯和阿里的优势很大程度上是在渠道层面上的。正如前文所说的，阿里以电商-支付-信用为三级跳板，针对性很强支付宝接入消费金融产品之后会有较强的渠道作用。而在去年12月，腾讯的“微粒贷”已经接入到了微信支付当中。在消费金融的发展速度上，腾讯速度也不差。

4、大数据财富管理：财富管理是近些年来在我国金融服务业中出现的一个新业务。主要为客户提供长期的投顾服务，实现客户资产的优化配置。这方面业务在传统金融机构中存在的比较多。不过因为技术能力不足，大数据财富管理在传统金融机构中相对弱势。

财富管理在互联网公司的业务中也非常流行。蚂蚁金服一开始最为简单的财富管理方式就是余额宝，后来逐渐演化成经过大数据计算智能推荐给用户的各种标准化的“宝宝”理财产品。网络金融相对来说更进一步，是依托“网络大脑”通过互联网人工智能、大数据分析等手段，精准识别和刻画用户，提供专业的“千人千面”的定制化财富管理服务。

金融大数据的孪生兄弟金融云是地基，未来更具看点

大数据和云计算永远都是相伴相随的一对孪生兄弟。金融大数据核心工作包括三方面，即获取数据、建立模型、模型在实践中优化、迭代。而对于金融大数据而言，金融云才是它的地基。

打个不恰当的比方，前文中说大数据是煤矿，而金融云其实就是矿井。矿井的安全行、可靠性决定了挖煤的效率和结果。

金融云把底层技术很多问题都解决了。大量金融模型都是金融云所引入的，如客户模型、产品模型、账务模型等。同时金融云关注金融本身的严谨性和周密性、安全性的考虑。

2016年7月，“腾讯云+未来”峰会上，腾讯云和腾讯金融云都已成为最重点部署的业务。同年9月，网络世界大会金融科技分论坛上，网络金融云正式向业界开放。据时任网络金融研发负责人沈抖表示，网络金融云将通过人工智能、安全防护、智能获客、大数据风控、IT系统、支付等六大技术能力给合作伙伴赋能。10月，阿里云栖大会上，阿里金融云负责人则是提出将会和生态合作伙伴、服务联盟为金融行业量身定制推出云增强服务。

大数据必须要跑在云端，而金融大数据更需要和业内其他企业展开数据、支付、业务等一系列的合作。金融云对可用性、安全性的要求严格，比如说对一个高度可控可信的云安全体系而言，基础环境安全、风控与审计、数据安全三者缺一不可。而金融云在未来的竞争中将发挥越来越重要的作用。

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