Design and Implementation of Data Desensitization Platform for Securities Companies Based on IBM Optim

摘要

数据脱敏是为了满足非生产环境中对数据的使用要求，而采取的通过一些规则对数据进行变形，从而达到对隐私数据保护的需求。对于证券公司而言，开发和测试环境中多使用真实的用户数据，采取脱敏手段来保护用户的隐私成了必要的环节。然而由于证券公司用户数据不仅量大，而且涉及到用户的敏感、保密数据信息，这些对数据脱敏来说都是一个不小的挑战。对大数据量进行脱敏还会涉及到许多编码、中文字符如何处理等问题。 本文从证券公司的数据脱敏的业务和用户需求出发，深入分析证券公司的数据脱敏的现状及问题，确定了需要实现对生产环境数据源进行有效的变形处理，屏蔽涉及客户关键信息的敏感数据，保证测试数据维护生产数据的基本属性和依赖关系...