【云小课】EI第29课大数据时代的隐私利器-GaussDB(DWS)数据脱敏

背景信息

大数据时代的到来，大数据、云计算和人工智能等新技术应用不断深化，为数据的深度挖掘及分析提供了强有力的支撑，大数据中蕴含的巨大价值被逐步挖掘出来。然而，一系列信息泄露事件的曝光，使得数据安全越来越受到广泛的关注。各国各地区逐步建立健全和完善数据安全与隐私保护相关法律法规，提供用户隐私保护的法律保障。如何加强技术层面的数据安全和隐私保护，是对数据仓库产品提出的要求，也是数据安全建设最有效的办法。

GaussDB(DWS)产品8.1.1版本发布数据脱敏特性，支持指定用户范围内列级敏感数据的脱敏功能，具有灵活、高效、透明、友好等优点。使得敏感及隐私信息不被泄露，提高了对敏感及私密数据的保护，极大地增强了产品的数据安全能力。

云小课封面.jpg

什么是数据脱敏

数据脱敏(Data Masking)，即屏蔽敏感数据，对某些敏感信息（比如，身份证号、手机号、卡号、客户姓名、客户地址、邮箱地址、银行账号、密码类等等）通过脱敏规则进行数据的变形，实现隐私数据的可靠保护。

业界常见的脱敏规则有，替换、重排、加密、截断、掩码，用户也可以根据期望的脱敏算法自定义脱敏规则。

什么是数据脱敏.png

良好的数据脱敏实施，需要遵循两个原则：第一，尽可能地为脱敏后的应用，保留脱敏前的有意义信息；第二，最大程度地防止黑客进行破解。

数据脱敏分为静态数据脱敏和动态数据脱敏。静态数据脱敏，是数据的“搬移并仿真替换”，是将数据抽取进行脱敏处理后，下发给下游环节，随意取用和读写的，脱敏后数据与生产环境相隔离，满足业务需求的同时保障生产数据库的安全。动态数据脱敏，在访问敏感数据的同时实时进行脱敏处理，可以为不同角色、不同权限、不同数据类型执行不同的脱敏方案，从而确保返回的数据可用而安全。下图为一个简单的静态脱敏和动态脱敏示例，可以看出两者的不同。

动态脱敏.png

GaussDB (DWS)的数据脱敏功能，摒弃业务应用层脱敏依赖性高、代价大等痛点，将数据脱敏内化为数据库产品自身的安全能力，提供了一套完整、安全、灵活、透明、友好的数据脱敏解决方案，属于动态数据脱敏。用户识别敏感字段后，基于目标字段，绑定内置脱敏函数，即可创建脱敏策略。脱敏策略(Redaction Policy)与表对象是一一对应的。一个脱敏策略包含表对象、生效条件、脱敏列-脱敏函数对三个关键要素，是该表对象上所有脱敏列的集合，不同字段可以根据数据特征采用不同的脱敏函数。当且仅当生效条件为真时，查询语句才会触发敏感数据的脱敏，而脱敏过程是内置在SQL引擎内部实现的，对生成环境用户是透明不可见的。

数据脱敏功能.png

数据脱敏如何使用

第一步：创建脱敏策略需确定受限制用户角色。

动态数据脱敏，是在查询语句执行过程中，根据生效条件是否满足，实现实时的脱敏处理。生效条件，通常是针对当前用户角色的判断。敏感数据的可见范围，即是针对不同用户预设的。系统管理员，具有最高权限，任何时刻对任何表的任何字段都可见。

第二步：识别和梳理具体业务场景的敏感字段。

敏感信息依赖于实际业务场景和安全维度，以自然人为例，用户个体的敏感字段包括：姓名、身份证号、手机号、邮箱地址等等；在银行系统，作为客户，可能还涉及银行卡号、过期时间、支付密码等等；在公司系统，作为员工，可能还涉及薪资、教育背景等；在医疗系统，作为患者，可能还涉及就诊信息等等。

第三步：确定脱敏列需要绑定的脱敏函数。

产品内置一系列常见的脱敏函数接口，可以针对不同数据类型和数据特征，指定参数，从而达到不一样的脱敏效果。脱敏函数可采用如下三种内置接口，同时支持自定义脱敏函数。三种内置脱敏函数能够涵盖大部分场景的脱敏效果，不推荐使用自定义脱敏函数。

MASK_NONE：不作脱敏处理，仅内部测试用。
MASK_FULL：全脱敏成固定值。
MASK_PARTIAL：使用指定的脱敏字符对脱敏范围内的内容做部分脱敏。

不同脱敏列可以采用不同的脱敏函数。比如，手机号通常显示后四位尾号，前面用"*"替换；金额统一显示为固定值0，等等。

数据脱敏使用示例

以某公司员工表emp，表的属主用户alice以及用户matu、july为例，简单介绍数据脱敏的使用过程。其中，表emp包含员工的姓名、手机号、邮箱、发薪卡号、薪资等隐私数据，用户alice是人力资源经理，用户matu和july是普通职员。假设表、用户及用户对表emp的查看权限均已就绪。

创建脱敏策略mask_emp，仅允许alice查看员工所有信息，matu和july对发薪卡号、薪资均不可见。字段card_no是数值类型，采用MASK_FULL全脱敏成固定值0；字段card_string是字符类型，采用MASK_PARTIAL按指定的输入输出格式对原始数据作部分脱敏；字段salary是数值类型，采用数字9部分脱敏倒数第二位前的所有数位值。

postgres=# CREATE REDACTION POLICY mask_emp ON emp WHEN (current_user != 'alice')
ADD COLUMN card_no WITH mask_full(card_no),
ADD COLUMN card_string WITH mask_partial(card_string, 'VVVVFVVVVFVVVVFVVVV','VVVV-VVVV-VVVV-VVVV','#',1,12), 
ADD COLUMN salary WITH mask_partial(salary, '9', 1, length(salary) - 2);

切换到matu和july，查看员工表emp。

postgres=> SET ROLE matu PASSWORD 'Gauss@123';
postgres=> SELECT * FROM emp;
 id | name |  phone_no   | card_no |     card_string     |        email         |   salary   |      birthday       
----+------+-------------+---------+---------------------+----------------------+------------+---------------------
  1 | anny | 13420002340 |       0 | ####-####-####-1234 | smithWu@163.com      | 99999.9990 | 1999-10-02 00:00:00
  2 | bob  | 18299023211 |       0 | ####-####-####-3456 | 66allen_mm@qq.com    |  9999.9990 | 1989-12-12 00:00:00
  3 | cici | 15512231233 |         |                     | jonesishere@sina.com |            | 1992-11-06 00:00:00
(3 rows)
postgres=> SET ROLE july PASSWORD 'Gauss@123';
postgres=> SELECT * FROM emp;
 id | name |  phone_no   | card_no |     card_string     |        email         |   salary   |      birthday       
----+------+-------------+---------+---------------------+----------------------+------------+---------------------
  1 | anny | 13420002340 |       0 | ####-####-####-1234 | smithWu@163.com      | 99999.9990 | 1999-10-02 00:00:00
  2 | bob  | 18299023211 |       0 | ####-####-####-3456 | 66allen_mm@qq.com    |  9999.9990 | 1989-12-12 00:00:00
  3 | cici | 15512231233 |         |                     | jonesishere@sina.com |            | 1992-11-06 00:00:00
(3 rows)

由于工作调整，matu进入人力资源部参与公司招聘事宜，也对员工所有信息可见，修改策略生效条件。

postgres=> ALTER REDACTION POLICY mask_emp ON emp WHEN(current_user NOT IN ('alice', 'matu'));

切换到用户matu和july，重新查看员工表emp。

postgres=> SET ROLE matu PASSWORD 'Gauss@123';
postgres=> SELECT * FROM emp;
 id | name |  phone_no   |     card_no      |     card_string     |        email         |   salary   |      birthday       
----+------+-------------+------------------+---------------------+----------------------+------------+---------------------
  1 | anny | 13420002340 | 1234123412341234 | 1234-1234-1234-1234 | smithWu@163.com      | 10000.0000 | 1999-10-02 00:00:00
  2 | bob  | 18299023211 | 3456345634563456 | 3456-3456-3456-3456 | 66allen_mm@qq.com    |  9999.9900 | 1989-12-12 00:00:00
  3 | cici | 15512231233 |                  |                     | jonesishere@sina.com |            | 1992-11-06 00:00:00
(3 rows)
postgres=> SET ROLE july PASSWORD 'Gauss@123';
postgres=> SELECT * FROM emp;
 id | name |  phone_no   | card_no |     card_string     |        email         |   salary   |      birthday       
----+------+-------------+---------+---------------------+----------------------+------------+---------------------
  1 | anny | 13420002340 |       0 | ####-####-####-1234 | smithWu@163.com      | 99999.9990 | 1999-10-02 00:00:00
  2 | bob  | 18299023211 |       0 | ####-####-####-3456 | 66allen_mm@qq.com    |  9999.9990 | 1989-12-12 00:00:00
  3 | cici | 15512231233 |         |                     | jonesishere@sina.com |            | 1992-11-06 00:00:00
(3 rows)

员工信息phone_no、email和birthday也是隐私数据，更新脱敏策略mask_emp，新增三个脱敏列。

postgres=> ALTER REDACTION POLICY mask_emp ON emp ADD COLUMN phone_no WITH mask_partial(phone_no, '*', 4);
postgres=> ALTER REDACTION POLICY mask_emp ON emp ADD COLUMN email WITH mask_partial(email, '*', 1, position('@' in email));
postgres=> ALTER REDACTION POLICY mask_emp ON emp ADD COLUMN birthday WITH mask_full(birthday);

切换到用户july，查看员工表emp。

postgres=> SET ROLE july PASSWORD 'Gauss@123';
postgres=> SELECT * FROM emp;
 id | name |  phone_no   | card_no |     card_string     |        email         |   salary   |      birthday       
----+------+-------------+---------+---------------------+----------------------+------------+---------------------
  1 | anny | 134******** |       0 | ####-####-####-1234 | ********163.com      | 99999.9990 | 1970-01-01 00:00:00
  2 | bob  | 182******** |       0 | ####-####-####-3456 | ***********qq.com    |  9999.9990 | 1970-01-01 00:00:00
  3 | cici | 155******** |         |                     | ************sina.com |            | 1970-01-01 00:00:00
(3 rows)

考虑用户交互的友好性，GaussDB (DWS) 提供系统视图redaction_policies和redaction_columns，方便用户直接查看更多脱敏信息。

postgres=> SELECT * FROM redaction_policies;
 object_schema | object_owner | object_name | policy_name |            expression             | enable | policy_description 
---------------+--------------+-------------+-------------+-----------------------------------+--------+--------------------
 public        | alice        | emp         | mask_emp    | ("current_user"() = 'july'::name) | t      | 
(1 row)
postgres=> SELECT object_name, column_name, function_info FROM redaction_columns;
 object_name | column_name |                                             function_info                                             
-------------+-------------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------
 emp         | card_no     | mask_full(card_no)
 emp         | card_string | mask_partial(card_string, 'VVVVFVVVVFVVVVFVVVV'::text, 'VVVV-VVVV-VVVV-VVVV'::text, '#'::text, 1, 12)
 emp         | email       | mask_partial(email, '*'::text, 1, "position"(email, '@'::text))
 emp         | salary      | mask_partial(salary, '9'::text, 1, (length((salary)::text) - 2))
 emp         | birthday    | mask_full(birthday)
 emp         | phone_no    | mask_partial(phone_no, '*'::text, 4)
(6 rows)

突然某一天，公司内部可共享员工信息时，直接删除表emp的脱敏策略mask_emp即可。
```
postgres=> DROP REDACTION POLICY mask_emp ON emp;
```

GaussDB(DWS)数据脱敏优势

一套简单、易用的数据脱敏策略语法。
一系列可覆盖常见隐私数据脱敏效果的、灵活配置的内置脱敏函数。
一个完备、便捷的脱敏策略应用方案，使得原始语句在执行过程中可以实时、透明、高效地实现脱敏。

GaussDB(DWS)充分满足客户业务场景的数据脱敏诉求，支持常见隐私数据的脱敏效果，实现敏感数据的可靠保护。

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（完）