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数据脱敏——什么是数据脱敏

2021年06月02日 12:06

一、什么是数据脱敏


数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。

百度百科对数据脱敏的定义为:指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下,在不违反系统规则条件下,对真实数据进行改造并提供测试使用,如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。

生活中不乏数据脱敏的例子,比如我们最常见的火车票、电商收货人地址都会对敏感信息做处理,甚至女同志较熟悉的美颜、有些视频中的马赛克都属于脱敏。


二、为什么要进行数据脱敏


上面说到,在“涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下”对数据进行改造,说明我们要进行改造的数据是涉及到用户或者企业数据的安全,进行数据脱敏其实就是对这些数据进行加密,防止泄露。

对于脱敏的程度,一般来说只要处理到无法推断原有的信息,不会造成信息泄露即可,如果修改过多,容易导致丢失数据原有特性。因此,在实际操作中,需要根据实际场景来选择适当的脱敏规则。改姓名,身份证号,地址,手机号,电话号码等几个客户相关字段。

三、如何实现数据脱敏


按照脱敏规则,可以分为可恢复性脱敏和不可恢复性脱敏。可恢复性脱敏就是数据经过脱敏规则的转化后,还再次可以经过某些处理还原出原来的数据,相反,数据经过不可恢复性脱敏之后,将无法还原到原来的样子,可以把二者分别看做可逆加密和不可逆加密。

我们目前遇到的场景是日志脱敏,即在把日志中的密码,甚至姓名、身份证号等信息都进行脱敏处理。

脱敏前:


脱敏后:

如上图,仔细分析会发现,打日志之前,获得脱敏的数据就两个步骤:【拿到要输入的数据(user实体)】→【进行序列化】,所以要进行数据脱敏可以考虑在这两个步骤上进行实现。第一个方法就是在序列化实体之前先把需要脱敏的字段进行处理,之后正常序列化;第二个方法就是在实体序列化的时候,对要脱敏的字段进行处理。


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2020年04月29日 11:45

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找目标人群并高效率转化的挑战。安客诚利用GROW2.0模型,针对消费者进行了更细致颗粒度的行业机会判断及策略人群诊断,明确品牌人群增长机会方向为Z世代人群,并通过多渠道渗透Z时代高价值人群。2019年双十一前,提前3个月线上线下联动蓄水,与年轻人群喜爱的某知名奶茶品牌开展线上线下天猫旗舰店联合活动,累积品牌目标人群资产;同时线上发掘彩妆、旅行跨类目人群,通过天猫线上渠道大量转化蓄水。在双十一期间,将人群细分后通过付费渠道和内容渠道进行针对性人群触达,同时利用阿里数据银行回流及时调优优化--远距离人群转会员,近距离人群转加购,最终双十一成功爆发。品牌GRO策略2、转型:强化全链路营销能力Nancy提到:“品牌数字营销以销售转化为导向,如果数据管理、营销内容、广告投放都由不同代理商提供,最后应该由谁来对营销结果负责?因此,品牌主希望代理商有全链路的能力。”安客诚的原有竞争力深耕于品牌第一方数据管理,与直接消费者的触达与沟通为核心业务。同时,也逐步发展了平台数据业务的整合能力。加入IPG集团后,安客诚通过强化与集团媒介代理机构Kinesso的合作,完成了三层能力的架构,向后链路延伸了营销能力。底层,数据管理(DataGovernance),在保证数据安全与合规的前提下,建构强大的数据中心。中层,数据应用(DataApplication),在数据之上搭载各种应用,使数据赋能营销各个环节。上层,数据激活(DataActivation),激活与消费者的沟通,推动转化。在三层能力架构的支撑下,安客诚与Kinesso形成了互相补充的关系,使数据赋能营销全链路,为客户提供更强大的一站式全渠道营销解决方案。3、创新:应对行业挑战持续业务升级,与品牌共创共建安客诚在2017年成为阿里第一家纯外资数据服务商,与阿里开展了深度合作。与传统数据管理业务相比,电商的生态环境是不同的。因此需要通过不断做人才储备更新、工作方式的转变与合作伙伴的拓展来保持竞争力。此外,安客诚主要客户群之一--美妆、快消是求新求快的行业,永远都在招新,然后复购,沟通频次更快,与消费者的信息需要更及时。Nancy提到:“在大促期间,我们可能会面临以小时单位,根据实时数据去调整人群和创意。这对于整个团队的服务响应速度,活动策划和运营能力都是不小的挑战。”同时,电商直播等新兴传播与营销方式也在不断出现。不论消费者的购买方式如何变化,数据营销咨询服务商要做的工作始终是抓住消费者可能会出现在哪里,然后创造在这个平台与消费者产生链接的能力。  [i]注:第一方数据是指品牌自有数据;第二方数据是品牌之外的平台数据,包括阿里、京东等电商平台以及媒介平台;第三方数据是其他行业数据或第三方数据平台的可售卖数据。

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