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身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位

身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位

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身份证号脱敏处理，一般情况下是隐藏年月日那六位数字

1）、数据脱敏是“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。是数据库安全技术之一。”

2）、本文介绍的脱敏数据报表查询将利用润乾集算器编写 SPL 脚本，对敏感信息字段 (如: 姓名、证件号、银行账户、住址、电话号码、企业名称、工商注册号、纳税人识别号) 等通过预定义的脱敏规则进行数据脱敏、变形，实现敏感隐私数据的保护。

3）、润乾集算器能使脱敏工作变得的简单易行，同时可以减少大量重复性工作。通过集算器 SPL 脚本实现的脱敏数据，可直接作为报表数据集进行查询分析，也可以作为开发、测试和其它非生产环境或外包环境下的真实数据集使用。

1.1 数据脱敏介绍

根据百度词条的解释，数据脱敏是“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。是数据库安全技术之一，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。”

随着信息时代的发展，我们对数据信息的安全要求越来越重视，比如对非生产环境下的敏感数据的脱敏保护。在金融、运营商、政府、能源等部门，非生产环境下数据脱敏已列入监管部门的法规要求。非生产环境数据多用于开发、测试、培训以及第三方数据分析、挖掘，如果不能有效实施敏感数据保护，极易造成敏感数据的泄露。所以，保证非生产数据的安全已经成为一个重要的课题，要求我们能够通过对敏感信息进行脱敏、变形，实现有效的数据保护。

1.2 对数据脱敏工具的要求

数据脱敏工具应该具有对多种异构数据源的支持，从而将一个脱敏规则应用于不同的数据源，比如针对“客户名称”字段的修改，脱敏规则基本一致，所以应该可以在 Excel、TXT、Oracle、MS SQLServer、MySQL、Hadoop 等数据源上直接引用。另外，工具还应支持将脱敏数据完全不落地分发，提供文件到文件、文件到数据库、数据库到数据库、数据库到文件等方式，并且不需要在生产系统或本地安装任何客户端。

本文介绍的脱敏数据报表查询将利用润乾集算器编写 SPL 脚本，对敏感信息字段 ( 如: 姓名、证件号、银行账户、住址、电话号码、企业名称、工商注册号、纳税人识别号) 等通过预定义的脱敏规则进行数据脱敏、变形，实现敏感隐私数据的保护。

润乾集算器能使脱敏工作变得的简单易行，同时可以减少大量重复性工作。通过集算器 SPL 脚本实现的脱敏数据，可直接作为报表数据集进行查询分析，也可以作为开发、测试和其它非生产环境或外包环境下的真实数据集使用。

1.3 脱敏数据的特征

数据脱敏不仅要执行数据漂白，抹去数据中的敏感内容，同时也需要保持原有的数据特征、业务规则和数据关联性，保证开发、测试、培训以及大数据类业务不会受到脱敏的影响，达成脱敏前后的数据一致性和有效性：

l 保持原有数据特征

数据脱敏前后必须保证数据特征的保持，例如：身份证号码由十七位数字本体码和一位校验码组成，分别为区域地址码（6 位）、出生日期（8 位）、顺序码（3 位）和校验码（1 位）。那么身份证号码的脱敏规就需要保证脱敏后依旧保持这些特征信息。

l 保持数据之间的一致性

在不同业务中，数据和数据之间具有一定的关联性。例如：出生年月或年龄和出生日期之间的关系。同样，身份证信息脱敏后仍需要保证出生年月字段和身份证中包含的出生日期之间的一致性。

l 保持业务规则的关联性

保持数据业务规则的关联性是指数据脱敏时数据关联性以及业务语义等保持不变，其中数据关联性包括：主、外键关联性、关联字段的业务语义关联性等。特别是高度敏感的账户类主体数据往往会贯穿主体的所有关系和行为信息，因此需要特别注意保证所有相关主体信息的一致性。

l 多次脱敏之间的数据一致性

相同的数据进行多次脱敏，或者在不同的测试系统进行脱敏，需要确保每次脱敏的数据始终保持一致性，只有这样才能保障业务系统数据变更的持续一致性以及广义业务的持续一致性。

1.4 数据脱敏应用场景

一般常见的数据脱敏场景，是将生产数据或是生产数据文件按照脱敏规则，将数据不落地脱敏至测试数据库或是测试数据文件中，具体如下所示：

使用集算器的 SPL 可以按照业务场景要求自行定义和编写脱敏规则，比如针对上面的人员信息：姓名、身份证号、地址、电话号码、卡号等进行不落地脱敏，满足数据脱敏需要。

集算器是一个无框架，可快速部署开发的数据计算中间件工具，能够直接运行编写好的 SPL 数据脱敏脚本即时进行数据脱敏，支持各种常见的数据脱敏的处理方式，包括数据替换、无效化、随机化、偏移和取整、掩码屏蔽、灵活编码等，本文介绍的数据脱敏方法都可以在实际应用中混合替换使用

oracle 字段加密

这个主要看软件开发人员的加密方式

一般流程是，

1.新建用户，或者修改密码时候，将用户输入的密码按照一定的加密方式加密后储存在数据库

2.在用户登录的时候，将用户所输入的密码再次进行加密后与数据库内的加密密码对比

这样做的好处是，防止密码在网络传输过程中被截取，比如黑客可以对网络传输的数据进行抓包分析，对于加密的密码在传输过程中不是以明文进行传输，如果被窃取到数据，不能得到有效破解，也是没有用的，这就增加了可靠性。

谁知道静态数据脱敏系统支持对DMP文件脱敏？

目前我了解到国内安华金和可以支持，他家产品不仅支持一般文件类型的数据脱敏，例如：CSV文件、TXT文件、Excel文件；同时，支持医疗行业常见文件类型的数据脱敏，包括XML、HTML格式的电子病历文件和DICOM格式的医学影像文件等；最主要的是系统还支持对Oracle数据库导出的DMP文件进行脱敏，并将脱敏后的数据写入目标数据库，或直接生成脱敏后的DMP文件发送给数据使用者。

oracle 字符串拼接

1、创建新的测试数据表，或者可以选择要测试的现有表数据。这只是测试字符串连接，不会影响数据内容。从T_BASE_PROVINCE t中选择*，其中t.id = 1。

2、首先介绍下一个||满足连接，||可以一次连接多个字符串，选择t.PROVINCEID ||来自T_BASE_PROVINCE的t.PROVINCE t其中t.id = 1。

3、由||连接除了字段和字段之间的字符串连接之外，还可以将方法连接到常量字符串选择'省：'||来自T_BASE_PROVINCE的t.PROVINCE t其中t.id = 1。

4、您还可以使用CONCAT函数连接到字符串，传入函数字符串1和字符串2，两个参数。参数的方式也支持常量字符串从T_BASE_PROVINCE t中选择CONCAT（t.PROVINCEID，t.PROVINCE），其中t.id = 1。

5、如果要连接的字符串有两个以上的参数，如下例所示，则有4个字符串连接。运行后，测试发现异常，参数无效。从T_BASE_PROVINCE t中选择CONCAT（'省ID：'，t.PROVINCEID，'省：'，t.PROVINCE），其中t.id = 1; -  ERROR ORA-00909：参数数量无效。

6、对于上述问题，如果连接参数大于2，则可以选择CONCAT嵌套方法。从T_BASE_PROVINCE t中选择CONCAT（CONCAT（'省ID：'，t.PROVINCEID），'省：'），t.PROVINCE），其中t.id = 1。

oracle数据库,多条数据中有一个字段(name)有重复记录,但是其他字段不重复,怎么才能去重查询.

CREATE TABLE #test (

ID    int,

name  varchar(10),

age   int

);

go

-- 用于测试 楼主的原始数据.

INSERT INTO #test

SELECT  1, 'tom',    22    UNION ALL

SELECT  2, 'tom',    23    UNION ALL

SELECT  3, 'tom',    24    UNION ALL

SELECT  4, 'lily',   22    UNION ALL

SELECT  5, 'lily',   23;

-- 用于测试 年龄不是按照大小顺序

INSERT INTO #test

SELECT  101, '张三',    23    UNION ALL

SELECT  102, '张三',    22    UNION ALL

SELECT  103, '张三',    21;

GO

-- 楼主的SQL

select * from #test where ID in(select max(t.ID) from #test t group by t.NAME)

GO

ID          name       age

----------- ---------- -----------

3 tom                 24

5 lily                23

103 张三                  21

(3 行受影响)

-- 方法1：

SELECT

*

FROM

#test main

WHERE

NOT EXISTS( select 1 FROM #test sub where main.name=sub.name AND main.agesub.age);

GO

ID          name       age

----------- ---------- -----------

3 tom                 24

5 lily                23

101 张三                  23

(3 行受影响)

-- 方法2：

select * from #test 

where  name + '.' + CAST(age as char) IN (SELECT name + '.' + CAST(MAX(age) as char) FROM #test GROUP by name);

GO

ID          name       age

----------- ---------- -----------

3 tom                 24

5 lily                23

101 张三                  23

(3 行受影响)

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