大数据脱敏（大数据脱敏算法腾讯）

一、什么是大数据脱敏？

大数据脱敏是一种以模糊化、加密或替换的方式对数据进行处理的一种策略，旨在将受保护的或需要隐去的私密或敏感数据从数据集中剔除或替换，而不影响其他可以在模型分析中处理的有用的信息；与此同时，不损害原始数据的统计特征。

二、大数据脱敏的目的

1、保护数据的安全：大数据脱敏的主要目的是保护数据和向第三方提供数据时，确保私人信息及其他敏感信息不会被他人窃取。

2、满足隐私法律要求：随着社会经济的发展，隐私权和保护个人信息的法律越来越多，这需要企业在提供数据服务时，实施脱敏以防止个人信息泄露。

3、提高模型预测的准确性：通过移除数据集中的噪声和偏差，脱敏可以使模型专注于有用的数据，从而提高模型预测的准确性。

三、大数据脱敏的方法

1、统计脱敏：主要是按统计学原理，利用模糊化、加密等方式，将人口统计数据进行转换，使数据安全性得到提高。

2、增量替换：将数据中的某些特定内容，替换为其他内容或模糊化。

3、加密脱敏：依据设定的密钥和密码规则，通过哈希函数对数据进行加密，进而脱敏数据。

4、模式匹配脱敏：将数据按照一定的模式进行脱敏，使数据更加安全。

四、大数据脱敏的好处

1、保护敏感数据：通过大数据脱敏，可以保证敏感数据不被他人非法入侵，从而使个人隐私安全。

2、提高分析效率：脱敏可以有效地清除数据集中的杂质，以提高模型分析的效率。

3、减少不必要的成本：通过脱敏，可以缩减数据集的大小，减少存储压力，从而可以节约不必要的成本。

4、更精准地定位目标：脱敏可以有效地提高模型分析准确性，使企业更精准地定位目标。

1、大数据脱敏的概念：大数据脱敏是一种通过计算和转换的数据保护手段，它在大数据中处理原始数据，确保处理后的数据符合安全策略，从而避免数据损坏或泄露。

2、大数据脱敏的实现方法：大数据脱敏通常采用数据分层的方式实现，其中符合某种安全策略的数据可以分为不同的层级，每种层级的数据都有严格的脱敏要求。

3、大数据脱敏的作用：大数据脱敏的作用是以脱敏为主要保护手段，确保数据的安全性，使数据可以安全的分析处理，有效的防止原始数据被恶意使用和泄露，从而有效的保护数据的安全。

4、大数据脱敏的安全策略：

（1）替代策略：采用替代策略技术时，数据脱敏的主要目的是替换数据元素，以确保数据的私密性和安全性。

（2）抹去策略：抹去策略是指在数据脱敏过程中，删除原始数据中包含的关键信息，以确保数据的私密性，并将其代替为新的密钥。

（3）混淆策略：混淆策略是指在数据脱敏过程中，混淆或随机重排原始数据中的关键信息，以减少信息暴露和数据泄露。

5、大数据脱敏的实施过程：

（1）数据采集：首先，根据业务需要获取从来源系统中的大量原始数据。

（2）数据整理：其次，对原始数据进行分析和处理，确保数据的一致性和准确性。

（3）脱敏处理：在脱敏处理阶段，根据安全策略对原始数据进行替换、抹去或混淆处理，以确保数据的安全性和一致性。

（4）数据分发：最后，将处理后的数据分发到相应的数据分析系统中，实现最终的数据分析和应用。