信錦鯉，不如信這些高科技
摘要: 1 背景 越來越多的企業希望彙集資料，實現資料驅動決策，優化業務敏捷性。 但是大規模、集中的資料儲存也帶來了新的隱私和治理問題。 集中式資料儲存庫為攻擊者提供了更加誘人的目標，並且敏感資料和有價值的IP無法隨需應變地滿足業務需求。 ...
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背景
但是大規模、集中的資料儲存也帶來了新的隱私和治理問題。
集中式資料儲存庫為攻擊者提供了更加誘人的目標，並且敏感資料和有價值的IP無法隨需應變地滿足業務需求。
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世平首發 | 企業資料釋出整合體系
資料來源
資料來源主要包括流/查詢/IOT、API、檔案/SAN/NAS、資料庫/資料倉庫等。
流處理
流處理是一種允許使用者在接收到資料後的短時間內快速查詢連續資料流和檢測條件的技術。檢測時間從幾毫秒到幾分鐘不等。流處理通常用於實時分析、流式分析、複雜事件處理等。
ETL技術
它從各種原始的業務系統中提取資料，按照一定的規則進行資料轉換，ETL負責將分佈的、異構資料來源中的資料如關係資料、平面資料檔案等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、整合，最後載入到資料倉庫或資料集中，成為後續資料處理的基礎。
批處理
- 有界：批處理資料集代表資料的有限集合
- 持久：資料通常始終儲存在某種型別的持久儲存位置中
- 大量：批處理操作通常是處理海量資料集的唯一方法
批處理非常適合需要訪問全套記錄才能完成的計算工作。例如在計算總數和平均數時，必須將資料集作為一個整體加以處理，而不能將其視作多條記錄的集合。
釋出引擎
- 感知演算法
感知演算法主要採用自然語言處理的內容識別技術，包括基於關鍵詞的內容識別、正則表示式的內容識別、資料分類指令碼、檔案元資料識別、指紋識別、文字分類、聚類等演算法。
- 脫敏演算法
常見的脫敏演算法包括刪除、替代、數值變換、加密、遮擋、空值插入、混洗等。
- 匿名演算法
匿名演算法通過概括和隱匿技術，釋出精度較低的資料，使得每條記錄至少與資料表中其他k-1條記錄具有完全相同的準識別符號屬性值，從而減少連結攻擊所導致的隱私洩露。
資料共享釋出
釋出引擎能夠為商業智慧、分析、開發、測試、第三方合作等過程建立安全的資料。
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體系價值
加速DaaS供應
釋出引擎為DaaS（資料即服務）基礎設施提供了資料隱私層，從而減少在整個企業中提供隱私保護資料集所需的成本、時間，減少新資料驅動專案的前置時間，具有健壯的、可重複的過程。
保護隱私
保護從 源 移動到 目標 時的敏感資料，同時保持資料集的引用完整性。
提供資料驅動的洞察力
實現標準化的策略規則，從規模上識別敏感資料，同時保留資料效用。
確保隱私的規模
在整個企業中複製去標識策略，簡化遵從性，同時實現隱私策略的集中管理、控制和自動化。
減少內部違規風險
通過員工和合作夥伴的授權訪問防止資料洩露，每個資料集都具備私密性。
在資料平臺體系結構中整合釋出引擎
在部署於雲環境的前提下，利用資料流和流處理，如NiFi、Kafka等，將ETL過程和工具結合起來。
提高效率
— THE END —
杭州世平資訊科技有限公司（簡稱“世平資訊”），致力於智慧化資料管理與應用的深入開拓和持續創新，為使用者提供資料安全、資料治理、資料共享和資料利用解決方案，幫助使用者切實把握大資料價值與資訊保安。
