Resumen del producto

El sistema de desensibilización de datos (gtec - dm) es un dispositivo de desensibilización de datos de alto rendimiento que utiliza la tecnología de análisis de Big data para realizar funciones como descubrimiento de datos de privacidad, extracción de datos, blanqueamiento de datos, gestión de datos de prueba y carga de datos. El sistema utiliza algoritmos especiales de desensibilización para deformar, bloquear, reemplazar y cifrar los datos sensibles (cifrado de retención de formato y cifrado de alta intensidad), bloqueando la sensibilidad de los datos originales y logrando la protección de la privacidad de los datos. Los datos desensibilizados son consistentes con la estructura de datos y la lógica de negocio de los datos originales, y pueden mantener la singularidad de los datos antes y después de la desensibilización, como: tarjeta de identificación, tarjeta bancaria, número de teléfono móvil, imsi, etc. la aplicación superior no necesita cambiar la lógica de negocio correspondiente para los datos de desensibilización.

Características funcionales

Capacidad de procesamiento eficiente:Basado en la tecnología de la Plataforma de Big data, el procesamiento de desensibilización eficiente de datos masivos se realiza mediante el uso de la tecnología Spark y la tecnología inteligente de reconocimiento semántica de Big data, y la eficiencia del procesamiento es alta.

Enriquecer la capacidad de soporte de la base de datos:Soporte para los principales sistemas de bases de datos relacionales internacionales: oracle, informix, servidor sql, db2, mysql, los principales sistemas de bases de datos nacionales: Nanda general gbase, Congreso Nacional del pueblo jincang, Valle virtual, etc., las principales bases de datos no relacionales: hive, mongodb, redis, hbase, etc.

Coherencia de los datos:El algoritmo de desensibilización líder, el algoritmo de cifrado de formato - Preserving (cifrado de retención de formato), se utiliza para mantener los tipos de datos consistentes antes y después del procesamiento; Los mismos datos en diferentes estructuras de tabla antes y después de la desensibilización mantienen la coherencia y correlación lógica de los datos antes y después de la desensibilización.

Enriquecer los algoritmos de desensibilización:Incorpora algoritmos de desensibilización ricos y eficientes que pueden desensibilizar datos sensibles comunes. los algoritmos incorporados incluyen sha2, reemplazo de datos, ocultación de datos, truncación de datos, desensibilización reversible de datos, algoritmos digitales de seguimiento de derechos de autor, algoritmos de cifrado de retención de formato fpe, algoritmos de cifrado AES y sm4.

典型部署

Basado en la tecnología de la plataforma Spark de Big data, se adopta el método de despliegue de clústeres de nodos principales y secundarios. Admite la expansión horizontal dinámica desde el nodo. Soporte para la instalación en Galaxy Kirin y el sistema operativo Kirin ganador, capaz de lograr un despliegue centralizado y distribuido.