通常，---的数据---实施，需要遵循如下两个原则，企业数据库---系统，一，金融数据库---系统，尽可能地为---后的应用，保留---前的有意义信息；二，较大程度地防止人为进行。
数据---分为静态数据---和动态数据---。静态数据---，是数据的“搬移并替换”，是将数据抽取进行---处理后，下发给下游环节，随意取用和读写的，---后数据与生产环境相隔离，满足业务需求的同时保障生产数据库的安全。动态数据---，在访问敏感数据的同时实时进行---处理，可以为不同角色、不同权限、不同数据类型执行不同的---方案，从而---返回的数据可用而安全。
数据---(data masking)，又称数据漂白、数据去---化或数据变形。百度百科对数据---的定义为:指对某些---息通过---规则进行数据的变形，实现敏感---数据的---保护。这样，就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中---使用---后的真实数据集。
随着大数据时代的到来，大数据商业价值的挖掘，用户的定位大数据中蕴藏的---商业价值被逐步挖掘出来，库---系统，但是同时也带来了---的挑战----信息的保护。---与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等，这些都是人的---，也是我们所关注的一类---息，在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的---信息，也将是数据---必须解决的难题。
一般的---规则分类为可恢复与不可恢复两类。
可恢复类，指---后的数据可以通过一定的方式，可以恢复成原来的敏感数据，数据库---系统，此类---规
不可恢复类，指---后的数据被---的部分使用任何方式都不能恢复出。-般可分为替换算
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