ICS 35.240 L70 DB52 贵州省地方标准 DB52/T1126—2016 政府数据数据脱敏工作指南 Governmental Data Work Instructions for Data Masking 2016-09-28发布 2016-09-28实施 贵州省质量技术监督局发布 前言 本标准按照GB/T 1.1—2009《标准化工作导则 第1部分：标准的结构和编写》给出的规则起草。 请注意：本文件的某些内容可能涉及专利，本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。 本标准由贵州省贵阳市大数据发展管理委员会提出。 本标准由贵州省大数据标准化技术委员会归口。 本标准起草单位：中国电子技术标准化研究院、贵阳市信息产业发展中心、云上贵州大数据产业发展有限公司、阿里云计算有限公司。 本标准主要起草人：王惠莅、黄明峰、刘贤刚、范科峰、叶润国、陈雪秀、任泽君、刘军。 1 范围 本标准规定了政府数据的脱敏原则、脱敏方法和脱敏过程，可为数据脱敏工作的规划、实施和管理提供指导。 本标准适用于政府结构化数据的脱敏工作，包括但不限于数据脱敏的提供方、使用方、评测机构和监管机构。 2 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 2.1 数据脱敏 指从原始环境向目标环境进行敏感数据交换的过程中，通过一定方法消除原始环境数据中的敏感信息，同时保留目标环境业务所需的数据特征或内容的数据处理过程。 3 概述 3.1 数据脱敏原则 数据脱敏工作不仅要确保敏感信息被去除，还需要尽可能平衡脱敏成本与使用方的业务需求等多个因素。为确保数据脱敏过程可控、成本可控，且结果正确并满足业务需求，应从技术和管理两方面开展。 3.1.1 技术原则 3.1.1.1 有效性 数据脱敏的基本原则是去除数据中的敏感信息，保证数据安全。有效性要求经过脱敏处理后，原始信息中的敏感信息已被移除，无法通过处理后的数据还原，或需付出远高于数据价值的成本才能还原。在处理敏感信息时，应根据原始数据特点和应用场景选择合适的脱敏方法。 3.1.1.2 真实性 由于脱敏后的数据需要在业务系统或测试系统中继续使用，因此应尽可能真实地反映原始数据特征，并尽量保留有意义信息，以减少对系统的影响。 真实性要求脱敏过程保持数据的真实特征，以支持后续分析和业务需求，包括但不限于数据结构特征和统计特征。例如：数据结构特征指数据构成遵循的规则（如身份证号结构），数据统计特征指数据整体分布趋势（如地区分布、年龄分布等）。 为实现真实性，应注意以下方面： a) 保持原数据格式； b) 保持原数据类型； c) 保持数据之间的依存关系； d) 保持语义完整性； e) 保持引用完整性； f) 保持数据的统计和聚合特征； g) 保持频率分布； h) 保持唯一性。 3.1.1.3 高效性 数据脱敏过程应支持程序化、自动化实现，并可重复执行。在保证有效性的前提下，应平衡脱敏强度与成本，将时间和经济成本控制在合理范围内。本质上，高效性体现了安全性与成本之间的平衡。 3.1.1.4 稳定性 由于原始数据之间存在关联关系，脱敏过程中应保证在相同输入条件下，对相同数据多次脱敏结果一致。否则会影响数据之间的关联性，导致数据分析错误。例如，同一ID若脱敏后生成不同结果，将无法正确识别其关联关系。 3.1.1.5 可配置性 同一份原始数据可能用于不同业务场景，不同场景对安全性的要求不同，因此脱敏方式和字段处理应支持通过配置进行调整，以适应不同应用需求。