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摘要:本文件规定了电信大数据平台中数据脱敏的实施原则、技术要求、管理要求和流程规范。本文件适用于电信运营商及相关企业在大数据平台建设与运营中的数据脱敏工作,以保障用户隐私和数据安全。
Title:Telecommunication Big Data Platform - Data Anonymization Implementation Methods
中国标准分类号:L80
国际标准分类号:35.240.99
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拓展解读
在遵循“YDT 3806-2020 电信大数据平台数据脱敏实施方法”核心原则的基础上,通过优化流程和资源利用,可以实现更灵活的执行方式,同时降低运营成本。以下是针对核心业务环节提出的10项弹性方案。
为不同应用场景设置动态脱敏规则,避免固定化操作。例如,敏感数据在测试环境与生产环境中的脱敏强度可根据需求调整。
将数据分为多个层级存储,并根据数据重要性实施分级脱敏策略。例如,仅对高敏感度数据应用高强度脱敏算法。
采用模块化设计的脱敏工具,支持按需加载功能模块。这样可以减少不必要的工具部署,提升灵活性。
利用人工智能技术对数据进行初步清洗和分类,从而提高脱敏效率并减少人工干预。例如,自动识别敏感字段。
建立多层次的审批流程,确保脱敏操作符合合规要求。例如,对于关键数据的脱敏需经过多部门联合审核。
通过分布式计算框架(如Hadoop或Spark)优化大规模数据脱敏任务,提升处理速度并降低成本。
采用轻量化的日志记录方式,仅保留必要信息以满足审计需求,避免冗余记录增加存储负担。
根据用户访问模式和权限级别动态调整脱敏策略,例如对低风险用户的非敏感数据可简化脱敏过程。
开发具备跨平台兼容性的脱敏工具,支持多种操作系统和数据库类型,降低部署复杂度。
建立定期评估机制,收集实际运行中的反馈,持续优化脱敏流程和技术方案,保持高效性和经济性。