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数据脱敏系统可以按照不同业务场景自行定义和编写脱敏规则，可以针对库表的某个敏感字段，进行数据的不落地脱敏。

数据脱敏的方式有很多种，接下来以下图数据为准一个一个的演示每种方案。

原始数据

1、无效化

无效化方案在处理待脱敏的数据时，通过对字段数据值进行截断、加密、隐藏 等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值。一般采用特殊字符（*等）代替真值，这种隐藏敏感数据的方法简单，但缺点是用户无法得知原数据的格式，如果想要获取完整信息，要让用户授权查询。

截断方式

比如我们将身份证号用 * 替换真实数字就变成了 "220724 ****** 3523"，非常简单。

隐藏方式

2、随机值

随机值替换，字母变为随机字母，数字变为随机数字，文字随机替换文字的方式来改变敏感数据，这种方案的优点在于可以在一定程度上保留原有数据的格式，往往这种方法用户不易察觉的。

我们看到 name 和 idnumber 字段进行了随机化脱敏，而名字姓、氏随机化稍有特殊，需要有对应姓氏字典数据支持。

随机值

3、数据替换

数据替换与前边的无效化方式比较相似，不同的是这里不以特殊字符进行遮挡，而是用一个设定的虚拟值替换真值。比如说我们将手机号统一设置成 “13651300000”。

数据替换

4、对称加密

对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法，通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密，密文格式与原始数据在逻辑规则上一致，通过密钥解密可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。

对称加密

5、平均值

平均值方案经常用在统计场景，针对数值型数据，我们先计算它们的均值，然后使脱敏后的值在均值附近随机分布，从而保持数据的总和不变。

原始数据

对价格字段 price 做平均值处理后，字段总金额不变，但脱敏后的字段值都在均值 60 附近。

平均值

6、偏移和取整

这种方式通过随机移位改变数字数据，偏移取整在保持了数据的安全性的同时保证了范围的大致真实性，比之前几种方案更接近真实数据，在大数据分析场景中意义比较大。

比如下边的日期字段create_time中 2020-12-08 15:12:25 变为 2018-01-02 15:00:00。

取整

数据脱敏规则在实际应用中往往都是多种方案配合使用，以此来达到更高的安全级别。