数据安全技术分析--敏感数据识别和解耦技术
敏感数据识别技术从大量数据中发现敏感数据，组织系统构建的敏感数据分布视图，提供替换、迁移、哈希、标记和存储格式加密等敏感算法，并选择性地对敏感数据执行敏感处理，内部使用敏感数据可防止部分泄漏，如外部共享。
传统的敏感数据识别主要采用关键词、字典和正则表达式匹配。随着人工智能和机器学习技术的引入，机器学习技术可以实现对不同类型敏感数据的大量数据进行分类分析，并对分类规则库进行自动分类，大大提高了敏感数据的自动识别和准确性。
数据脱敏技术主要有三种：
第一种是加密方法，通过加密算法对数据进行加密并起到保护作用，但加密数据会丢失业务属性，不利于使用。此方法适用于需要高度机密性且无需维护业务属性的场景。
第二种是基于数据误差校正技术的不可逆算法，如随机干扰和随机顺序。社区信息适用于需要举行的统计或业务场景。
第三种是可逆转换算法，它具有通过位置转换、表映射和算法映射的方法保护可逆属性和业务属性的功能。
数据安全技术分析--数据泄漏预防技术
数据泄漏预防技术是一种数据安全保护，可确保违反安全策略规定向公司泄漏大量数据。端到端数据泄漏和存储数据泄漏的风险通常使用技术手段进行监控，如身份验证、过程监控、日志分析和安全审计，以监控和记录操作员的关键数据和操作条件，并主动识别终端和存储器中敏感数据的使用和流动条件，针对违规执行警报和阻止。至于网络数据泄露的风险，我们通常使用网络数据分析、文档指纹和人工智能等技术来监控服务器、终端和网络中传输的机密数据，以发现和防止敏感数据通过网络泄露。
随着人工智能技术的大量应用，智能识别、监控和屏蔽将成为数据泄漏预防技术的发展趋势。数据防泄漏技术结合了用户行为分析和数据内容的智能识别，实现了分层数据的分层和分层保护，并提供了一个与终端、网络和云的敏感数据动态集中管理系统。
数据安全技术分析--结构化数据库安全技术
结构化数据安全技术主要指数据库安全防护技术，可分为三类：风险评估、安全管理和回顾性分析。风险评估主要采用数据库防火墙、数据库加密、数据库脱敏技术，回顾性分析主要采用数据库审计和数据水印技术。
1、数据库防火墙：
实时自动分析用户数据库访问行为，以构建合法数据库访问的特征模型。它还检测违反SQL注入攻击和安全策略的数据库访问请求，并通过保护（访问控制、虚拟修补程序等）阻止它们。
2、数据库安全审计
监控数据库的各种状态和通信内容，评估数据库面临的风险，并通过日志进行跟踪和验证。人工智能威胁着智能识别，超越传统的安全规则库，数据库可以实现未知风险识别。
3、数据库加密：
基于加密算法和密钥管理，对机密字段的内容进行选择性加密，以保护数据库中敏感数据的安全。机密数据以加密形式存储，即使存储介质被盗或数据文件被非法复制，也可以保护机密数据。然后，通过加密技术实现了三项专利的分离，避免了数据库管理员的加密泄漏带来的大数据泄漏风险。
4、数据水印：
在数据库水印技术中，您无需小心，因为您可以以与元数据相同的格式将水印标记添加到系统数据中。即使在某些数据泄漏期间丢失信息，信息恢复效果也不会受到影响。在找到泄漏数据后，可以根据数据中的水印找到并跟踪泄漏点。
5、数据安全系统的验证
应用系统、数据资源系统、数据安全系统、日志和大数据分析技术，集中分析访问日志和管理日志，并对日志数据进行规范化。从多个层面检测数据安全风险，数据安全集中安全系统。
