上讯敏捷数据隐私安全处理系统SDM优势：

一致的数据变形结果 

系统支持字段内多敏感数据类型的混合与属性变形，且针对不同位置相同数据的变形结果保持不变，保证变形前后数据结果的一致性，实现数据处理后数据价值利用的便利性。 

多措施保障数据脱敏性能 

系统针对大表处理耗时长，采取措施实现单表的读写多并发；针对单个任务实现表级多并发，单表支持多线程运行；针对多任务，通过分布式多节点部署，任务由多个节点同时执行，多节点之间采用负载均衡，整体提升数据安全处理的性能，提升数据隐私处理的执行效率。 敏捷数据管理平台内置丰富的仿真敏感数据处理算法。模糊算法

数据备份恢复当前面临的问题与挑战：

（1）占用大量存储资源数以千计的数据副本占用大量存储资源，需要更多的维护成本。

（2）数据版本回退困难开发、测试环境中，当完成一轮跑批测试或功能调试后，重置数据状态需要重新导入数据或重新恢复数据，回退数据产生的时间成本巨大。

（3）数据安全风险真实数据被用于测试使用后无法及时回收和销毁，造成资源浪费，存在敏感信息泄露的安全风险。

（4）敏感数据安全隐患生产数据库中存在着大量的敏感信息，传统的手工处理敏感数据效率低、仿真度差、敏感数据处理不完全，交付给测试环境后存在隐私泄漏的风险。 测试造数数据管理领域的CDM是指拷贝数据管理。

上讯敏捷数据隐私安全处理系统SDM是一款集敏感数据的定义识别、敏感数据的仿真替换与替换后数据分发为一体的静态数据隐私安全处理系统。针对敏感数据识别提供通用数据特征库，敏感数据类型包括但不限于个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融数据信息、医疗数据信息、车辆数据信息等众多类别，支持全库与子集自动扫描识别，包括数据内容、字段类型、约束关系均可以实现自动识别，并依据类型特征加以分类；针对敏感数据的仿真替换，内置大量数据处理算法对敏感数据进行随机化、模糊化、仿真度替换，保证变形后数据的完整性、仿真性以及数据间的关联关系保持不变，具备灵活的数据抽取组合方式与自助式向导流程，有效降低数据隐私安全处理工作的复杂度。

上讯敏捷数据管理平台ADM采用数据库虚拟化技术解决了交付业务数据的速度和频率问题，数据的快速和多次提供必然导致数据存储资源的大量占用，因此数据库虚拟化底层必须采用一种节约存储的方式来缓解存储容量的压力。存储虚拟化技术能够完全满足这一需求，创建的虚拟数据库实例与原始数据库保持数据的一致性和完整性，不占用存储空间，在初始的虚拟数据库实例中进行增删改查的操作后，才会产生极少的存储空间占用，这部分空间相比于原始数据库总容量，几乎接近于0。敏捷数据管理平台可针对数据库、文件、虚拟机进行备份恢复。

上讯敏捷数据脱敏系统SDM优势：敏感数据识别精确高效通过内置敏感数据类型匹配库，对数据库的敏感数据进行智能定义扫描，保证每一条敏感记录被成功发现，避免漏扫。敏感信息的扫描识别支持全量识别、抽样识别、增量识别，灵活提升敏感数据的扫描识别效率，成功地自动选取敏感数据源。丰富的数据脱敏算法当前系统内置超百种***算法，包括广义的通用型***算法规则，如字符替换、随机生成、截短、加权生成、加密等；也包括保留原有数据属性的仿真型***规则，还包括中文字典库与编码字典库，保证姓名、身份证号、证件号、地址、企业机构代码等***后数据的有效性、可用性，同时自动处理超长字符的截断和***后重复数据的问题。敏捷数据管理平台支持自适应源端的全局重删算法与策略，支持任务级与全局指纹库。数据合法利用

敏捷数据管理平台数据闭环式流转与安全管控，保证了全生命周期数据资产管理。模糊算法

数据库虚拟化技术是一种创新的数据库管理技术，数据库虚拟化技术通过创建一个虚拟域，使得多个虚拟数据库能够共享相同的基础物理数据源。这意味着可以在不复制实际数据的情况下，为不同的业务需求提供服务。在测试环境中，这种技术可以迅速生成一个或多个虚拟数据库实例，每个实例都可以模拟真实数据库的行为，但实际上只占用极小的存储空间。例如，一个具有10TB数据量的虚拟数据库在创建时可能只需要1GB的存储空间，这不仅降低了存储成本，也缩短了部署时间。上讯敏捷数据管理平台正是利用了这种技术对数据进行高效和安全的管理，实现了数据流转传输的自动化，提升了数据合理开发利用的效率。模糊算法