PolarDB文章推荐·动态脱敏·概述

旗开得胜夜 2022-03-18 22:00:18

本文主要介绍了PolarDB数据库代理(Proxy)提供的动态脱敏功能。

前提条件

PolarDB数据库代理版本需为2.4.12或以上。如何查看和升级当前数据库代理版本,请参见版本升级

说明 当前PolarDB数据库代理版本为1.x.x时,暂不支持通过控制台升级到2.4.12及以上,请提交工单联系技术支持进行升级。

脱敏方案

在数据库使用中,需要实时地从生产环境中的数据库(即生产库)获取最新的客户数据来进行报表生成、数据分析、开发测试等。但为了不泄露真实的客户个人信息(Personmal Identifiable Information),需要将这些数据进行脱敏处理后才能提供给第三方使用。目前脱敏方案包括动态脱敏和静态脱敏两种,PolarDB数据库代理使用的是动态脱敏方案。

表 1. 脱敏方案对比
脱敏方案说明优点缺点
动态脱敏当应用程序发起数据查询请求时,系统会在数据库内部对敏感数据进行变换后再返回给应用程序。

开始查询前,仅需指定需要进行脱敏查询的数据库账号,以及需要脱敏的数据库、表或列的名称即可。

  • 无需修改业务端任何代码,使用成本低。
  • 使用生产库的实时数据,能有效保证数据的实时性。
由于需要对实时数据进行脱敏,因此相较于镜像库,生产库的查询性能会略受影响。
静态脱敏将生产库的全量数据导入至一个镜像数据库中,同时在导数据的过程中对敏感数据进行加密或脱敏。应用程序访问的不是真正的生产库而是镜像库,因此脱敏过程完全不会影响正常业务对生产库的使用。
  • 需要在数据导入的工具中开发一套修改敏感数据的组件,开发成本高。
  • 镜像数据库中的数据会落后于生产库的数据,实时性较差。

工作原理

在PolarDB控制台上设置完脱敏规则后,控制台会将规则写入至Proxy中。当应用程序通过规则中指定的账号连接至数据库并查询规则中指定的列时,Proxy会先将数据库返回的数据脱敏转换,再将脱敏后的数据返回给客户端。1

上图的脱敏规则为:

  • 仅当使用testAcc账号连接数据库进行查询时生效。
  • 仅对查询结果中nameage列的数据进行脱敏。

当应用程序使用testAcc连接数据库,并查询某个表中的nameagehobby时,Proxy会将nameage列的数据进行脱敏后再返回,hobby列的数据则未进行脱敏原样返回。

Proxy会对不同类型的数据进行不同的脱敏处理,具体脱敏处理说明如下表所示。

·····

更多内容可见:https://help.aliyun.com/document_detail/212823.html 

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CSDN-Ada助手 2023-01-13
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内容概要:本文围绕“计及V2G主动支撑的光伏-储能-电动汽车输配协同日前优化调度”展开研究,提出了一种综合考虑光伏发电、储能系统与电动汽车(EV)在V2G(Vehicle-to-Grid)模式下协同参与电网调度的优化模型。通过Matlab代码实现,构建了日前优化调度框架,充分挖掘电动汽车作为移动储能单元的潜力,利用其双向充放电能力为主动配电网提供调峰、填谷和备用等主动支撑服务。研究综合考虑了可再生能源出力不确定性、负荷需求波动以及电动汽车出行行为特征,建立了多主体、多目标的协同优化机制,旨在降低系统运行成本、提高新能源消纳水平,并增强电网运行的稳定性与可靠性。该资源属于电力系统与综合能源系统领域的高水平科研复现资料,具备较强的理论深度与工程应用价值; 适合人群:具备电力系统分析、优化建模基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事智能电网、能源互联网、综合能源系统等相关领域技术研发的专业技术人员; 使用场景及目标:①用于学习和复现源-网-荷-储协同优化调度的核心建模方法与求解流程;②掌握V2G技术在电网调频调峰中的数学建模方法及其在优化调度中的集成应用;③支撑光伏、储能与电动汽车耦合系统的低碳经济调度、鲁棒优化或分布鲁棒优化等前沿课题的研究与仿真验证; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与主流优化工具箱(如YALMIP、CPLEX、Gurobi等)进行实践操作,重点理解目标函数设计、约束条件构建及多变量耦合关系的处理策略,同时可进一步拓展至日内滚动优化、实时调度或多时间尺度协调优化方向开展深入研究。

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