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一种支持动态可用性调节的数据脱敏算法框架及其在金融系统中的实现1

一种支持动态可用性调节的数据脱敏算法框架及其在金融系

统中的实现

1.研究背景

1.1数据脱敏的重要性

数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据

的可靠保护。在当今数字化时代，数据的价值日益凸显，但数据的敏感性也带来了诸多

风险。根据相关统计，全球每年因数据泄露导致的经济损失高达数千亿美元，其中不乏

因数据未经过有效脱敏而引发的安全事件。数据脱敏能够有效保护个人隐私、商业机密

以及国家重要信息，防止数据在存储、传输和使用过程中被非法获取和滥用。例如，在

医疗领域，患者的病历信息包含大量个人隐私，通过数据脱敏可以确保在进行数据分析

和共享时，不会泄露患者的敏感信息，同时又能满足医疗研究和临床决策的需求。

1.2金融系统对数据安全的特殊需求

金融系统作为国家经济的核心，对数据安全有着极为严格的要求。金融数据不仅涉

及个人的财务信息，还关系到国家的金融稳定和经济安全。一旦金融数据被泄露或篡

改，可能会引发个人财产损失、金融机构信誉受损甚至系统性金融风险。据国际金融机

构的调研显示，超过90%的金融机构将数据安全视为其业务运营的首要保障因素。金

融系统需要处理海量的交易数据，这些数据的完整性和准确性至关重要。因此，金融系

统对数据脱敏技术提出了更高的要求，既要确保数据在脱敏后仍然能够满足业务逻辑

和数据分析的需求，又要保证脱敏过程的高效性和动态可调节性，以适应金融业务的复

杂性和多变性。例如，在证券交易中，实时的交易数据需要进行快速脱敏处理，以防止

敏感信息泄露，同时又要保证交易系统的正常运行和数据的可用性。

2.动态可用性调节数据脱敏算法框架

2.1框架设计目标

本研究旨在设计一种支持动态可用性调节的数据脱敏算法框架，以满足金融系统

对数据安全和可用性的双重需求。框架设计的主要目标包括：

•数据安全性：确保脱敏后的数据无法被还原或推断出原始敏感信息，防止数据泄

露风险。根据金融行业标准，脱敏后的数据应通过严格的安全性测试，确保其符

合监管要求。

2.动态可用性调节数据脱敏算法框架2

•数据可用性：脱敏后的数据应保留足够的信息量，以满足金融业务逻辑和数据分

析的需求。例如，在风险评估模型中，脱敏数据应能够准确反映客户的信用状况，

其预测准确率不应低于使用原始数据时的90%。

•动态调节能力：金融业务场景复杂多变，数据脱敏需求也会随之变化。框架应能

够根据不同的业务场景和数据敏感程度，动态调节脱敏强度和可用性，以实现安

全性和可用性的平衡。例如，在低风险业务场景中，可以适当降低脱敏强度以提

高数据可用性；在高风险场景中，则加强脱敏处理。

•高效性：金融系统对数据处理的实时性要求较高，尤其是在高频交易等场景中。因

此，框架应具备高效的脱敏处理能力，确保在不影响业务正常运行的前提下，快

速完成数据脱敏。例如，对于每秒处理数千笔交易的系统，脱敏算法的处理延迟

应控制在毫秒级别。

2.2核心技术与方法

为了实现上述设计目标，本研究采用了以下核心技术与方法：

•基于差分隐私的数据脱敏技术：差分隐私是一种强大的隐私保护机制，能够在数

据发布过程中添加噪声，从而保护个体隐私。在本框架中，通过引入差分隐私算

法，为数据添加适量的噪声，确保脱敏后的数据无法被精确还原。例如，在处理

金融客户的收入数据时，通过差分隐私算法添加噪声后，攻击者无法准确推断出

客户的实际收入，但数据的整体分布特征仍然保留，可用于统计分析。

•多维度数据脱敏方法：金融数据具有多维度的特点，包括数值型、文本型和时间

序列型等。针对不同类型的敏感数据，采用相应的脱敏方法。对于数值型数据，采

用偏移、截断等方法；对于文本型数据，采用字符替换、加密等技术；对于时间序

列数据，采用时间偏移和数据平滑等手段。例如，在处理信用卡交易记录时，对

交易金额采用偏移脱