随机算法

敏感数据管理是ADM功能模块之一，主要针对敏感数据的变形处理使用，提供集敏感数据自动识别、仿真处理与数据交付为一体的敏感数据管理功能，覆盖了敏感数据使用与管理的全部场景。针对敏感数据识别提供通用数据特征库覆盖个人身份信息、组织机构信息、资质资格证信息、金融、医疗等行业信息，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处理，ADM内置大量数据算法对敏感数据进行随机化、模糊化、仿真度高的替换，保证处理后数据的完整性、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与自助式向导敏感数据处理流程，有效降低敏感数据处理工作的复杂度。上讯ADM重点攻克数据库虚拟化**技术，实现数据采集、存储、流转、传输等各个环节的全流程化管理。随机算法

敏捷数据备份采用旁路式接入方式备份数据库或文件，借助数据库自身官方的备份接口，例如中兴GoldenDB可通过xtrabackup/mysqldump等方式，进行全量备份、后续持续增量备份、实时日志同步，三者结合进行全量快照的合成，保障每一次恢复均为完全恢复，缩短数据恢复的时间，同时，采用日志校验技术，保证了同步数据和生产数据的完整性和一致性。在数据备份方面，敏捷数据备份更注重备份功能的稳定性，减少对生产业务系统的影响和干扰，因此，越是成熟稳定的技术越容易被应用。敏感数据的发现上讯ADM产品虚拟数据支持无限副本，几乎不占用额外的存储空间。

基于CDM技术的敏捷数据管理方案，通过一份原始数据副本，可快速创建出多个虚拟数据副本，这些虚拟数据副本相对原始存储几乎不占用任何存储空间，且整个发布动作可以在分钟级完成。也就是说，该方案在通过获取一份生产数据作为黄金副本的情况下，可对外发布多份虚拟数据用于准生产、测试环境等场景的数据交付，每一份虚拟数据都是互不影响的，并且是可读写的，数据在经过变更后，可通过快照进行状态保存，多个快照之间可以任意切换，这种数据发布方式比传统拷贝的方式，方便快捷、耗时短，且虚拟数据集中存放在数据存储池中，通过数据挂载方式交付给目标环境使用，实现了数据快速交付与管理，并且实现了数据的集中管控。

敏捷数据管理平台（ADM）产品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。哪个产品支持仿真的敏感数据处理？

组织者具有数据安全发布的能力，通过建立一套统一的数据发布系统如敏捷数据管理平台ADM，规定数据发布的统一格式、数据发布的用途、以及发布者与使用者指向关系。首先根据数据发布的需求由发布者准备基准数据，然后采用技术手段进行数据一对一、一对多的关联发布，数据发布关联拓扑可实时监控，记录数据的走向和动态，便于数据发布后的监管审计，针对公开发布的数据应具备定期发现敏感数据的能力，在发布前提供变形处理，降低数据发布的安全风险。 哪个产品支持向导式敏感数据处理流程？随机算法

上讯ADM荣获网信自主创新“尖锋榜”产品奖。随机算法

部署敏捷数据管理平台ADM产品可实现数据资源的可视化管理，有效满足上中下游数据的政策合规。ADM平台具备根据管理人员、测试需求等内容的不同进行分组划分的功能，将处理过的数据进行分组管理，从下游测试数据管理的源头管控数据资源的类别，做到从源头划分类别，使下游测试数据管理形成上游数据源-中游数据中转-下游数据目标的闭环式数据使用流程，规范化的数据流程使数据管理者成为数据的负责人，自动化的资源管理也更有效地为金融行业用户提供安全的数据管理方案。同时，ADM提供对数据流转的树状拓扑结构图，可详细了解数据的来源、所属存储池、挂载的测试服务器，以及数据快照的层级关系，方便对系统全局的数据使用结构进行预览，通过可视化的结构拓扑图，帮助用户了解下游测试网中测试数据的归属关系，完善数据流转路径，优化数据资源的合理分配，可视化功能的动态展示将助力企业向着智能化数据安全治理的方向转型。随机算法