摘要：在当今数字化转型的浪潮中，工业数据共享已成为推动制造业创新和效率提升的关键驱动力。数据作为新时代的石油，其价值在共享中得以放大，为工业领域带来了前所未有的机遇。例如，通过共享生产数据，企业能够实现供应链的优化，减少库存成本，提高响应速度。同时，数据分析模型的应

背景

在当今数字化转型的浪潮中，工业数据共享已成为推动制造业创新和效率提升的关键驱动力。数据作为新时代的石油，其价值在共享中得以放大，为工业领域带来了前所未有的机遇。例如，通过共享生产数据，企业能够实现供应链的优化，减少库存成本，提高响应速度。同时，数据分析模型的应用，如预测性维护，能够基于共享的设备运行数据，提前发现潜在故障，从而减少停机时间，提高生产效率。在工业数据共享的背景下，短期的效率提升和成本节约是显而易见的，但长期来看，数据共享将深刻改变工业生态，促进整个行业的可持续发展。

然而，随着工业数据共享的深入，数据安全和隐私保护的问题也日益凸显。数据泄露和滥用的风险不断上升，这不仅威胁到企业的商业机密，也可能侵犯个人隐私，甚至影响国家安全。因此，如何在确保数据安全的前提下，实现数据的有效共享，成为了一个亟待解决的问题。脱敏技术应运而生，它通过技术手段对敏感数据进行处理，以达到保护数据隐私和安全的目的，同时又不损害数据的可用性。脱敏技术的应用，使得企业可以在保护自身利益的同时，充分利用数据资源，推动工业数据共享的健康发展。

面向工业数据的脱敏策略

在工业数据安全共享的背景下，脱敏策略的制定和实施显得尤为重要。工业数据往往包含敏感信息，如生产流程、设备状态、供应链细节等，这些信息若未经处理直接共享，可能会导致商业机密泄露或安全风险。因此，脱敏策略的首要任务是确保数据在共享过程中不泄露关键信息，同时保持数据的可用性和价值。脱敏技术的种类繁多，包括数据匿名化、数据加密、数据扰动等方法。每种方法都有其特定的应用场景和优缺点。例如，数据匿名化技术通过去除或替换个人识别信息，使得数据无法追溯到特定个人，从而保护个人隐私。而数据加密技术则通过加密算法对数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全。选择合适的脱敏技术，需要根据数据的敏感程度、数据共享的范围以及安全需求等因素综合考虑。在工业领域中，通过数据匿名化技术，可以去除或替换数据中的个人标识符，从而保护个人隐私和企业机密。此外，采用隐私保护脱敏技术，如差分隐私，可以在数据分析模型中加入噪声，以防止数据被逆向工程破解。这强调了在工业数据共享中，脱敏策略不仅要保护数据，还要赋予数据所有者对信息的控制权。

脱敏技术在工业数据共享中的作用

在工业数据共享的背景下，脱敏技术扮演着至关重要的角色。随着工业4.0的推进，企业间的数据交换变得日益频繁，数据共享成为提升生产效率、优化资源配置的关键。然而，数据共享的同时也带来了隐私泄露和数据安全的风险。脱敏技术通过一系列处理手段，如数据匿名化、数据加密和隐私保护等，确保敏感信息在共享过程中不被泄露，从而在保护企业商业机密和个人隐私的前提下，实现数据的开放和共享。脱敏技术需要不断更新和适应新的安全挑战，以确保工业数据共享的持续性和安全性。

在工业领域，数据脱敏技术的应用不仅限于保护数据安全，还能够帮助企业遵守相关法律法规，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）。这些法规要求企业在处理个人数据时必须采取适当的技术和组织措施，以确保数据的安全。通过实施脱敏技术，企业可以有效地满足这些法律要求，避免因违规而受到的重罚。此外，脱敏技术还能帮助企业建立良好的公众形象，增强客户和合作伙伴的信任，从而在激烈的市场竞争中获得优势。

数据脱敏概述

数据脱敏类型可以分为静态脱敏和动态脱敏：

静态数据脱敏（SDM），是数据存储时脱敏，存储的是脱敏数据。一般用在非生产环境，如开发、测试、外包和数据分析等环境。

动态数据脱敏（DDM），在数据使用时脱敏，存储的是明文数据或直接存储密文。一般用在生产环境，动态脱敏可以实现不同用户拥有不同的脱敏策略。

数据脱敏技术架构整体可以划分为管理端、执行端。执行端又分为静态脱敏执行端和动态脱敏执行端。管理端负责数据源维护、敏感数据扫描规则配置、数据脱敏规则配置、脱敏任务管理、日志查看、扫描结果查看等核心功能。数据脱敏执行端（Excecutor）负责处理具体脱敏工作，按照管理端数据源、脱敏规则配置，进行脱敏任务执行。

工业数据脱敏应用

在工业数据安全共享的背景下，数据脱敏显得尤为重要，它不仅关系到数据隐私的保护程度，也直接影响到数据在共享过程中的可用性。数据脱敏应用主要分为三大类：隐私保护脱敏、数据匿名化和数据加密。隐私保护脱敏技术通过各种算法和模型，如差分隐私和k-匿名化，确保在不泄露个人敏感信息的前提下，数据仍可用于统计分析和决策支持。例如，在制造业中，通过差分隐私技术对生产数据进行处理，可以在保护企业机密的同时，允许行业分析师对数据进行趋势分析，从而指导生产优化。数据匿名化则通过去除或替换数据中的敏感信息，如姓名、地址等，来实现数据的匿名化处理，这在工业行业共享供应链数据时尤为重要。数据加密技术则通过加密算法，如AES和RSA，确保数据在传输和存储过程中的安全，即便数据被非法截获，也无法被轻易解读。通过这些技术的综合应用，工业数据在共享的同时，能够有效降低数据泄露和滥用的风险，为工业4.0时代的智能制造和精准决策提供了坚实的数据安全基础。

工业数据隐私保护脱敏

在工业数据安全共享的背景下，隐私保护脱敏扮演着至关重要的角色。随着工业4.0的推进，大量敏感数据在企业间共享，以促进创新和效率提升。然而，数据共享的同时也带来了隐私泄露的风险。隐私保护脱敏通过一系列算法和方法，确保在不损害数据可用性的前提下，去除或隐藏数据中的敏感信息，从而保护个人和企业的隐私权益。例如，差分隐私技术通过在数据中加入一定量的随机噪声来保护个体隐私，同时允许对整体数据集进行统计分析。这种技术在处理大规模工业数据时显示出其独特的优势，如在智能电网数据分析中，差分隐私技术可以保护用户用电模式的同时，仍能提供对电网运行状态的洞察。

工业数据匿名化

在工业数据安全共享的背景下，数据匿名化技术扮演着至关重要的角色。通过数据匿名化，可以有效保护个人隐私和企业敏感信息，同时允许数据在不泄露原始信息的前提下被共享和分析。例如，在制造业中，通过匿名化处理后的生产数据可以用于供应链优化，而不必担心泄露具体的生产细节或客户信息。数据匿名化技术的实施需要遵循严格的标准和模型，如k-匿名化模型，它确保每个记录在数据集中至少与其他k-1条记录在某些属性上不可区分，从而大幅降低数据被重新识别的风险。

在实际应用中，数据匿名化的挑战在于平衡匿名化程度与数据可用性之间的关系。过度匿名化可能导致数据失去其分析价值，而不足的匿名化则可能使数据面临被重新识别的风险。因此，选择合适的匿名化算法和参数至关重要。

工业数据加密

在工业数据安全共享的背景下，数据加密扮演着至关重要的角色。随着工业4.0的推进，大量敏感数据在企业间共享，数据加密成为保护这些数据免受未授权访问和泄露的关键手段。例如，在智能工厂中，机器设备产生的数据往往包含生产流程、产品质量和供应链信息等敏感内容，一旦泄露，可能给企业带来巨大的经济损失和市场竞争力的下降。因此，采用先进的加密技术，如同凯撒密码的现代版本——高级加密标准（AES），可以确保数据在传输和存储过程中的安全。此外，结合区块链技术的数据加密模型，为工业数据共享提供了去中心化和不可篡改的特性，进一步增强了数据的安全性。在工业数据安全共享中，数据加密不仅是一种技术手段，更是确保企业数据资产安全的必要保障。

同时，针对传统的数据字段加密可能改变数据格式的情况，采用FPE保留格式加密和OPE次序保留加密等新技术同时实现数据的脱敏与加密，支持数据还原，并且数据在经过安全处理后不影响数据的识别、关联、搜索、计算等可用性。通过应用FPE、OPE等创新密码技术可满足数据脱敏与密文检索等信息共享场景下的新需求。

（1）FPE格式保留加密。

在工业企业系统中，对手机号码、身份证号等涉及公民个人隐私的敏感数据进行加密极其必要，然而使用传统加密技术通常会改变数据格式，使加密后的数据长度和数据类型发生变化，需要系统修改数据结构或重新设计应用程序来适应这种变化，成本非常高昂。格式保留加密（Format-Preserving Encryption，FPE）是最适合用于处理此类数据脱敏需求的密码技术，它可将一种特定格式的明文加密成相同格式的密文，按密码学术语描述，即在一个对称密钥k的控制之下，加密明文x成密文y，y具有和x相同的数据类型和长度。FPE格式保留加密技术可以在不需要更改数据类型或者应用程序的情况下完成对敏感信息的加密以实现数据脱敏处理，FPE具体效果如图所示。

（2）OPE次序保留加密。

数据库经过加密算法加密后会以密文的形式存在，数据的隐私因此受到加密算法的保护，然而在信息共享中特定的数据脱敏安全策略下，有可能为了保证数据的可用性，要求在不解密还原数据库的前提下对密文进行有效的检索查询。

目前可搜索查询的加密算法均只容许单一的精准匹配，换句话说，用户的查询请求只能匹配到某个具体密文，而对于更加复杂的查询请求（如范围查询），以上算法都是无效的。而OPE次序保留加密技术（Order-Preserving Encryption，OPE）能够解决此类问题，应用OPE技术后允许在密文数据库上进行索引、排序和搜索操作，以满足复杂数据脱敏安全策略的设计需求。OPE具体效果如图所示。

总结

在工业数据安全共享领域，脱敏技术的应用已成为保障信息安全的关键手段。通过对工业数据进行脱敏处理，可以有效保护企业敏感信息不被泄露，同时允许数据在不同部门或合作伙伴之间安全共享。

针对工业数据脱敏场景，我司研发Chinasec(安元)数据脱敏系统，采用专业的脱敏算法对敏感数据进行屏蔽和仿真替换，保留脱敏后的原数据的特征和关联性；支持库到文件、文件到库、库到异构库的脱敏，脱敏后的数据能够安全的应用于测试、开发、分析，实现低成本、高效率、安全的使用隐私数据。系统具备动态脱敏能力，对生产系统的数据实时访问时，可以按权限规则实现对返回的数据实时脱敏，防止生产环境的隐私数据泄露。

同时，针对每种敏感数据类型均提供了高度仿真的脱敏规则，保证脱敏后的数据不可逆、保持原有特征、语义，保证不同表之间相同字段的数据关联性，保证数据的长度不超过表结构，能够顺利入库。满足各类开发测试、大数据分析对数据真实性的需要。在避免敏感数据外泄的前提下，保证了各类业务的正常推进。

同时，系统内置了丰富的敏感数据发现规则，通过简单灵活的配置可对数据进行自动扫描，进而识别敏感数据，进行敏感数据脱敏。提供通用、定制要求的脱敏规则，操作简单利于快速部署实施。实现敏感数据的整体交换迁移保护，实现可能存在的敏感数据泄露事件的溯源保护，实现生产环境敏感数据的实时保护。可对敏感数据表进行透明加密，不影响业务系统的同时，防止敏感数据存储泄露。实现在不影响数据使用价值的前提下，进一步提高数据匿名化和数据加密的效率和安全性。

脱敏技术在工业数据安全共享领域扮演着至关重要的角色。通过不断的技术创新和优化，脱敏技术能够更好地适应未来工业数据处理的需求，为工业数据的安全共享提供坚实的技术保障。同时，随着技术的不断进步，脱敏技术也将面临新的挑战和机遇，需要行业内外的共同努力，推动脱敏技术的持续发展和应用。

来源：明朝万达