印刻数据库

外观

DB2 数据掩码 ​

数据掩码概述 ​

DB2 数据掩码是一种数据库安全技术，用于保护敏感数据，同时允许合法用户访问数据进行测试、开发和分析。数据掩码通过替换、混淆或加密敏感数据，确保数据在非生产环境中使用时不会泄露敏感信息。

数据掩码类型 ​

静态数据掩码 ​

静态数据掩码是在数据从生产环境复制到非生产环境之前应用的掩码技术，适用于数据迁移和备份场景。

动态数据掩码 ​

动态数据掩码是在查询执行时实时应用的掩码技术，适用于生产环境中需要限制敏感数据访问的场景。

持久数据掩码 ​

持久数据掩码是将掩码后的数据永久存储在数据库中的技术，适用于需要长期保护敏感数据的场景。

按需数据掩码 ​

按需数据掩码是根据用户请求或特定条件动态应用的掩码技术，适用于灵活的数据访问控制场景。

数据掩码架构与组件 ​

数据掩码管理器 ​

DB2 数据掩码管理器负责协调整个数据掩码过程，包括掩码规则管理、掩码策略执行和掩码结果验证。

掩码规则引擎 ​

掩码规则引擎负责根据预定义的掩码规则对敏感数据进行转换和处理。

数据字典 ​

数据字典用于存储敏感数据的元数据信息，包括数据类型、位置和敏感度级别。

权限管理器 ​

权限管理器负责控制用户对掩码数据的访问权限，确保只有授权用户才能访问敏感数据。

数据掩码配置 ​

敏感数据识别配置 ​

sql
-- 创建敏感数据规则
CREATE MASKING RULE email_masking_rule
  ON COLUMN email
  FOR TYPE VARCHAR(255)
  USING '***@' || SUBSTR(email, INSTR(email, '@') + 1);

-- 创建敏感数据策略
CREATE MASKING POLICY sensitive_data_policy
  USING email_masking_rule;

数据掩码参数优化 ​

sql
-- 启用数据掩码功能
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING masking_enabled YES;

-- 设置数据掩码缓存大小
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING masking_cache_size 1024;

数据掩码操作步骤 ​

静态数据掩码执行 ​

  1. 识别敏感数据字段
  2. 创建掩码规则和策略
  3. 执行数据复制并应用掩码
  4. 验证掩码结果
sql
-- 识别敏感数据字段
SELECT tabname, colname, typename
FROM syscat.columns
WHERE tabname IN ('CUSTOMERS', 'EMPLOYEES')
AND colname IN ('EMAIL', 'PHONE', 'CREDIT_CARD');

-- 创建掩码规则
CREATE MASKING RULE credit_card_masking
  ON COLUMN credit_card
  FOR TYPE VARCHAR(16)
  USING 'XXXX-XXXX-XXXX-' || SUBSTR(credit_card, 13);

-- 创建掩码策略
CREATE MASKING POLICY customer_data_policy
  USING credit_card_masking, email_masking_rule;

-- 应用掩码策略
APPLY MASKING POLICY customer_data_policy
  TO TABLE customers;

动态数据掩码执行 ​

  1. 创建动态掩码规则
  2. 配置用户权限
  3. 验证动态掩码效果
sql
-- 创建动态掩码规则
CREATE DYNAMIC MASKING RULE phone_dynamic_masking
  ON COLUMN phone
  FOR TYPE VARCHAR(20)
  USING 'XXX-XXX-' || SUBSTR(phone, 8);

-- 授权用户访问掩码数据
GRANT EXECUTE ON MASKING RULE phone_dynamic_masking TO USER test_user;

-- 验证动态掩码效果
CONNECT TO sample USER test_user;
SELECT phone FROM customers WHERE customer_id = 1;

数据掩码策略设计 ​

基于数据敏感度的掩码策略 ​

  • 高敏感度数据：完全替换或加密（如信用卡号、社会安全号）
  • 中敏感度数据：部分掩码（如电话号码、电子邮件）
  • 低敏感度数据：轻微混淆（如姓名、地址）

基于用户角色的掩码策略 ​

  • 管理员角色：可以访问完整数据
  • 开发人员角色：可以访问掩码后的数据
  • 测试人员角色：可以访问高度掩码后的数据
  • 第三方角色：可以访问最低权限的掩码数据

数据掩码优化 ​

掩码性能优化 ​

sql
-- 启用掩码缓存
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING masking_cache_enabled YES;

-- 设置掩码并行度
UPDATE DATABASE CONFIGURATION FOR sample USING masking_parallelism 4;

掩码存储优化 ​

sql
-- 压缩掩码后的数据
ALTER TABLE customers COMPRESS YES;

-- 优化掩码索引
CREATE INDEX idx_customer_email_masked ON customers (SUBSTR(email, INSTR(email, '@') + 1));

数据掩码测试 ​

掩码完整性测试 ​

sql
-- 验证掩码规则覆盖率
SELECT COUNT(*) FROM syscat.maskingrules;

-- 验证掩码策略应用情况
SELECT * FROM syscat.maskingpolicies WHERE enabled = 'Y';

掩码质量测试 ​

sql
-- 测试掩码前后数据对比
SELECT email, 
       '***@' || SUBSTR(email, INSTR(email, '@') + 1) AS masked_email
FROM customers
WHERE customer_id = 1;

数据掩码故障排除 ​

常见掩码错误及解决方法 ​

  1. SQL20487N：掩码规则无效

    • 检查掩码规则语法
    • 验证数据类型匹配

  2. SQL20488N：掩码策略应用失败

    • 检查掩码策略配置
    • 验证表和列存在

  3. SQL20489N：用户权限不足

    • 检查用户权限配置
    • 验证掩码规则授权

版本差异 ​

DB2 10.5 及之前版本 ​

  • 数据掩码功能有限
  • 主要依赖第三方工具
  • 静态掩码支持不完善

DB2 11.1 版本 ​

  • 引入了基本的数据掩码功能
  • 支持静态数据掩码
  • 提供了简单的掩码规则

DB2 11.5 版本 ​

  • 增强了数据掩码功能
  • 支持动态数据掩码
  • 提供了丰富的掩码函数
  • 增强了掩码策略管理

生产环境最佳实践 ​

  1. 全面识别敏感数据：使用自动化工具识别所有敏感数据
  2. 制定完善的掩码策略：根据数据敏感度和用户角色制定不同的掩码策略
  3. 定期更新掩码规则：根据业务需求和法规要求定期更新掩码规则
  4. 验证掩码效果：定期测试掩码效果，确保敏感数据得到有效保护
  5. 监控掩码活动：监控数据掩码操作，及时发现和解决问题
  6. 文档化掩码流程：详细记录数据掩码的配置和操作流程
  7. 培训相关人员：确保相关人员了解数据掩码的重要性和操作方法

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何识别数据库中的敏感数据？ ​

A1: 可以通过以下方法识别敏感数据：

sql
-- 搜索包含敏感关键字的列
SELECT tabname, colname
FROM syscat.columns
WHERE colname LIKE '%CREDIT%' OR colname LIKE '%SSN%' OR colname LIKE '%EMAIL%';

-- 使用数据发现工具
CALL SYSPROC.DISCOVER_SENSITIVE_DATA('sample', 'CUSTOMERS');

Q2: 数据掩码会影响数据库性能吗？ ​

A2: 数据掩码可能会对数据库性能产生一定影响，尤其是动态数据掩码。可以通过以下方式优化性能：

  • 启用掩码缓存
  • 优化掩码规则
  • 合理设置掩码并行度
  • 只对必要的数据应用掩码

Q3: 如何验证数据掩码的有效性？ ​

A3: 可以通过以下方式验证数据掩码的有效性：

  • 执行掩码前后的数据对比
  • 检查掩码后的数据是否符合预期格式
  • 验证未授权用户无法访问敏感数据
  • 定期进行安全审计

Q4: 静态数据掩码和动态数据掩码有什么区别？ ​

A4: 静态数据掩码是在数据复制时应用的，适用于非生产环境；动态数据掩码是在查询执行时实时应用的，适用于生产环境。静态数据掩码性能影响较小，但灵活性较低；动态数据掩码灵活性较高，但可能影响查询性能。

Q5: 如何处理复杂的数据掩码需求？ ​

A5: 对于复杂的数据掩码需求，可以：

  • 创建自定义掩码函数
  • 组合使用多种掩码技术
  • 利用第三方数据掩码工具
  • 开发定制的数据掩码解决方案

Q6: 数据掩码与数据加密有什么区别？ ​

A6: 数据掩码是通过替换、混淆或转换数据来保护敏感信息，而数据加密是通过算法将数据转换为密文。数据掩码主要用于非生产环境和有限的生产环境访问，而数据加密主要用于保护静态和传输中的数据。数据掩码可以部分保留数据的可用性，而数据加密则完全隐藏数据内容。

总结 ​

DB2 数据掩码是保护敏感数据的重要工具，通过静态或动态方式对敏感数据进行转换和处理，确保数据在非生产环境中使用时不会泄露敏感信息。建立完善的数据掩码策略、定期更新掩码规则、验证掩码效果是确保数据掩码有效性的关键。通过合理使用数据掩码技术，可以在保证数据安全性的同时，提高数据的可用性和灵活性。