2023年涌现了许多值得技术人员关注的技术，数据掩码便是其中之一。尽管数据掩码与数据泄露防护在实施方式上相似，但两者的用例截然不同。
多年来，数据泄露防护一直是各类主流Web应用和API安全解决方案具备的能力。但随着生成式AI等技术的兴起，数据掩码的必要性才开始显现。
什么是数据掩码？
数据掩码是一种保护敏感信息的技术，通过使用结构和格式相似的虚构或经过扰乱的数据替换或模糊处理原始数据来实现保护。这种方法通常用于必须共享数据或将数据用于测试、训练或分析，但实际敏感信息仍需保密的场景。数据掩码有助于组织遵守数据隐私法规、降低数据泄露风险，并保护数据集中相关个人的隐私。
什么是数据泄露防护？
数据泄露防护（DLP）是一套旨在保护敏感信息免遭未经授权的访问、披露或滥用的策略、政策和工具。DLP的主要目标是防止个人信息、知识产权或商业秘密等机密数据因意外或故意行为泄露到组织的网络或系统之外。
同类比较？
市场似乎有些过于纠结细节，声称青苹果与红苹果并不相同。毕竟，数据掩码和DLP通常都依赖相同的技术，对应用和API使用的敏感数据字段进行“掩码”或“混淆”。
两者的区别体现在两个方面。
首先，数据掩码的主要用户是开发人员、数据科学家和MLOps人员。他们是需要使用以下数据进行测试和训练或分析的员工或合作伙伴：真实客户数据。这会给希望保持匿名的客户带来风险，而且企业隐私政策可能已承诺保护其匿名性。DLP的最终用户是企业。企业有责任遵守相关法规，对账号和信用卡号等敏感信息进行掩码处理；一旦数据泄露，企业也会蒙受损失。可以说，组织采用DLP是为了保护消费者，事实也确实如此，但主要驱动因素通常是法规要求。
其次，DLP仅识别和掩码个人信息中的特定子集。例如，我收到的账单会掩码账号，但不会掩码姓名和地址。使用数据掩码时，通常会对姓名、地址及其他身份识别信息进行模糊处理，以确保客户保持匿名。对于以分析为目标的用例尤其如此：企业需要从不同客户的数据中寻找模式和关联，用于营销或预测，但又不应识别具体客户。
应重点关注数据掩码
如果您正在列出2024年值得关注的技术，那么数据掩码无疑应位列前十。
这是因为数据掩码广泛适用于多种工作，尤其适用于侧重数据分析和机器学习模型训练的工作，可用于深入了解客户行为，或发现有助于制定业务战略的模式。
随着生成式AI和传统AI开始渗透到全球各类产品和服务中，消费者日益意识到保护隐私的必要性。企业若能对敏感数据进行掩码处理，既可推进AI计划，又能满足客户的隐私需求。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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