數據中臺被譽為大數據的下一站，核心思想是數據共享。數據中臺距離業務更近，可以為業務提供速度更快的服務。數據中臺將數據生產為數據API 服務，以更高效的方式提供給業務，是加速企業從數據到業務價值過程的中間層。

數據中臺存在哪些數據安全隱患？

數據中臺天然具有開放性和高效性的特點，強調效率的同時帶來了不容忽視的數據安全隱患。在數據中臺中，數據全生命周期涉及到的安全風險涵蓋了數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據處理、交換共享使用五個環節。

昂楷新技術攻克數據中臺安全問題

昂楷科技磐石研究院針對國內主要的阿里云、華為云數據中臺的數據特性和業務支撐要求：

API類型多，需要兼顧各種場景的數據共享；

數據量大，每日增量數據量大；

業務快速響應，脫敏實時性高；

脫敏工作量巨大，系統承載高等。

集中精力攻克難關，聚焦于這兩類數據中臺打造數據中臺安全脫敏系統，成功實現了阿里云RDS、阿里云Maxcompute、華為云 FusionInsight、華為云GaussDB（DWS）數據中臺的數據脫敏。云數據中臺和數據脫敏的架構關系如下圖所示：

云數據中臺作為后臺的數據資源重組機構，承擔著業務數據向數據資產的轉化。重整后數據價值進一步提高，并且可以直接由數據資產轉化價值資源。所以在中臺部分必須重構數據安全方案，同時按照數據使用的業務環境進行目標牽引。數據脫敏整體方案示意圖如下：

數據脫敏支持容器云場景下，通過集群部署架構，管理多臺脫敏系統實現并行計算、負載均衡、任務單元智能分配，以及故障節點自動接管。針對數據中臺業務量大的特征，采用多線程技術優化中間過程。

集群部署模式價值點

第一，性能大幅度提升。通過集群部署，增加了脫敏處理的吞吐量，滿足了客戶在有限時間周期內大數據量脫敏處理的應用場景。

第二，系統高可用。彌補了單一脫敏設備在數據處理過程中遇到網絡環境異常、設備異常等突發事件帶來的任務中斷，保證系統的高可用性。

脫敏針對云數據中臺生命周期過程中的數據安全風險，主要實現了以下困難問題的解決。

通過多個項目驗證，數據脫敏的價值體現如下，最大限度的實現了脫敏工作自動化；多種脫敏算法保留了不同業務的數據價值；多節點多線程處理任務, 實現主流數據庫脫敏性能提升1倍以上和大數據庫組件脫敏性能提升12倍以上，增量數據脫敏分鐘級“準”實時同步，無丟包無失效。