2013年9月，Corporate Car Online公司将敏感数据交给第三方供应合作商处理，黑客利用第三方的安全漏洞获取了对数据的访问权限，导致了85万名客户的个人信息泄露，上万份信用卡信息被曝光。

2014年1月，个人信用评估公司Korea Credit Bureau(KCB)的内部职员非法收集和泄露信用卡公司的客户信息，导致国民卡、乐天卡及农协卡多家公司的1.04亿条用户个人信息泄露，其中包括客户贷款交易、信用卡认可免税书等敏感信息。

2016年5月，央视记者卧底3个月，调查揭露了银行卡背后规模庞大的黑色产业链，通过某银行内部人员，5分钟可买1000多条银行卡信息，每条信息都有卡主姓名、银行卡号、身份证号、银行预留手机号码以及银行密码。

……

在积累了大量敏感信息和隐私数据的行业，包含身份证号、信用卡号、手机号、位置以及行为偏好的个人敏感信息泄漏的事件时有发生。究其原因，不少是源于在企业业务流程工作场景，如业务分析、开发测试、审计监管和外包业务中使用了真实的业务数据，一旦这些真实数据发生泄露、损坏，就会带来不可估量的损失。因此，如何在用与防流转的过程中，实现敏感数据的“隐身”但又能够保留其真实性，已经成为众多行业、企业必须面对的一个重要问题。

发现敏感数据，落实隐私保护

数据脱敏技术的出现，一方面保护了企业重要数据资产免受外界黑客的滋扰，另一方面还可以防止企业内部员工滥用隐私数据，一定程度上降低了真实数据流转的安全风险。但是，目前多数行业用户还停留在人工及脚本的脱敏实现方式，无法应对大体量数据的脱敏要求，并且容易出现脱敏不彻底、效率低下、异常中断等各类问题。此外，从法律合规性层面分析，因脱敏过程中人工干预导致的信息泄漏事件屡见不鲜，监守自盗问题颇为严重。

伴随着人工智能技术的发展和应用，自然语言处理、数据挖掘、机器学习、数据可视化等智能技术引入数据安全领域，也为数据脱敏方式的改进和创新带来了新的转机，在不改变现有业务流程的前提下，运用新的智能数据脱敏技术能够有效控制成本，降低复杂度和风险，在帮助用户提高敏感数据的安全性和保密等级，降低非生产环境中真实数据泄露风险的同时，实现对隐私数据的合理合规管理。

世平数据脱敏管理系统/SIMP-SDM通过内置丰富的数据脱敏算法，无缝对接用户业务流程，按照预设、自定义的脱敏规则，对特定的敏感数据进行智能发现、梳理识别、自动抽取、高效脱敏和数据分发，实现敏感和隐私数据的变形和模糊化处理，进而确保在开发、测试和非生产环境以及外包环境中安全使用脱敏后的真实数据集。例如用相似的字符替代一些字段，用屏蔽字符替代字符，用虚拟的姓氏替代真正的姓氏，以及在数据库数列中对数据进行重组等等，使显示出来的数据是“逼真”的，仿佛为原始的敏感数据穿上了一件“防护衣”。同时，高效、易用、可扩展的功能特性使得世平数据脱敏管理系统能够实现脱敏后的各种表格中数据关联关系依然保持一致，只需在一个表中应用替换算法，其它表格中客户相关信息同时进行自动更改。

（世平数据脱敏管理系统应用场景）

目前，世平数据安全管理解决方案已在政府、保密、金融、能源等行业得到了成功应用。从数据库保密检查、敏感信息安全评估到数据泄漏防护，新一代数据安全防护体系和解决方案的应用，将能够帮助企业在满足政策法规要求的同时，以较低的成本保护核心数据资产，有效降低秘密信息、敏感数据和隐私信息的泄露风险，帮助国家、政府和企业更安全可靠地使用海量数据，创造更大的商业价值。