本文由【云老大】 TG@yunlaoda360 撰写
使用Google Cloud DLP（Data Loss Prevention）
Google Cloud DLP 是一个专门用于发现、分类和保护敏感数据的服务，支持多种脱敏方法，包括掩码、加密、替换等。
脱敏方法
- 掩码：将敏感数据的部分字符替换为掩码字符（如星号或“X”），例如将身份证号的中间部分隐藏。
- 加密：使用加密算法（如AES或SHA-256）对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储中的安全性。
- 替换：用虚拟值替换真实值，例如将手机号统一替换为“13800000000”。
- 加噪：在数据中注入随机噪声，以降低数据的敏感性。
实现步骤
- 创建存储桶和上传文件：在Google Cloud Storage中创建存储桶，并上传需要脱敏的文件。
- 创建KMS密钥：使用Google Cloud KMS创建加密密钥，用于脱敏操作。
- 创建脱敏模板：在Cloud DLP中创建脱敏模板，定义脱敏规则和方法。
- 运行脱敏任务：使用Dataflow或Data Fusion等工具，结合Cloud DLP和KMS，对数据进行脱敏处理。
动态脱敏
动态脱敏适用于实时数据访问场景，可以根据用户角色和权限实时进行脱敏处理。例如，普通用户只能看到部分掩盖的信息，而管理员可以查看完整数据。
自动化脱敏
通过编写脚本或使用自动化工具，可以快速实现数据脱敏，减少人工操作失误的风险。例如，可以使用Python脚本连接到数据库，按照预定义的规则对数据进行脱敏。
通过这些方法，谷歌云服务器能够有效保护敏感数据，确保数据在存储、传输和使用过程中的安全性和隐私性。
