数据库承载着大量的个人信息，甚至还包含一些敏感信息。如何管理这些数据对很多企业来说是一件棘手的事情。数据库开发人员现在可以使用经过验证的工具和技术来保护数据信息。如何保护？这也涉及到数学的巧妙应用。例如，一些看起来只是现代版本密码的最简单系统本质上是经典解码轮的数字版本。随着数学的发展和数字的使用变得更加灵活，密码变得更加复杂。那些在实验室里试验了几十年的技术理念，终于得到了开发和应用，成为了现实。这些算法正在成为巩固业务关系和确保准确和真实工作流程的基础。这些方法使公司更容易为客户提供个性化服务，同时保护他们的隐私。同时，这些方法可以更好地遵守管理数据流的法规，而不会妨碍服务交付。这里有11种工具和技术可以让您的数据库更安全。1.基本加密有时候，最简单的方法往往就足够实用了。现代加密算法使用密钥加密数据，因此只有拥有密钥的人才能读取数据。许多数据库可以使用AES等标准对数据进行加密。如果硬件丢失，这是很好的数据保护。因为没有正确的加密密钥，数据仍然是安全的。然而，这仍然有局限性。如果攻击者能够闯入，对称加密算法对正在运行的计算机的保护就有限了。攻击者可以找到允许数据库处理合法操作的相同密钥。许多数据库提供了加密“静态”信息的选项。例如，Oracle将其选项称为“透明数据加密”，它强调了开发人员不需要采取的额外安全措施。2.差分隐私这种技术以不同的方式部署数学。它不是以加密形式锁定信息，而是添加了特定的噪音，从而难以找到特定的个人。如果噪声值正常，则不会影响整体统计，比如平均值。这意味着，以年龄为例，将数据集中的年龄随机加减几年，平均年龄将保持不变，很难找到年龄发生变化的具体个体，从而保护用户隐私。当然，差分隐私的使用要视场景而定。如果合作伙伴不可信，可以使用差分隐私背后的数据集，通常只是数据平均值和数据集的大小。在某种程度上，许多算法在添加噪声方面做得很好，因为它们不会扭曲许多聚合统计数据。目前，专家们仍然热衷于处理失真位的机器学习算法，这是一个活跃的研究领域。Microsoft和Google提供了将机器学习算法与数据存储集成的工具。例如，Google的Privacy-On-Beam将噪声添加机制与ApacheBeam管道处理相结合。3.哈希函数将大文件缩减为更小的数字，使它们几乎不可逆。这些计算有时称为“消息验证码”或“单向函数”。给定一个特定的结果或代码，找到将生成该特定代码的文件将花费太长时间。哈希函数是区块链的重要组成部分，以跟踪和识别篡改的方式将它们应用于数据更新。这可以防止加密货币交易中的欺诈，许多人正在将这些技术应用于需要确保数据一致性的其他数据库。哈希函数可以帮助企业实现数据合规性。美国国家标准与技术研究院(NIST)安全哈希算法(SHA)是广泛使用的标准集合。一些早期版本（如SHA-0和SHA-1）有明显的弱点，但较新的版本（如SHA-2和SHA-3）被认为更安全。4.数字签名RSA或DSA等数字签名算法是更复杂的计算，将散列函数的篡改检测特性与具有身份验证信息的特定个人或机构相结合。他们依赖于只有责任方知道的秘密密钥。例如，加密货币将财富所有权与知道正确密钥的人联系起来，跟踪个人责任的数据库可以包括验证特定交易的数字签名。5.SNARK简明非交互式知识证明（SNARK）是数字签名的更复杂版本，可以在不泄露信息本身的情况下证明复杂的个人信息。这个技巧依赖于更复杂的数学，有时被称为“零知识证明”（ZKP）。使用像SNARK这样的数据库和其他类似的证明可以保护用户的隐私，同时确保他们合规。例如，一个非常简单的例子可能是数字驾照，它可以证明一个人已达到可以饮酒的年龄，但不会透露他们的出生日期。一些人正致力于将该技术应用于疫苗护照。SNARK和其他非交互式证明是研究的热门领域，基于各种编程语言的数十种算法。6.同态加密处理使用传统加密算法锁定的数据的唯一方法是对其进行解密，这个过程可以将其暴露给任何有权访问计算机以开展工作的人。同态加密算法可以在不解密的情况下对加密信息执行计算。最简单的算法允许算术运算，例如将两个加密数字相加。更复杂的算法可以进行任意计算，但通常要慢得多。为特定问题寻找最有效的方法也是一个热门研究领域。作为该领域研究的先驱之一，IBM发布了一个工具包，用于将其同态加密与iOS和MacOS应用程序集成。7.联邦处理一些开发人员将他们的数据集分成小块，并将它们分布在许多独立的计算机中。有时这些位置会被打乱，因此无法预测哪台计算机将保存哪条记录。该解决方案主要用于可以通过并行运行搜索或分析算法来加速所谓的大数据作业的软件包。最初的意图是速度，一种快速保护数据的方法，但这也可能导致扩展的攻击弹性。8.全分布式数据库如果将一个数据集拆分成几块可以保护隐私，为什么不分成无数块呢？例如，一种常见的方式是将数据直接存储在创建和使用数据的位置。用户的智能手机通常具有大量额外的计算能力和存储空间。如果不需要集中分析和处理，则避免将其发送到云服务器进行处理会更快、更划算。例如，许多浏览器支持复杂数据结构的本地存储。W3C标准包括用于具有键和值的文档样式模型的本地存储以及用于更多关系模型的索引版本。9.合成数据一些研究人员通过随机生成新值来创建纯粹的合成数据集，但其方式遵循相同的模式并且在统计上基本相同。例如，一个名为RTI的研究智库创建了2010年美国人口普查数据的副本，其中包含随机地址的随机人员。这些人完全是虚构的，但他们的家庭住址和个人信息被选择为具有与真实值相同的基本统计数据。在许多情况下，研究人员可以测试算法以生成与真实数据一样准确的数据保护方案。10.中介和经纪人一些研究人员正在开发工具来限制数据收集并在存储数据之前对数据进行预处理。例如，Mozilla的Rally跟踪想要研究互联网流量的研究人员的浏览习惯，在调查期间安装一个特殊的插件，然后在结束时将其删除。该工具将人群关系形式化，并执行收集和聚合规则。11.Datalessstatelesscomputingisthefoundationofmostoftheweb,andmanyefficientdrivescanberebuildedtoworkwithasalessrecordkeepingaspossible.在一些极端情况下，当企业遵守数据合规，用户不接受个性化服务时，删除数据库可以最大程度保护用户隐私。
