数据脱敏是一种广泛采用的保护敏感数据（如信用卡，社保卡，地址等信息）的方法。脱敏数据不仅仅是为了保护你和客户的数据安全，在一些情况下，法律也有相应要求，最著名的例子就是 GDPR。市面上也有各种不同的数据脱敏方法，例如遮挡，替换，洗牌和加密，适用于不同场景。通过对敏感数据进行脱敏处理，组织能够降低数据泄露和未经授权访问的风险，同时仍然能够使用真实数据进行开发、测试和分析等任务。本文来盘点一下 PostgreSQL 的几种常用脱敏方式。
PostgreSQL Anonymizer
PostgreSQL Anonymizer 是个社区贡献的扩展 (https://www.postgresql.org/about/news/postgresql-anonymizer-10-privacy-by-design-for-postgres-2452/)，可以为 PostgreSQL 添加不同的数据脱敏选项和方法。它将脱敏配置存储在 PostgreSQL 的 SECURITY LABEL（安全标签）中。动态脱敏
PostgreSQL Anonymizer 实现动态脱敏的方式是通过将定义某个角色为 "MASKED" 以及脱敏规则。被授予 "MASKED" 角色的用户将无法访问原始数据，而其他角色仍然可以访问。它现已支持多种的脱敏语法，你甚至可以编写自己的规则。这种方法有一定的局限性，例如在他们文档中 (https://postgresql-anonymizer.readthedocs.io/en/latest/dynamic_masking/#limitations) 有提到，如果你同时使用脱敏插件和 GUI 工具如 DBeaver 或 pgAdmin 进行查询的时候可能会出现问题；对于某些查询来说，动态脱敏可能非常慢。此外，不同的脱敏变体需要不同的视图，在角色或底层表发生变化时，这又很快变得难以管理起来。静态脱敏
PostgreSQL Anonymizer 还支持静态脱敏，可以直接转换原始数据集。比如可以用虚假数据替换原始数据，添加噪音或者混淆数据以隐藏敏感信息。静态脱敏的原则是更新包含至少一个被脱敏列的所有表的所有行。基本上意味着 PostgreSQL 将重写磁盘上的所有数据。所以请注意，这种方法会破坏原始数据，并且是一个比较缓慢的过程。因此，在使用静态脱敏之前，请三思而后行。
Bytebase 动态数据脱敏
Bytebase 动态数据脱敏 (https://www.bytebase.com/docs/security/data-masking/overview/) 不依赖于 PostgreSQL 视图或其用户，而是通过 Bytebase 内部管理脱敏策略和授权管理。当用户通过 SQL 编辑器查询时，会自动应用动态脱敏策略。- 全局脱敏规则：工作空间的「管理员」和「DBA」可以批量定义全局脱敏规则。例如，可以将所有名为 email 的列脱敏程度设置为「半脱敏」。这样，修改脱敏策略就无需手动修改数千列了，还节省了维护视图的麻烦。
- 列脱敏规则：工作空间的「管理员」和「DBA」可以将列设置为不同的脱敏级别。列脱敏规则优先于全局脱敏规则。
- 访问未脱敏数据：对于脱敏数据，工作空间的「管理员」和「DBA」可以授予特定用户访问未脱敏数据的权限。
📣 工作空间的「管理员」和「DBA」均为 Bytebase 的角色 (https://www.bytebase.com/docs/concepts/roles-and-permissions/)。
对比
PostgreSQL Anonymizer 的优势在于它是在数据库本身中实现的。因此，无论查询如何发送到数据库，数据脱敏规则都会被强制执行。对于 Bytebase 动态数据脱敏，查询必须通过 SQL 编辑器才会强制执行。Bytebase 动态数据脱敏的优势在于其与所有 PostgreSQL 发行版都兼容，且支持细粒度的脱敏策略和访问权限。只要团队通过 Bytebase SQL 编辑器来查询数据库，那么 Bytebase 动态数据脱敏可以保障组织敏感数据的安全。
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