2013年9月，Corporate Car Online公司將敏感數據交給第三方供應合作商處理，黑客利用第三方的安全漏洞獲取了對數據的訪問權限，導致了85萬名客戶的個人信息泄露，上萬份信用卡信息被曝光。

2014年1月，個人信用評估公司Korea Credit Bureau(KCB)的內部職員非法收集和泄露信用卡公司的客戶信息，導致國民卡、樂天卡及農協卡多家公司的1.04億條用戶個人信息泄露，其中包括客戶貸款交易、信用卡認可免稅書等敏感信息。

2016年5月，央視記者臥底3個月，調查揭露了銀行卡背后規模龐大的黑色產業鏈，通過某銀行內部人員，5分鐘可買1000多條銀行卡信息，每條信息都有卡主姓名、銀行卡號、身份證號、銀行預留手機號碼以及銀行密碼。

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在積累了大量敏感信息和隱私數據的行業，包含身份證號、信用卡號、手機號、位置以及行為偏好的個人敏感信息泄漏的事件時有發生。究其原因，不少是源于在企業業務流程工作場景，如業務分析、開發測試、審計監管和外包業務中使用了真實的業務數據，一旦這些真實數據發生泄露、損壞，就會帶來不可估量的損失。因此，如何在用與防流轉的過程中，實現敏感數據的“隱身”但又能夠保留其真實性，已經成為眾多行業、企業必須面對的一個重要問題。

發現敏感數據，落實隱私保護

數據脫敏技術的出現，一方面保護了企業重要數據資產免受外界黑客的滋擾，另一方面還可以防止企業內部員工濫用隱私數據，一定程度上降低了真實數據流轉的安全風險。但是，目前多數行業用戶還停留在人工及腳本的脫敏實現方式，無法應對大體量數據的脫敏要求，并且容易出現脫敏不徹底、效率低下、異常中斷等各類問題。此外，從法律合規性層面分析，因脫敏過程中人工干預導致的信息泄漏事件屢見不鮮，監守自盜問題頗為嚴重。

伴隨著人工智能技術的發展和應用，自然語言處理、數據挖掘、機器學習、數據可視化等智能技術引入數據安全領域，也為數據脫敏方式的改進和創新帶來了新的轉機，在不改變現有業務流程的前提下，運用新的智能數據脫敏技術能夠有效控制成本，降低復雜度和風險，在幫助用戶提高敏感數據的安全性和保密等級，降低非生產環境中真實數據泄露風險的同時，實現對隱私數據的合理合規管理。

世平數據脫敏管理系統/SIMP-SDM通過內置豐富的數據脫敏算法，無縫對接用戶業務流程，按照預設、自定義的脫敏規則，對特定的敏感數據進行智能發現、梳理識別、自動抽取、高效脫敏和數據分發，實現敏感和隱私數據的變形和模糊化處理，進而確保在開發、測試和非生產環境以及外包環境中安全使用脫敏后的真實數據集。例如用相似的字符替代一些字段，用屏蔽字符替代字符，用虛擬的姓氏替代真正的姓氏，以及在數據庫數列中對數據進行重組等等，使顯示出來的數據是“逼真”的，仿佛為原始的敏感數據穿上了一件“防護衣”。同時，高效、易用、可擴展的功能特性使得世平數據脫敏管理系統能夠實現脫敏后的各種表格中數據關聯關系依然保持一致，只需在一個表中應用替換算法，其它表格中客戶相關信息同時進行自動更改。

（世平數據脫敏管理系統應用場景）

目前，世平數據安全管理解決方案已在政府、保密、金融、能源等行業得到了成功應用。從數據庫保密檢查、敏感信息安全評估到數據泄漏防護，新一代數據安全防護體系和解決方案的應用，將能夠幫助企業在滿足政策法規要求的同時，以較低的成本保護核心數據資產，有效降低秘密信息、敏感數據和隱私信息的泄露風險，幫助國家、政府和企業更安全可靠地使用海量數據，創造更大的商業價值。