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1、无效化无效化方案在处理待脱敏的数据时，通过对字段数据值进行截断、加密、隐藏 等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值。一般采用特殊字符（*等）代替真值，这种隐藏敏感数据的方法简单，但缺点是用户无法得知原数据的格式，如果想要获取完整信息，要让用户授权查询。 截断方式比如我们将身份证号用 * 替换真实数字就变成了 "220724 ****** 3523"，非常简单。 隐藏方式2、随机值随机值替换，字母变为随机字母，数字变为随机数字，文字随机替换文字的方式来改变敏感数据，这种方案的优点在于可以在一定程度上保留原有数据的格式，往往这种方法用户不易察觉的。我们看到 name 和 idnumber 字段进行了随机化脱敏，而名字姓、氏随机化稍有特殊，需要有对应姓氏字典数据支持。 随机值3、数据替换数据替换与前边的无效化方式比较相似，不同的是这里不以特殊字符进行遮挡，而是用一个设定的虚拟值替换真值。比如说我们将手机号统一设置成 “13651300000”。 数据替换4、对称加密对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法，通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密，密文格式与原始数据在逻辑规则上一致，通过密钥解密可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。 对称加密5、平均值平均值方案经常用在统计场景，针对数值型数据，我们先计算它们的均值，然后使脱敏后的值在均值附近随机分布，从而保持数据的总和不变。 原始数据对价格字段 price 做平均值处理后，字段总金额不变，但脱敏后的字段值都在均值 60 附近。 平均值6、偏移和取整这种方式通过随机移位改变数字数据，偏移取整在保持了数据的安全性的同时保证了范围的大致真实性，比之前几种方案更接近真实数据，在大数据分析场景中意义比较大。二、怎样消除大数据？
要消除大数据，可以使用数据清理和过滤技术，如去重、筛选、清除无效数据、数据脱敏等方法。此外，可以使用数据加密、备份和恢复等安全措施来保护敏感数据。使用数据分析和挖掘技术也可以帮助理解和利用数据。重要的是，必须严格遵守相关法规和隐私政策，确保数据的安全和保密。
