随着互联网、大数据时代的飞速发展,数据的增长与利用达到了一个新的高度,数据的价值得到了人们的重视。电信运营商在大数据的助力下,通过数据挖掘和分析在了解用户、产品改善和提升盈利方面有很大提升。电信运营商拥有着大量用户数据,包括个人身份、社会关系、地理位置、信用状态和通讯录等。然而这些数据在使用时导致的敏感数据的泄露,经常涉及大量客户敏感数据,对客户隐私、企业利益和名誉会造成严重损害,这也成为了信息安全领域日渐严重的问题。而普通的脱敏手段可能会损坏数据本身的价值,这就对数据脱敏算法的研究提出了要求。因此,如何在数据可用性和数据隐私问题上达到一个平衡点成为了如今电信运营商必然要面对和解决的问题。本文主要是对电信运营商在敏感数据上的安全使用问题的研究。主要完成的工作如下:1.针对电信运营商使用数据的不同场景,设计了一个动态/静态脱敏结合的数据脱敏技术方案,可以应对数据分析、共享、开发测试等不同使用场景。2.本文对数值类型数据的脱敏进行研究,在现有的隐私保护方案上实现的脱敏方案达到了保留数据统计特征的效果。满足了数值类型数据在脱敏的前提下,提供数据分析价值的需求。3.本文设计并实现了一个数据脱敏系统,系统主要分为五个部分,分别是:数据源管理、脱敏策略管理、静态数据脱敏、动态数据脱敏和角色权限管理。数据源支持了主流数据库,包括My SQL、Oracle、SQL Server。