成立于1998年的大连银行，和很多地方性股份制商业银行一样，一直以“服务地方经济、服务中小企业、服务市民”为市场定位，他们先后为大连市基础设施改造、区域经济发展提供了一揽子金融支持，实现了中小企业融资的一站式服务。经过多年发展，大连银行更是成为唯一在全部四个直辖市均设有分行的城商行，使其作为全国性股份制商业银行的架构初具雏形。全行现有员工近5000人，4家中心支行，8家分行，共130多个营业网点。

大连银行从创建伊始，就非常注重数据的安全性，他们分阶段利用不同的技术手段，梳理了客户现有系统的数据中敏感信息及表间及系统间的逻辑关系，制定出符合监管要求并同时满足开发测试过程中数据使用需要的数据脱敏规则，并积极探索市场上数据管理工具，进而设计开发出适合大连银行具体需求的、可重复调用的数据脱敏模块，管理对敏感数据的访问，防范生产数据泄露等安全隐患，完善信息科技风险管理体系。

挑战：确保敏感信息安全 防止敏感数据泄露　　

随着大连银行业务的快速发展，业务生产系统积累了大量包含客户账户等敏感信息的数据。而这些数据，在银行的很多工作场景中都会得到使用，例如，业务分析、开发测试、审计监管，甚至是一些外包业务等方面，使用的都是真实的业务数据和信息。如果这些数据发生泄露、损坏，不仅会给银行带来经济上的损失，更重要的是会大大影响用户对于银行的信任度。如何保证生产数据安全已经成为大连银行必须面对的一个重要的问题。

银监会发布的《中国银行业十二五信息科技发展规则监管指导意见》文件中对于城市商业银行明确提出加强数据、文档的安全管理，逐步建立信息资产分类分级保护机制。完善敏感信息存储和传输等高风险环节的控制措施，对数据、文档的访问应建立严格的审批机制，对用于测试的生产数据要进行脱敏处理，严格防止敏感数据泄露。

大连银行很早就对开发和测试中使用的真实数据予以保护，他们在系统测试环节一直使用长期不更新的客户数据（已做脱敏处理），但随着业务发展，更多新应用已经完全不适合利用这些老旧数据进行测试，同步生产环境中的核心数据迫在眉睫。大连银行希望在将最新的生产数据导入开发测试环境前，能够对敏感信息进行符合安全原则的变形及脱敏。他们拟引入适合银行现状及未来发展的数据脱敏产品，在保存数据原始特征的同时改变它的数值，使数据依旧可以被用并与业务相关联，在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集，从而避免数据泄露的风险。

思路：采用成熟数据脱敏工具 　　

大连银行目前采用的事“Informatica数据脱敏”（Informatica Data Masking）解决方案，帮助其管理对最敏感数据的访问，建立了企业内部完善统一的脱敏机制与管理流程。Informatica Persistent Data Masking通过创建可在内部和外部安全共享的真实但无法识别归属的数据，防止个人信息数据与组织机构信息（例如：信用卡卡号、地址和电话号码）意外泄露。

此前，大连银行曾利用自己开发的工具进行数据脱敏，但是这个通过手工编码来工作的工具在遇到新数据加入时，完全不能避免从头至尾的代码改动，效率低、工作量大、准确性差，一个不慎就要重新再来。2010年，在大连银行业务发展最迅速、各种金融应用频繁上线之时，他们又采用了国内一款数据脱敏产品，解决了手工编码的繁琐、准确性差等问题，但因为产品只具备从头脱到底的全量方案，而不支持增量处理，如果数据量大时要花费1-2天时间才能完成数据脱敏工作，脱敏效率完全满足不了需求。大连银行选择Informatica Data Masking产品后，解决了数据脱敏及时性、准确性、易用性等方面问题，在保存银行业务数据原始特征的同时改变它的数值，从而保护敏感数据免于未经授权的访问，同时又可以进行相关的数据处理。

大连银行安排了专人负责数据脱敏工作。当然，仅有有效的工具和权限人员还不能完全确保数据安全性，大连银行信息科技部的软件工程师杨增蔚兼管全行部分信息安全工作，他认为：在数据脱敏过程中还需根据不同的业务需求进行调整，同时要与管理流程配合，以期达到最好的效果。大连银行常规的数据脱敏项目过程大致分成以下几步：首先是要确定需求，银行业务部门、外包单位或行内科技部门提出业务需求，权限人员根据需求，确定数据脱敏的方式，以及数据的用户管理策略等，比如，项目主要目的是测试数据的脱敏还是应用数据的屏蔽；第二步是确定脱敏对象，确定哪些是需要脱敏的敏感数据，以及脱敏数据的来源等；接下来权限人员需要根据不同的数据配置脱敏规则，利用专业工具进行数据脱敏处理，完成后将转换好的数据分发给提出项目需求的部门或人员。这一数据的闭环管理模式，规范了大连银行数据的应用，并且为数据的使用安全提供了方便的监控流程。

成绩：成本下降 效益提升　　

通过数据脱敏项目实施，大连银行轻松地定制了数据脱敏解决方案，实现了敏感数据的保护，使其可以在保留数据意义和有效性的同时保持数据的安全性，并遵从银监会、人民银行和公安部所提出的数据隐私法令和法规。Informatica 成熟的数据脱敏技术帮助大连银行提高了安全性和保密等级，降低了非生产环境中数据泄露的风险。具体来讲包括：

实现了个人名称、地址、联系电话、身份证号码、卡号、企业名称、机构代码等个人信息数据与组织机构信息的脱敏处理。例如用相似的字符替代一些字段，用屏蔽字符替代字符，用虚拟的姓氏替代真正的姓氏，以及在数据库数列中对数据进行重组，等等，使显示出来的数据是“逼真”的；

脱敏后的各种表格中数据关联关系依然保持一致，只需在一个表中应用替换算法，其它表格中客户相关信息同时进行自动更改；

形成了企业内部完善统一的脱敏机制与管理流程。

银行在探索新的金融业务时必须谨慎核查新系统的性能及安全性，而原始真实的业务数据、客户信息则是确保系统测试顺利进行的最基本保障，大连银行正在努力加强对敏感数据的安全管理，推进数据脱敏工具化、流程化，进而健全银行的整个信息安全管理体系。