一种针对敏感数据的全流量数据脱敏方法及系统

本申请属于数据脱敏技术领域。一种针对敏感数据的全流量数据脱敏方法，方法包括获取所有进出系统的全流量数据，并进行初步数据清洗，得到清洗后的全流量数据；利用正则表达式或机器学习模型对清洗后的全流量数据，进行敏感性识别，得到全流量敏感数据；对全流量敏感数据进行序列化格式转换，并建立索引结构，得到待脱敏数据；利用预先设置的脱敏策略，对待脱敏数据进行脱敏，得到脱敏数据；对脱敏数据，进行分布式存储，得到存储的脱敏数据；利用查询和分析工具，对存储的脱敏数据进行查询和分析，得到用于业务决策的查询和分析结果。上述方法对全流量数据进行实时识别、脱敏处理和序列化存储，能够有效避免敏感信息暴露的风险。