数据库携带大量的个人信息，甚至包含一些敏感信息。对许多企业来说，如何管理这些数据是一件棘手的事情。
现在，数据库开发人员可以使用成熟的工具和技术来保护数据信息。如何保护它？这也涉及到数学的巧妙应用。例如，一些最简单的系统看起来只是现代版本的密码，本质上是经典解码轮的数字版本。随着数学的发展，数字的应用变得更加灵活，密码变得更加复杂。经过几十年实验的技术理念最终得到了研发和应用，成为现实。
这些算法正成为巩固业务关系和确保准确和真实工作流程的基础。这些方法使公司更容易为客户提供个性化的服务，并保护他们的隐私。同时，这些方法可以更好地遵守管理数据流的法律法规，而不妨碍服务交付。
以下是11 种植工具和技术，使数据库更安全。
一、基本加密
有时候，最简单的方法往往足够实用。现代加密算法使用钥匙加密数据，因此只有拥有钥匙的人才能读取数据。可以使用许多数据库AES等待标准加密数据。如果这些硬件丢失，它们可以保护数据。因为如果没有正确的加密钥，数据仍然是安全的。
然而，这仍然是有限的。如果攻击者能够入侵计算机，对称加密算法对运行中计算机的保护是有限的。攻击者可以找到允许数据库合法操作的相同密钥。许多数据库都提供了正确的“静止”加密信息的选项。Oracle将其选项称为“加密透明数据”，这强调了开发人员不需要采取的其他必要的安全措施。
二、隐私差异
该技术以不同的方式部署数学。它没有以加密的形式锁定信息，而是增加了特定的噪声，因此很难找到特定的数据个体。如果噪声值正常，则不会影响整体统计数据，如平均值。这意味着，以年龄为例，随机增加或减少数据集中的年龄，平均年龄将保持不变，因此很难找到具体的年龄变化个人，从而保护用户隐私。
当然，差异隐私的使用取决于场景。如果合作伙伴不信任，可以使用差异隐私背后的数据集，通常只是数据平均值和数据集的大小。在某种程度上，许多算法在添加噪声方面做得很好，因为它们不会扭曲许多聚合的统计数据。目前，专家们仍热衷于研究机器学习算法处理失真，这是一个活跃的研究领域。
微软和谷歌提供机器学习算法集成工具来存储算法和数据。例如，谷歌Privacy-On-Beam噪声添加机制与Apache Beam结合管道处理。
三、哈希函数
将大文件归因于较小的数字，使其几乎不可逆转，有时被称为“信息验证代码”或“单向函数”。给出一个特定的结果或代码，找到将生成特定代码的文件需要太长时间。
哈希函数是区块链的重要组成部分，在数据更新中应用于可跟踪和识别篡改。这可以防止加密货币交易中的欺诈，许多人正在将这些技术应用于其他需要确保数据一致的数据库。哈希函数可以帮助企业遵守数据。
国家标准与技术研究院 (NIST)的安全散列算法 (SHA)是广泛使用的标准集合。一些早期版本(如 SHA-0 和 SHA-1)有明显的弱点，但新版本(如 SHA-2 和 SHA-3)被认为更安全。
四、数字签名
像RSA或DSA这种数字签名算法是一种更复杂的计算，它将传输函数的篡改检测特性与具有认证信息的特定个人或机构相结合。它们依赖于只有责任方知道的秘密钥匙。例如，加密货币将财富的所有权与知道正确钥匙的人联系起来，跟踪个人责任的数据库可以包括验证特定交易的数字签名。
五、SNARK
简明的非互动知识论证 (SNARK) 是一个更复杂的数字签名版本，可以证明复杂的个人信息而不泄露信息本身。这种技能依赖于更复杂的数学，有时被称为“零知识证明”(ZKP)。
使用如SNARK与其他类似的数据库可以保护用户的隐私和合规性。例如，一个非常简单的例子可能是数字驾照，它可以证明一个人的年龄可以喝酒，但不会透露他们的出生日期。一些人正在研究将该技术应用于疫苗护照。
SNARK基于各种编程语言的数十种算法，与其他非交互式证明是一个流行的研究领域。
六、同态加密
传统加密算法锁定的数据处理的唯一方法是解密它，它可以暴露给任何有权访问计算机的人。同态加密算法可以在不解密的情况下计算加密信息。最简单的算法允许一个算术操作，例如添加两个加密数字。更复杂的算法可以随意计算，但速度通常要慢得多。为特定问题寻找最有效的方法也是一个热门的研究领域。
作为该领域研究的先驱之一，IBM同态加密适用于发布工具包iOS和MacOS 集成应用程序。
七、联邦处理
一些开发人员将他们的数据集分成小部分，然后将它们分发给许多独立的计算机。有时这些位置会被打乱，因此无法预测哪台计算机将保存哪个记录。该解决方案主要用于软件包，可以通过并行搜索或分析算法加速所谓的大数据工作。最初的目的是快速保护数据，但这也可能导致攻击弹性的扩大。
八、全分布式数据库
如果将数据集分成几块来保护隐私，为什么不是无数块呢？例如，一种常见的方法是将数据直接存储在创建和使用的位置。用户的智能手机通常有很多额外的计算能力和存储空间。如果不需要集中分析和处理，则避免传输到云服务器，处理速度更快，成本效益更高。
例如，许多浏览器支持复杂数据结构的本地存储。W3C本标准包括本地存储具有键和值的文档样式模型和更多关系模型的索引版本。
九、合成数据
一些研究人员正在通过随机生成新值来创建纯合成数据集，但他们遵循相同的模式，统计数据基本相同。例如，一个名字RTI该研究智库创建了2010年美国人口普查数据的副本，包括随机地址的随机人群。这些人是完全虚构的，但他们的家庭地址和个人信息被选为与真实值相同的基本统计数据。在许多情况下，研究人员可以测试算法生成与处理真实数据相同的准确数据保护方案。
十、中介和代理
一些研究人员正在开发限制数据收集的工具，并在存储数据之前预处理数据。Mozilla的Rally它将跟踪想要研究互联网信息流的研究人员的浏览习惯，并在调查过程中安装一个特殊的插件，最终删除它。该工具形式化了人群关系，并强制执行收集和聚合的规则。
十一、无数据
无状态计算是大多数网络的基础，许多高效驱动器可以通过尽可能少的记录和保存来重建工作。在某些极端情况下，当企业遵循数据合规，用户不接受个性化服务时，删除数据库可以最大限度地保护用户隐私。