随着大数据技术的不断发展，电信大数据平台已经成为了电信运营商的重要业务之一。然而，随着数据规模的不断增大，数据安全和用户隐私保护问题也日益凸显。为了保护用户隐私和数据安全，电信大数据平台需要对数据进行脱敏处理。

数据脱敏是指在保留数据的基本特征和价值的前提下，对敏感信息进行加密、替换、删除等处理，以达到保护用户隐私和数据安全的目的。本标准规定了电信大数据平台数据脱敏的实施方法，具体内容如下：

1. 数据脱敏的原则

数据脱敏应遵循以下原则：

（1）最小化原则：只对必要的数据进行脱敏处理，尽量减少对数据的影响。

（2）可逆性原则：脱敏后的数据可以通过相应的解密算法还原。

（3）一致性原则：对同一类数据采用相同的脱敏方法，保证数据的一致性。

（4）安全性原则：脱敏后的数据应具有足够的安全性，防止被非法获取和使用。

2. 数据脱敏的方法

数据脱敏的方法包括以下几种：

（1）加密：采用对称加密、非对称加密等方法对敏感信息进行加密处理。

（2）替换：采用随机数、伪随机数、哈希函数等方法对敏感信息进行替换处理。

（3）删除：直接删除敏感信息或者将其替换为特定的占位符。

3. 数据脱敏的技术要求

数据脱敏的技术要求包括以下几个方面：

（1）脱敏算法的安全性：脱敏算法应具有足够的安全性，防止被攻击者破解。

（2）脱敏算法的可逆性：脱敏算法应具有可逆性，以便于需要还原数据的情况。

（3）脱敏算法的效率：脱敏算法应具有较高的效率，以保证数据处理的实时性。

（4）脱敏算法的灵活性：脱敏算法应具有一定的灵活性，以适应不同的数据类型和脱敏需求。

4. 数据脱敏的实施流程

数据脱敏的实施流程包括以下几个步骤：

（1）确定脱敏对象：确定需要进行脱敏处理的数据对象。

（2）确定脱敏方法：根据数据类型和脱敏需求，确定采用的脱敏方法。

（3）设计脱敏算法：设计符合要求的脱敏算法，并进行安全性评估。

（4）实施脱敏处理：根据设计好的脱敏算法，对数据进行脱敏处理。

（5）验证脱敏效果：对脱敏后的数据进行验证，确保脱敏效果符合要求。

5. 数据脱敏的安全保障

数据脱敏的安全保障包括以下几个方面：

（1）数据访问控制：对脱敏后的数据进行访问控制，确保只有授权用户可以访问。

（2）数据传输加密：对脱敏后的数据进行传输加密，防止数据在传输过程中被窃取。

（3）数据备份和恢复：对脱敏后的数据进行备份和恢复，以防止数据丢失或损坏。

（4）数据审计和监控：对脱敏后的数据进行审计和监控，及时发现和处理异常情况。

相关标准
GB/T 35273-2017 信息安全技术 个人信息安全规范
GB/T 35276-2017 信息安全技术 个人信息脱敏规范
GB/T 35277-2017 信息安全技术 个人信息安全评估指南
GB/T 35278-2017 信息安全技术 个人信息安全事件管理指南
GB/T 35279-2017 信息安全技术 个人信息安全技术要求