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例如：在某制造行業(yè)中，對于制成品的批次號需要進行脫敏，但批次號是由生產(chǎn)日期、車間號、流水線號和操作者相關信息共同組成的，這種行業(yè)級的數(shù)據(jù)顯然已超出一般數(shù)據(jù)脫敏產(chǎn)品內(nèi)置規(guī)則的默認范圍，這時就需要安全廠商的數(shù)據(jù)脫敏產(chǎn)品能夠?qū)?shù)據(jù)按位數(shù)進行切分，并基于切分的結果對各段配置脫敏規(guī)則。比如：對于日期段，可采用標準的日期脫敏規(guī)則；對于車間號、流水線號這種有范圍的數(shù)據(jù)，要能基于數(shù)據(jù)字典進行脫敏；最終還要將各段組合成完整的脫敏后數(shù)據(jù)。

例如：金融行業(yè)客戶需要對儲戶的儲蓄金額進行分析，但若拿到的脫敏后數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)相差過大，將會導致統(tǒng)計分析結果大大失真，因而需要脫敏產(chǎn)品的算法能夠?qū)⒔痤~數(shù)據(jù)劃分區(qū)間長，并能以“就近隨機”的方式完成脫敏；而高?？蛻粼诮y(tǒng)計生源分布比例時，即便拿到的已是將“北京市脫敏成上海市，天津市脫敏成江西省”這樣的非真實數(shù)據(jù)，也還是希望“同一省市生源數(shù)據(jù)的比例”是不變的等等。

當身份證號、出生日期、年齡三個字段出現(xiàn)在同一個表中，則天然存在“身份證中間8位數(shù)據(jù)與出生日期一致，且當前年份減去出生日期即為年齡”這一邏輯關系。在這種情況下，就要求脫敏后數(shù)據(jù)也要保持這種關聯(lián)關系，否則在分發(fā)到開發(fā)測試場景后極易造成業(yè)務系統(tǒng)出現(xiàn)邏輯異常；

而在制造行業(yè)，一張表中常存在“產(chǎn)品單價、折扣率、實際價格”三個字段，且存在“產(chǎn)品單價x折扣率 = 實際價格”這一邏輯關系。在這種情況下，如果對價格數(shù)據(jù)進行脫敏，那么要求脫敏后數(shù)據(jù)仍能保留上述運算關系，這就需要脫敏產(chǎn)品能夠通過表達式精確處理此類行業(yè)內(nèi)特定的數(shù)據(jù)邏輯關系；

再以證券行業(yè)為例，同一張表內(nèi)常存在“證券號碼、上市地區(qū)、企業(yè)名稱”等存在對應關系的數(shù)據(jù)，并且要求在對證券號碼或企業(yè)名稱進行脫敏后，三者的邏輯關系依然能夠?qū)?。為此，脫敏產(chǎn)品需要能夠針對多列數(shù)據(jù)字典，實現(xiàn)精確且保障效率的關聯(lián)仿真脫敏運算。