五种常用数据保护技术的比较（2025）

你的数据安全吗？在如今这个数据驱动的世界，这个问题值得我们每个人深思。从简单的用户名密码，到复杂的金融交易信息，数据安全与我们息息相关。而保护敏感数据，免受未经授权的访问和潜在的网络威胁，需要我们采用强有力的数据保护技术。理解各种数据保护技术的特点、优势和局限性，对于选择合适的安全策略至关重要。

本文将重点介绍五种常用的数据保护技术——加密、编码、哈希、令牌化和掩码，并通过对比分析，帮助您深入了解它们之间的区别和联系，从而在 2025 年及未来的数字环境中，更好地保护您的数据资产。下表将详细比较这五种技术的关键特性，包括它们的定义、目的、可逆性、使用示例、输出格式、作者见解和常用算法。。

比较面	1. 加密 (Encryption)	2. 哈希 (Hashing)
定义	使用密钥将数据转换成只有授权用户才能访问的秘密代码。就像用密码锁保护贵重物品，只有拥有正确钥匙的人才能打开。	将数据转换为固定长度的字符串（哈希值），该字符串无法被逆转。就像给数据生成一个“指纹”，不同的数据会有不同的“指纹”。
目的	保护数据的机密性，确保只有授权用户才能读取数据。	验证数据的完整性，确保数据没有被篡改。例如，可以使用哈希值来验证文件的完整性。
可逆性	可逆，使用正确的密钥可以解密密文，恢复原始数据。	不可逆，无法从哈希值恢复原始数据。
使用场景	保护电子邮件、文件、密码、以及网络传输中的敏感数据 (例如，HTTPS 使用 SSL/TLS 进行加密)。	密码存储（密码通常以哈希值的形式存储）、文件完整性验证（例如校验和）。
输出格式	加密后的数据通常是一个复杂的、不可读的字符串。	哈希值是固定长度的、外观随机的字符串（例如，N6Lc-30_1）。
作者见解	加密的重点是机密性，它通过密钥来控制数据的访问权限。	哈希的重点是完整性校验和安全性，它主要用于验证数据的完整性，而不是隐藏数据。
常用算法	AES、RSA、DES	SHA-256、MD5、SHA-1

比较面	3.编码 (Encoding)	4.令牌化 (Tokenization)
定义	将数据转换为不同的格式，以提高兼容性，而不是为了安全性。就像把一种语言翻译成另一种语言，方便不同的人理解。	将敏感数据替换为非敏感的替代值（令牌），该替代值可以映射回原始数据。就像用代币代替现金，方便交易，同时也降低了丢失现金的风险。
目的	使数据在不同的系统之间可转移或可存储，例如，将图片转换为 Base64 编码，以便在网页中显示。	保护敏感信息，同时使其在系统中仍然可用，而无需在系统中存储原始数据。例如，可以使用令牌化来保护支付卡信息。
可逆性	可逆，可以通过解码轻松地恢复原始数据。	可逆，可以使用安全的映射或令牌化系统将令牌还原为原始数据。
使用场景	转换媒体文件（例如，使用 Base64 编码图像，以便在网页或电子邮件中嵌入图像）。	支付卡信息 (PCI) 合规性；保护数据库中的敏感个人信息。
输出格式	编码后的数据仍然是人类可读的，但格式不同。	令牌是占位符，不类似于原始数据。例如，可以使用随机生成的字符串作为令牌。
作者见解	编码的重点是兼容性，它不会隐藏数据，只是改变数据的表示方式。	令牌化的重点是保护敏感数据，它允许在不暴露原始数据的情况下使用敏感数据。
常用算法	Base64、URL编码。	基于保管库的令牌化、保留格式的令牌化。

比较面	5. 掩码 (Masking)	NA
定义	隐藏部分数据，使其不可读，但保持结构不变。就像用星号 (*) 来掩盖密码或信用卡号码的中间几位数字。
目的	隐藏敏感信息，通常用于显示场景，例如，在网页上显示部分信用卡号。
可逆性	部分可逆，因为显示的数据仍然存在，但部分被隐藏。
使用场景	显示部分信用卡号（例如，只显示最后四位数字）。
输出格式	掩码数据看起来像原始数据，但某些部分是隐藏的（例如，1234-****-5678）。
作者见解	掩码的重点是在不改变数据结构的情况下，保护敏感信息。
常用算法	信用卡掩码、社保号码掩码。

除了加密、编码、哈希、令牌化和掩码这五种常用的数据保护技术外，还有其他一些重要的数据保护技术，它们可以单独使用，也可以与这些常用技术结合使用，以提供更全面的数据保护。

以下是一些其他的数据保护技术：

1. 数据脱敏 (Data Sanitization): 数据脱敏技术用于从数据集中删除或修改敏感信息，同时保留数据的格式和实用性。这对于测试、开发或培训环境非常有用，在这些环境中可以使用真实数据的修改版本，而不会暴露敏感信息。数据脱敏技术包括：

替换：使用非敏感数据替换敏感数据，例如，用虚构的姓名和地址替换真实的姓名和地址。
混淆：修改敏感数据，使其难以识别，例如，对电子邮件地址进行哈希处理。
屏蔽：隐藏部分敏感数据，例如，屏蔽信用卡号码的中间几位数字。
删除：从数据集中完全删除敏感数据。

2. 格式保留加密 (Format-Preserving Encryption, FPE): FPE 是一种加密技术，可以加密数据，同时保持数据的格式和长度不变。这对于需要加密数据，但又需要保持数据格式不变的场景非常有用，例如加密信用卡号码、社保号码等。

3. 同态加密 (Homomorphic Encryption): 同态加密是一种特殊的加密技术，它允许对加密数据进行运算，而无需先解密数据。这对于需要在云端或其他不受信任的环境中处理敏感数据的场景非常有用。

4. 数据丢失防护 (Data Loss Prevention, DLP):DLP 技术用于检测和阻止敏感数据从组织的网络中泄露出去。DLP 系统可以监控网络流量、电子邮件、文件共享等，并识别包含敏感信息的数据，例如信用卡号码、社保号码等。DLP 系统可以阻止敏感数据被发送到未经授权的目的地，或者对敏感数据进行加密或脱敏处理。

也可以参见本公众号文章

5. 数据库安全技术：这些技术专门用于保护数据库中的数据安全，例如：* 透明数据加密 (Transparent Data Encryption, TDE): 对数据库中的数据进行加密，即使数据库文件被盗，攻击者也无法读取数据。* 数据库活动监控 (Database Activity Monitoring, DAM): 监控数据库的活动，例如 SQL 查询、数据修改等，并及时发现异常行为。* 数据屏蔽和脱敏：在不改变数据结构的情况下，隐藏或修改数据库中的敏感数据。