公司的网络需要定期打补丁，网络上运行的应用程序也同样如此。将网络和应用程序补丁和版本升级结合起来，就会发现要确保所有这些变化不会破坏企业的基础设施，测试环境是多么的重要。
但在测试环境中，使用有效的生产数据并不切合实际。它的使用往往受隐私法律和安全政策的限制。在生产环境中，可以适当地实施严格的访问控制措施，用户界面提供数据的控制和管理权限。非生产系统中，数据的安全性通常无法满足开发和测试过程中速度和灵活性的要求。加之更多的雇员（如开发人员和系统工程师）需要拥有对数据进行低级别访问的特权。显然，这种类型的环境不符合保护敏感数据的法律规定。
但要实现有效性，测试环境就必须使用真实数据。但是，如果一个应用程序要处理50万个用户和几百万笔交易的话，手动创建所需的大量数据是不可能的。
那么，在现行系统上运行一个应用程序之前，如何获得该应用更新所需的测试数据呢？为了提供实际数据，许多测试团队转而研究可用于非生产环境中的数据屏蔽技术。
数据屏蔽（data masking）——又被人们称为数据混淆、去身份识别（de-identification）、去个人化（depersonalization）或数据洗擦（data scrubbing），是为了消除数据所有可识别的特征来实现匿名时仍然可用的功能，而最重要的目的是为了消除泄漏敏感信息的风险。数据屏蔽的概念于90年代初***被提出，目的是：在不暴露敏感信息的情况下，向开发团队提供有意义的测试数据。最近随着法律和合规要求的出台以及改进的屏蔽技术，重新创建大型数据集变得更加容易，这引起了企业的广泛注意。
要在安全的基础上实现有效性，数据屏蔽技术必须通过改变数据来保护个人记录的隐私，所以无法确定或重新计算出实际值。最常用的数据屏蔽技术有加密、混编（shuffling）、屏蔽、替代、方差（variance）和置空方法。混编方法指的是列数据的随机移动，而替代则是以相似信息取代了原来的列数据，而且替代的内容与真实信息完全无关，例如把所有的男性名字改为名单中随机选出的名字。方差方法可用于数字和日期列，通过真实值的随机比例对每个值进行修正。
实际上，数据屏蔽是一项复杂的技术，该技术力求提供匿名且仍可用的测试数据，这些测试数据还得具有原始资料的表面特征; 一连串毫无意义的随机文本通常是不够的。例如加密方法，将字符转换成二进制数据后再插入应用程序，这样数据看起来就不再真实了，并且对报告和打印机而言也不好。替代数据，如街道名称，有时很难找到大量的数据，数据混编技术真的只能用于大型数据集，即便如此仍可能泄露敏感数据。例如，人力资源数据库中的***工资（可能是该公司CEO的工资）仍然可见，但显示出来的是另一名雇员的工资数（当然，某些访问了此数据的人可能猜得出是CEO的薪水，所以经过推理，信息会泄漏出来）。虽然方差技术提供了一种掩饰数据的合理方法，但数据的大小分布在合理范围内至关重要，如绝对不能出现某个员工150岁这样的错误。自由格式文本数据，如备忘录和笔记，几乎不可能用任何数据屏蔽技术进行保密处理，因此这些数据都必须用诸如Lorem Ipsum的虚构字体来取代。
不管数据屏蔽技术采用的是哪种方法，但数据库里行、列、表格之间的数据结构和数据关系在每一步的屏蔽操作中要保持相同，这一点至关重要。例如，如果雇员表的密码是EMPLOYEE_NUMBER，那么它的变更一定会引起所有其它相关表格出现相同的变化。有些数据项具有一种表征内部含义的结构，如信用卡号码的校验和。对这种类型的数据进行保密处理的唯一方法就是混编，混编后没有任何一行包含原始数据，但每个数据项仍然内部有效。如果取而代之的是随机数字集合，那么就意味着任何有效性检查都会失败，并会妨碍数据库的更新测试。正如你所见，要合理采用数据屏蔽技术，就需要好好考虑很多问题。
幸好有越来越多的数据屏蔽产品用于大型数据集的自动加密。Camouflage Software公司被专业市场调研机构Forrester Research评为数据屏蔽的五大供应商之一，它提供隐蔽数据屏蔽生命周期管理套件（Camouflage Data Masking Lifecycle Management Suite）。其他厂商还有DataGuise和Original Software，甲骨文公司为其开发的数据库应用程序提供数据屏蔽包。同时IBM公司开发了一种名为企业屏蔽网关（MAGEN）的软件工具，此工具在数据到达用户的屏幕之前，采用光学字符识别技术和屏幕抓取方式识别并掩盖保密数据。
数据屏蔽技术，如果使用得恰当，不仅可以做到遵守相关数据隐私法规，而且对减少公司内外部的数据泄漏风险而言也是行之有效的策略，数据屏蔽技术对任何非生产数据库和其它测试环境而言也是***措施。该技术使得现实的数据被用于测试、培训和软件开发，包括异地或跨国界的项目。
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