沒有強大的數據安全保障，公司無法充分發揮數據的價值。隨著數據泄露事件逐年增多，每家公司都希望應用 AI，這使得對數據進行妥善保護變得尤為重要。缺乏嚴密的數據安全措施，公司不僅有可能在不經意間將敏感數據暴露給 AI 模型，還可能在數據泄露事件中丟失敏感信息，以及面臨其他潛在風險。雖然數據安全一直是重中之重，但在我們所處的 AI 時代，企業必須采用先進的數據保護技術。

為了確保數據得到充分保護，必須構建一個完整的安全方法和控制措施生態系統。在多種數據保護技術中，Tokenization 是一種強有力的方法，它能夠替換真實數據為格式保持不變的 Token，從而在不降低數據使用價值的前提下保護數據中的敏感部分。

Capital One 意識到 Tokenization 的優勢，因此開始了一段多年的 Tokenization 之旅。我們構建了一個能夠以業務所需的速度與規模運行的 Tokenization 引擎，如今在數百個應用中擁有數十億條已 Token 化的記錄。作為一家大規模運營的銀行，我們認為 Tokenization 是進一步保護敏感數據的高杠桿手段。

數據安全始于數據管理

為了有效保護數據，首先必須對數據進行有效管理。這意味著要準確了解你擁有哪些數據，它們存儲在哪里，屬于誰，以及如何被使用。因此，建立一個全面的數據清單是構建安全數據生態系統的首要步驟。數據負責人應首先對信息資產進行編目和分類：識別出“皇冠上的明珠”（最敏感或最有價值的數據），了解誰在使用這些數據以及具體如何使用。

數據安全與保護團隊可以利用這些信息，根據每個數據集的敏感程度和使用場景定制防護措施。例如，某些數據可能只需要嚴格的訪問控制和監控，而高度敏感的信息則需要更強的防御措施，如 Tokenization。這一基礎工作對于確保數據既能得到充分保護，又能讓有權限的人便捷地查找和使用至關重要。

Tokenization 如何增強數據安全

Tokenization 在保持數據結構和一定統計特性的同時，確保了數據的實用性，從而幫助降低敏感數據泄露的風險。該技術用一個與原數據格式相同的隨機 Token 替換敏感數據元素 —— 例如信用卡號碼或社會保障號碼。這種方法可以縮小潛在網絡攻擊的影響范圍，因為它降低了對不法分子而言，已 Token 化敏感數據的價值。授權用戶仍然可以在其環境中傳遞 Token 化的數據 —— 甚至管理與第三方的數據共享 —— 從而實現業務價值。

Token 在特定上下文之外沒有任何意義，并且在沒有原始映射訪問權限的情況下無法逆向還原。這意味著 Tokenization 還可以幫助確保敏感數據不被暴露給 AI 模型。隨著 AI 模型越來越依賴大型、復雜的數據集，這一措施為數據泄露提供了關鍵防護。

有人擔心更嚴格的安全措施會減緩創新步伐。而實際上，現代數據保護方法如 Tokenization 加上智能流程自動化設計，旨在將摩擦降到最低。在 Capital One，我們發現對部分數據進行 Tokenization 后，開發者能夠更自由地協作，因為敏感細節已經得到了有效屏蔽。當措施得當時，數據安全不僅不會抑制創新，反而能使數據在確保強有力防護的前提下變得更有價值。

數據安全作為創新的杠桿

要實現數據的充分保護沒有單一的解決方案，但 Tokenization 對于希望在大規模保護敏感數據的企業來說，仍是一種寶貴的方法。它與細粒度訪問控制、恰當應用的加密和持續監控等其他措施協同作用效果最佳。但作為分層防御的一部分，Tokenization 是一枚強有力的關鍵環節，即使在新威脅出現時也能保持有效。

歸根結底，在不犧牲安全前提下推動數據創新是釋放業務價值的關鍵。受到我們自身歷程的啟發，我們正在通過 Capital One Databolt —— 一種無保險庫的 Tokenization 解決方案，幫助公司利用 Tokenization 的強大優勢，在大規模場景下保護敏感數據。借助 Databolt，企業可以在建立應用及 AI 模型時確信其敏感數據已通過 Tokenization 得到更好的防護，避免潛在泄露風險。