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随着AI广泛应用，企业亟需用令牌化等先进技术保护敏感数据，实现安全管理与创新发展共赢。
没有强大的数据安全保障，公司无法充分发挥数据的价值。随着数据泄露事件逐年增多，每家公司都希望应用AI，这使得对数据进行妥善保护变得尤为重要。缺乏严密的数据安全措施，公司不仅有可能在不经意间将敏感数据暴露给AI模型，还可能在数据泄露事件中丢失敏感信息，以及面临其他潜在风险。虽然数据安全一直是重中之重，但在我们所处的AI时代，企业必须采用先进的数据保护技术。
为了确保数据得到充分保护，必须构建一个完整的安全方法和控制措施生态系统。在多种数据保护技术中，Tokenization是一种强有力的方法，它能够替换真实数据为格式保持不变的Token，从而在不降低数据使用价值的前提下保护数据中的敏感部分。
Capital One意识到Tokenization的优势，因此开始了一段多年的Tokenization之旅。我们构建了一个能够以业务所需的速度与规模运行的Tokenization引擎，如今在数百个应用中拥有数十亿条已Token化的记录。作为一家大规模运营的银行，我们认为Tokenization是进一步保护敏感数据的高杠杆手段。
数据安全始于数据管理
为了有效保护数据，首先必须对数据进行有效管理。这意味着要准确了解你拥有哪些数据，它们存储在哪里，属于谁，以及如何被使用。因此，建立一个全面的数据清单是构建安全数据生态系统的首要步骤。数据负责人应首先对信息资产进行编目和分类：识别出“皇冠上的明珠”（最敏感或最有价值的数据），了解谁在使用这些数据以及具体如何使用。
数据安全与保护团队可以利用这些信息，根据每个数据集的敏感程度和使用场景定制防护措施。例如，某些数据可能只需要严格的访问控制和监控，而高度敏感的信息则需要更强的防御措施，如Tokenization。这一基础工作对于确保数据既能得到充分保护，又能让有权限的人便捷地查找和使用至关重要。
Tokenization如何增强数据安全
Tokenization在保持数据结构和一定统计特性的同时，确保了数据的实用性，从而帮助降低敏感数据泄露的风险。该技术用一个与原数据格式相同的随机Token替换敏感数据元素——例如信用卡号码或社会保障号码。这种方法可以缩小潜在网络攻击的影响范围，因为它降低了对不法分子而言，已Token化敏感数据的价值。授权用户仍然可以在其环境中传递Token化的数据——甚至管理与第三方的数据共享——从而实现业务价值。
Token在特定上下文之外没有任何意义，并且在没有原始映射访问权限的情况下无法逆向还原。这意味着Tokenization还可以帮助确保敏感数据不被暴露给AI模型。随着AI模型越来越依赖大型、复杂的数据集，这一措施为数据泄露提供了关键防护。
有人担心更严格的安全措施会减缓创新步伐。而实际上，现代数据保护方法如Tokenization加上智能流程自动化设计，旨在将摩擦降到最低。在Capital One，我们发现对部分数据进行Tokenization后，开发者能够更自由地协作，因为敏感细节已经得到了有效屏蔽。当措施得当时，数据安全不仅不会抑制创新，反而能使数据在确保强有力防护的前提下变得更有价值。
数据安全作为创新的杠杆
要实现数据的充分保护没有单一的解决方案，但Tokenization对于希望在大规模保护敏感数据的企业来说，仍是一种宝贵的方法。它与细粒度访问控制、恰当应用的加密和持续监控等其他措施协同作用效果最佳。但作为分层防御的一部分，Tokenization是一枚强有力的关键环节，即使在新威胁出现时也能保持有效。
归根结底，在不牺牲安全前提下推动数据创新是释放业务价值的关键。受到我们自身历程的启发，我们正在通过Capital One Databolt——一种无保险库的Tokenization解决方案，帮助公司利用Tokenization的强大优势，在大规模场景下保护敏感数据。借助Databolt，企业可以在建立应用及AI模型时确信其敏感数据已通过Tokenization得到更好的防护，避免潜在泄露风险。
