数据沙箱SDA-SD
SDA数据沙箱可对敏感数据进行控制及隔离，通过虚拟化容器技术进行资源隔离、流程管控 与场景适配，解决了数据开放与安全之间的矛盾，通过数据分类分级管控与全流程审计机制，实现个人与项目数据池的安全与合规使用，帮助构建企业构建终端数据的安全管控方案，成为数据可信流通和要素市场化配置的必备底座。
产品概述
数据沙箱模块 SDA-SD 旨在给业务分析师提供一个隔离的、绝对安全的沙箱环境。数据可以在沙箱里生成，销毁，并不影响原始的资源数据。且数据只能在有条件的情况下，在数据风险许可下，经过数据脱敏处理才能展出离开沙箱，以免造成数据泄露，用户及外部程序只能运行在特定的空间里，不能操作这个空间之外的程序和数据。在沙箱内提供如Notebook建模、数据脱敏、加密、安全策略管理、资源配置、资源锁定、空间回收、模型概览、任务管理等功能，在沙箱空间中实现数据所有权和使用权分离，解决数据应用、交易等场景的数据安全问题。
主要功能
创建沙箱
根据应用需求动态分配资源节点，支持自定义属性（如CPU、内存、存储），并通过虚拟化技术（Docker）构建隔离环境。
资源回收
监控沙箱资源使用率（如CPU、内存），通过回收释放闲置资源或按需补充节点，避免资源浪费。
Notebook建模
集成交互式编程环境（如Jupyter Notebook），支持数据清洗、模型训练与可视化，适用于数据分析和机器学习场景。
数据分级标记
根据数据敏感度（如公开/机密）对沙箱内数据进行标签化，限制高敏感数据访问权限。
动态脱敏策略
在数据同步至沙箱时，按预定义规则（如掩码、哈希）对敏感字段脱敏，确保数据可用性同时防止泄露。
核心优势
沙箱环境隔离与安全性
在Docker数据沙箱中，患者隐私数据与分析工具运行于独立容器，避免数据泄露风险。
数据安全与隐私保护
数据沙箱支持在原始数据进入沙箱前进行脱敏处理（如替换身份证号、银行卡号），生成仿真数据供分析使用，确保原始数据不出沙箱。
沙箱高效资源利用与灵活性
Docker 容器共享宿主机内核，无需启动完整操作系统，启动时间可达秒级，相比传统虚拟机节省 90% 以上资源开销。例如，金融风控模型训练沙箱可快速部署并销毁，降低算力成本。
闭环式数据旅程管控
采用“输入-过程-输出”三阶段控制链，数据脱敏后装载至沙箱，操作全程审计留痕，结果集经过敏感信息过滤，确保数据“可用不可见，流转不留痕”。
动态资源分配
结合容器化技术（如Docker），实现计算资源（CPU/内存）与存储资源的弹性分配，支持快速环境克隆与销毁，提升资源利用率。
应用场景
风险评估
反欺诈检测
供应链金融
药物开发
数据共享
跨境数据协作
金融机构通过数据沙箱整合交易数据、客户信息等，在加密环境中训练风控模型，避免原始数据泄露。例如，多家银行联合分析客户信用数据时，通过联邦学习实现加密协同建模，提升信贷风险评估准确性。
在数据沙箱内测试反欺诈模型时，脱敏处理用户交易数据并记录操作日志，满足合规要求。
结合区块链技术，将货物交易信息、资金流转数据存于数据沙箱，确保数据真实性和可追溯性。
医疗机构将患者脱敏后的病例数据（如影像、病史）放入数据沙箱，供研究人员分析疾病病因和药物疗效，避免隐私泄露。
政府部门通过沙箱整合社保、税务、人口普查等数据，在安全环境下支持政策模拟和跨部门协同分析。
在满足各国数据合规要求的前提下，数据沙箱支持跨国企业联合分析市场数据。
客户案例
数据沙箱需要在保障数据安全的前提下，为政府及企业提供经济分析、预测和决策支持，同时支持专业算法开发人员构建经济模型。数据沙箱帮助保障数据安全合规，支持安全的数据共享与交易。提升建模效率，助力精准经济预测和政策优化。优化资源利用，降低计算成本，提高系统稳定性。
—某数据局数据沙箱项目
数据沙箱需要在保障数据安全的前提下，为政府及企业提供经济分析、预测和决策支持，同时支持专业算法开发人员构建经济模型。数据沙箱帮助保障数据安全合规，支持安全的数据共享与交易。提升建模效率，助力精准经济预测和政策优化。优化资源利用，降低计算成本，提高系统稳定性。
—某数据局数据沙箱项目