靜態數據脫敏（SDM）在使用敏感數據當時進行脫敏。
靜態數據脫敏（SDM）壹般用在非生產環境，在敏感數據從生產環境脫敏完畢之後再在非生產環境使用，壹般用於解決測試、開發庫需要生產庫的數據量與數據間的關聯，以排查問題或進行數據分析等，但又不能將敏感數據存儲於非生產環境的問題。
動態數據脫敏（DDM）壹般用在生產環境，在訪問敏感數據當時進行脫敏，壹般用來解決在生產環境需要根據不同情況對同壹敏感數據讀取時需要進行不同級別脫敏的問題。
擴展資料：
根據列的數據屬性，數據列通常可以分為以下幾種類型：?
可確切定位某個人的列，稱為可識別列，如身份證號，地址以及姓名等。?
單列並不能定位個人，但是多列信息可用來潛在的識別某個人，這些列被稱為半識別列，如郵編號，生日及性別等。美國的壹份研究論文稱，僅使用郵編號，生日和性別信息即可識別87%的美國人。?
包含用戶敏感信息的列，如交易數額，疾病以及收入等。?
其他不包含用戶敏感信息的列。?
所謂避免隱私數據泄露，是指避免使用數據的人員（數據分析師，BI工程師等）將某行數據識別為某個人的信息。數據脫敏技術通過對數據進行脫敏，如移除識別列，轉換半識別列等方式。
使得數據使用人員在保證可對＃2（轉換後）半識別列，＃3敏感信息列以及＃4其他列進行數據分析的基礎上，在壹定程度上保證其無法根據數據反識別用戶，達到保證數據安全與最大化挖掘數據價值的平衡。
百度百科-數據脫敏