在数据经济时代数据要素已经成为了企业重要资产,对于企业不同的业务部门来说,每时每刻不在通过共享数据方式进行业务协作。一些企业会将大量的敏感客户数据、订单数据拷贝到开发、测试、数据分析环境,但并没有采取任何对数据脱敏的措施。这将面临重大的监管及数据泄露风险。为了保证数据在企业内外部依法依规使用,需要相应的数据脱敏技术来实现对敏感数据的保护。
实际的业务开发过程中,我们经常需要对用户的隐私数据进行脱敏处理,所谓脱敏处理其实就是将数据进行混淆隐藏,例如下图,将用户的手机号、地址等数据信息,采用*进行隐藏,以免泄露个人隐私信息。
以前用Mybatis插件的形式写了一个数据脱敏工具,但是发现有一定的局限性。很多时候我们从ORM查询到的数据有其它逻辑要处理,比如根据电话号查询用户信息,你脱敏了就没有办法来处理该逻辑了。所以脱敏这个步骤需要后置,放在JSON序列化这个阶段比较合适。今天就来实现这个功能。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 来源:blog.csdn.net/blue_driver/article/details/122025368 自定义Layout 编写log4j配置 正则匹配说明 注意事项 脱敏测试 ---- 许多系统为了安全需要对敏感信息(如手机号、邮箱、姓名、身份证号、密码、卡号、住址等)的日志打印要求脱敏后才能输出,本文将结合个人经历及总结分享一种log4j日志脱敏方式。 自定义Layout import org.apache.logging.lo
大家好,我是麦洛,前几天项目中用到了姓名脱敏,要保留头和尾,中间填充不定数量的'*'。因为不熟悉相关函数,破费周折,今天总结一下,感觉有用的可以收藏一下就好
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rpamis-security (opens new window)1.0.0是一个基于Mybatis插件开发的安全组件,旨在提供更优于市面上组件的脱敏、加解密落库等企业数据安全解决方案。组件提供注解式编程方式,开发者只需要对需要处理的字段或方法加上对应注解,无需关心安全相关需求,由组件全自动完成脱敏、加解密等功能
数据脱敏插件,目前支持地址脱敏、银行卡号脱敏、中文姓名脱敏、固话脱敏、身份证号脱敏、手机号脱敏、密码脱敏 一个是正则脱敏、另外一个根据显示长度脱敏,默认是正则脱敏,可以根据自己的需要配置自己的规则。
数据脱敏(DataMasking)就是针对敏感信息进行处理的技术,通过对敏感数据的清晰、变形等方法保护了敏感信息的保密性,同时又能够利用这些信息进行质量保证工作的支持。
所谓数据脱敏,是指对个人的学号、姓名、身份证号、银行账号、电话号码、家庭住址、工商注册号、纳税人识别号等敏感信息进行隐藏、随机化或删除,防止在数据交换或公开场合演示时泄露隐私信息,是数据处理时经常谈到的一个概念,也是大数据伦理学中需要考虑的一个重要内容。不同的业务类型、数据和使用场景中,敏感数据的定义是变化的,某个信息在一个场景下是敏感的需要脱敏处理而在另一个场景中必须保留原始数据是正常的。
我之前写了一篇关于使用注解和策略模式实现数据脱敏功能,其中使用策略模式用来消除if语句,实现业务与条件逻辑的解耦,有利于功能的扩展。
中安威士数据库动态脱敏系统(简称VS-DM),通过截获并修改数据库通讯内容,对数据库中的敏感数据进行在线的屏蔽、变形、字符替换、随机替换等处理,达到对用户访问敏感数据真实内容的权限控制。对存储于数据库中的敏感数据,通过脱敏系统,不同权限的用户将会得到不同结果展现。系统支持旁路代理和直路代理两种部署方式,具有性能卓越、配置灵活、使用简单、运行稳定等优势。能帮助客户降低生产库中敏感数据泄露的风险,减少开发、测试和数据交付过程中的数据泄漏,轻松满足隐私数据管理的合规性要求。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典原文:blog.csdn.net/weixin_61594803 1.SQL数据脱敏实现 MYSQL(电话号码,身份证)数据脱敏的实现 -- CONCAT()、LEFT()和RIGHT()字符串函数组合使用,请看下面具体实现 -- CONCAT(str1,str2,…):返回结果为连接参数产生的字符串 -- LEFT(str,len):返回从字符串str 开始的len 最左字符 -- RIGHT(str,len):从字符串str 开始,返
上周接到老大的需求说让小妹整理下工具类,新项目要用,本想直接拿以前的改改直接用的,结果发现以前的工具类存在很多问题,光加解密工具类就重复写了很多个。
核心隐私数据无论对于企业还是用户来说尤其重要,因此要想办法杜绝各种隐私数据的泄漏。下面带大家从以下三个方面讲解一下隐私数据如何脱敏,也是日常开发中需要注意的:
在开始本文之前简单说几句,有读者反应在面试阿里时被问了网关相关的内容,这位读者刚好看到本号之前两篇网关的文章,帮上了忙,再次推荐给大家,相信大家看完肯定有收获
已经很久没深入研究过算法相关的东西,毕竟日常少用,就算死记硬背也是没有实施场景导致容易淡忘。最近在做一个脱敏数据和明文数据匹配的需求的时候,用到了一个算法叫Levenshtein Distance Algorithm,本文对此算法原理做简单的分析,并且用此算法解决几个常见的场景。
在真实业务场景中,数据库中经常需要存储某些客户的关键性敏感信息如:身份证号、银行卡号、姓名、手机号码等,此类信息按照合规要求,通常需要实现加密存储以满足合规要求。
在日常开发中,我们会使用很多工具类来提升项目开发的速度,而国内用的比较多的 Hutool 框架,就是其中之一。
随着欧盟GDPR、美国CCPA,以及我国《网络安全法》等法规的实施与监管,隐私合规与数据安全治理成为企业当前亟需解决的一大安全任务。具体来说,企业通过技术与管理措施,如何在不影响或少影响原有业务流程的同时去满足合规性?其中,数据匿名化作为一种重要的技术手段,在满足数据统计分析的同时可有效地降低个体隐私泄露风险。且有趣的是,近年来研究发现它具有天然的合规遵循优势。GDPR等法规对赋予用户更多的隐私数据控制权,反过来削减企业的数据控制权与主动权。那么,匿名化技术是否可以帮助企业重新打开数据主动权和控制权这个局面?带着这个疑问,本文将从合规背景、技术算法以及应用与产品三个方面对该技术进行介绍。
在数字化时代,数据的价值日益凸显,然而,保护用户隐私成为了至关重要的任务。本文将深入探讨数据脱敏的概念、法律依据、脱敏技术,以及在业务中的应用场景。
数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。百度百科对数据脱敏的定义为:指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据 的可靠保护。这样,就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。
在当今数据驱动的市场中,数据为企业带来了更多的力量和机会。但正所谓“权力越大,责任越大。”随着越来越多的个人信息被组织收集和分析,保护个人隐私和防止滥用或未经授权访问个人数据的需求也随之而来。
在黑客攻击中,信息收集是进行攻击的第一步,也是至关重要的一步。信息泄露发生的途径有很多,攻击者可以根据接口返回信息,分析前端代码,分析页面文件信息、甚至是开发人员或用户在第三方网站上的资料托管,都能进行有效的信息收集。作为开发人员,我们应该了解常见信息泄露风险点并谨慎规避。
通常接口返回值中的一些敏感数据也是要脱敏的,比如身份证号、手机号码、地址.....通常的手段就是用*隐藏一部分数据,当然也可以根据自己需求定制。
在银行企业生产数据库中,储存着大量的敏感信息,例如储户个人身份信息、手机号码、身份证、银行账户信息、资金信息等,这些数据,在银行业很多工作场景中都会得到使用,例如,业务分析、开发测试、审计监管,甚至是一些外包业务等方面,使用的都是真实的业务数据和信息。如果这些数据发生泄露、损坏,不仅会给银行企业带来经济上的损失,更重要的是会大大影响用户对于银行的信任度。
本示例通过替换的手段实现脱敏,然后配合常用的框架特性,比如mybatis的拦截器机制或者json的序列化来快速实现脱敏
基于SQL语句的数据脱敏,需要依赖相应的数据库函数。 如下,以MySQL数据库为例,在查询数据的时候通过函数concat(),left()和right()实现脱敏处理。
前言 这几天学校开始选毕业设计,选到了数据脱敏系统设计的题目,在阅读了该方面的相关论文之后,感觉对大数据安全有了不少新的理解。 介绍 随着大数据时代的到来,大数据中蕴藏的巨大价值得以挖掘,同时也带来了
在该系列的第一篇中:《浅析数据安全与隐私保护之法规》,介绍了国内外的数据安全与隐私保护相关法规,如欧盟《GDPR》、美国《CCPA》和中国《网安法》。这些法规保护的个人数据(或个人信息)范畴均十分广泛,且具有严格的约束和规范。在法规指导下,如何更好地满足合规,降低法律风险和隐私泄露风险;同时也能满足业务场景需求。目前存在多种关键技术,场景不同,需求不同,对应的技术也自然不同。本文作为《大数据时代下的数据安全》系列的第二篇:场景技术篇,将介绍四种关键技术:数据脱敏、匿名化和差分隐私和同态加密,并对每一种介绍技术的从场景、需求和技术原理等几个维度进行展开。
当前社会信息化高速发展,网络信息共享加速互通,数据呈现出规模大、流传快、类型多以及价值密度低的特点。人们可以很容易地对各类数据实现采集、发布、存储与分析,然而一旦带有敏感信息的数据被攻击者获取将会造成个人隐私的严重泄漏;所以在发布数据前,必须通过适当的隐私保护手段来隐藏敏感信息,从而达到能够发布和分析同时又保障隐私信息安全性的目的。
最近连着几天晚上在家总是接到一些奇奇怪怪的电话,“哥,你是 xxx 吧,我们这里是 xxx 高端男士私人会所...”,握草,我先是一愣,然后狠狠的骂了回去。一脸傲娇的转过头,面带微笑稍显谄媚:老婆你听我说,我真的啥也没干,你要相信我!
在数据流动、共享、交换成为趋势的今天,数据脱敏已经成为实现敏感数据保护的重要手段之一。数据脱敏产品也逐步被金融、政府、企业等行业客户广泛使用。
下午惬意时光,突然产品小姐姐走到我面前,打断我短暂的摸鱼time,企图与我进行深入交流,还好我早有防备没有闪,打开瑞star的点单页面,暗示没有一杯coffee解决不了的需求,需求是某些接口返回的信息,涉及到敏感数据的必须进行脱敏操作,我思考一反,表示某问题,马上安排。
企业数据安全一直是项目中需要重点关注的问题,自2021年《中华人民共和国数据安全法》发布以来,绝大多数大型企业都展开了自身项目的安全审查和整改,对于敏感数据要求加密存储、并支持脱敏显示,这样的述求在企业中日渐增多。
前几天数据君的朋友圈,已经被#秋天的第一杯奶茶#刷屏了。 这个梗指的是9月22日秋分后,在意你的人给你发一个红包(一般是52元)或买一杯温暖的奶茶,就能让你在这个萧瑟的秋天喝上第一杯奶茶,感受到来自Ta的温暖。 那么问题来了,你喝到了吗 没有没关系,秋天第一杯奶茶没喝到,可以来接收秋天第一份安心,情场不得意,在职场补回来,让你的数据100%加密不可逆,再牛的黑客来了也破解不了,从此工作更顺心。 鹅厂数据库智能管家DBbrain推出安全自治功能,鹅厂出品,必属精品,从此,鹅们数据库自带360°安
在我们书写代码的时候,会书写许多日志代码,但是有些敏感数据是需要进行安全脱敏处理的。 对于日志脱敏的方式有很多,常见的有①使用conversionRule标签,继承MessageConverter②书写一个脱敏工具类,在打印日志的时候对特定特字段进行脱敏返回。 两种方式各有优缺点: 第一种方式需要修改代码,不符合开闭原则。 第二种方式,需要在日志方法的参数进行脱敏,对原生日志有入侵行为。 自定义脱敏组件(slf4j+logback) 一个项目在书写了很多打印日志的代码,但是后面有了脱敏需求,如果我们去手动改
大数据平台通过将所有数据整合起来,充分分析与挖掘数据的内在价值,为业务部门提供数据平台,数据产品与数据服务。大数据平台接入的数据中可能包括很多用户的隐私和敏感信息,如用户在酒店的入住纪录,用户支付信息等,这些数据存在可能泄漏的风险。大数据平台一般通过用户认证,权限管理以及数据加密等技术保证数据的安全,但是这并不能完全从技术上保证数据的安全。严格的来说,任何有权限访问用户数据的人员,如ETL工程师或是数据分析人员等,均有可能导致数据泄漏的风险。另一方面,没有访问用户数据权限的人员,也可能有对该数据进行分析挖掘的需求,数据的访问约束大大限制的充分挖掘数据价值的范围。数据脱敏通过对数据进行脱敏,在保证数据可用性的同时,也在一定范围内保证恶意攻击者无法将数据与具体用户关联到一起,从而保证用户数据的隐私性。数据脱敏方案作为大数据平台整体数据安全解决方案的重要组成部分,是构建安全可靠的大数据平台必不可少的功能特性。本文首先分析了数据泄露可能带来的风险,然后详细介绍了数据脱敏技术的理论基础与常用算法,最后介绍了一个基于大数据平台的数据脱敏解决方案。
来源:juejin.cn/post/7110110794188062727 下午惬意时光,突然产品小姐姐走到我面前,打断我短暂的摸鱼time,企图与我进行深入交流,还好我早有防备没有闪,打开点单页面,暗示没有一杯coffee解决不了的需求,需求是某些接口返回的信息,涉及到敏感数据的必须进行脱敏操作,我思考一反,表示某问题,马上安排。 思路 1.要做成可配置多策略的脱敏操作,要不然一个个接口进行脱敏操作,重复的工作量太多,很显然违背了“多写一行算我输”的程序员规范,思来想去,定义数据脱敏注解和数据脱敏逻辑的
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- 本文地址:https://blog.csdn.net/qq_40885085 在我们写代码的时候,会书写许多日志代码,但是有些敏感数据是需要进行安全脱敏处理的。 对于日志脱敏的方式有很多,常见的有①使用conversionRule标签,继承MessageConverter②
如果您现在苦于每天繁琐、重复的数据采集工作,可尝试套用该自动化方案,节省人力,降本增效!
经常在朋友圈看到好友晒旅行的火车票. 火车票有我们的姓名及经过脱敏处理的身份证信息, 但仅仅屏蔽了出生的月份日期,通过校验位暴力遍历便可筛选可能的30余组号码.即猜中的概率为3%.如果再通过其它渠道获得如星座等信息.就可将猜中的概率提高10倍,即有三分之一的可能性被猜中.
导语:很多朋友在学习Excel或Power BI或要提问的时候,苦于没有练习的示例数据,而拿自己工作的数据又要做脱敏处理,很费事费力,实际上,现在要造一份数据,真的太容易了。
金融科技&大数据产品推荐:金蜂巢大数据集成与脱敏系统
最近在写一个功能,对用户敏感的数据进行脱敏,在网上看一圈基本上都是全局范围的,我觉得应该更加灵活,在不同场景,不同业务下进行脱敏更加合适。
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