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。
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。
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:
数据脱敏指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,如我们日常可以看到的手机号“156**8888”等。
在实际的软件系统开发过程中,由于业务的需求,在代码层面实现数据的脱敏还是远远不够的,往往还需要在数据库层面针对某些关键性的敏感信息,例如:身份证号、银行卡号、手机号、工资等信息进行加密存储,实现真正意义的数据混淆脱敏,以满足信息安全的需要。
Spring Boot可能是习惯于用Java的小伙伴们用的最多的一种应用框架,但是各位程序猿小伙伴知不知道Spring Boot有哪些平时不容易注意到的漏洞需要避免呢?
问题产生: 近来在写代码的时候,有一个返回的vo对象中,有一个属性是带有xml标签的,而页面展示的内容需要将xml标签转换成html标签进行展示,所以实现了一个工具类,然后再返回的地方调用一下工具类,但是随着使用的地方越来越多,每一次改动修改的地方太多,故查询后找了另外的实现逻辑.
Spring Boot 相关漏洞学习资料,利用方法和技巧合集,黑盒安全评估 check list
上一篇文章《Springboot集成Mybatis-flex(一)》提到Mybatis Flex和Spring Boot的初步集成和基础使用。今天我们再来探索Mybatis Flex其他特性的使用。
几天前使用了Jackson对数据的自定义序列化。突发灵感,利用此方法来简单实现接口返回数据脱敏,故写此文记录。
rpamis-security (opens new window)1.0.1主要通过Mybatis-Plugin及AOP切面实现安全功能,其主要组件如下图所示
随着信息安全的日益重要,对敏感数据进行加密和脱敏已成为业务开发中不可忽视的一环。本文将介绍如何在Spring Boot项目中利用注解、反射和AOP的组合,实现对敏感数据的加密和脱敏,提高数据安全性。
来源:Java架构日记 SpringBoot 3.0.3 🐞 Bug Fixes 修复当定义组件的类引用变量时,在 AOT 处理 Logback XML 过程中发生 ClassNotFoundException 问题 #34336 修复在运行为本地映像时,不报告 Logback 配置错误的问题 #34315 修复 Spring LDAP 的依赖管理包括不再存在的 spring-ldap-core-tiger #34299 修复使用 nativeRun 时,Kotlin ConfigurationProper
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/77759844
我所在的公司最近要求需要在所有地方都要脱敏敏感数据,应该是受faceBook数据泄密影响吧。
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。
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。
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
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
本文所用的Demo皆可在我的git项目 https://github.com/SeanYanxml/log4j-demos 内找到。(如果觉得项目写的不错,不妨给我一个star)
本篇是本系列的最后一篇,在这篇中教你用ASM实际开发中做一些可用的东西。包括之前说的如何修改toString,完成一些脱敏。
package com.test.afirst.month_11.day1127; import org.apache.commons.collections.CollectionUtils; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Patter
在日常工作中,日志处理是我们每一个程序员必备的素质,但是在有些场景下客户信息敏感,需要进行某些字段,或者某部分字段的脱敏处理。接到需求我们开始操刀!
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
近期,博主公司应安全审计要求,需要对数据库中的用户关键信息做加密处理,这样,即使生产数据被脱裤,也不会泄露用户的敏感信息,在做了初步的需求归纳和功能分析后,我们制定了简单的开发方案,将需要加解密的字段的元数据信息通过配置或注解的方式标记出来,尝试使用hibernate的filter和Interceptor针对用户sql做拦截,做到透明化加解密。但是这个方案很快被否决了,查询结果集没法通过这种方式达到目的。然后将方向转向了代理JDBC驱动的方式。在摸索JDBC代理方案过程中发现,业界已经有了非常成熟的针对数据库字段透明化加解密的方案,而且和我们场景以及方案非常相符,整体方案如下:
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。
为什么需要知道掩盖技术?因为这是一种匿名化数据的方法,这样就可以使用包含敏感或个人信息的数据进行测试或开发。 即使你负责的数据库具有完全的访问控制和安全性,你也可能需要多种数据脱敏技术来支持应用程序。 例如,你可能需要动态脱敏数据以确保应用程序不会暴露不必要的敏感信息。或者,如果您需要对实际生产数据运行测试或开发,而实际生产数据包含个人或敏感信息,则可能需要脱敏真实数据。 如果你需要将生产数据推到一个安全性较低的环境,你也需要进行数据脱敏技术,为了分发报告或者分析相应的数据,并且必须保留报告所需要的基础数据
其他一些可能会遇到的 swagger、swagger codegen、swagger-dubbo 等相关接口路由:
这几天公司在排查内部数据账号泄漏,原因是发现某些实习生小可爱居然连带着账号、密码将源码私传到GitHub上,导致核心数据外漏,孩子还是没挨过社会毒打,这种事的后果可大可小。
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。
.markdown-body{word-break:break-word;line-height:1.75;font-weight:400;font-size:15px;overflow-x:hidden;color:#333}.markdown-body h1,.markdown-body h2,.markdown-body h3,.markdown-body h4,.markdown-body h5,.markdown-body h6{line-height:1.5;margin-top:35px;margin-bottom:10px;padding-bottom:5px}.markdown-body h1{font-size:30px;margin-bottom:5px}.markdown-body h2{padding-bottom:12px;font-size:24px;border-bottom:1px solid #ececec}.markdown-body h3{font-size:18px;padding-bottom:0}.markdown-body h4{font-size:16px}.markdown-body h5{font-size:15px}.markdown-body h6{margin-top:5px}.markdown-body p{line-height:inherit;margin-top:22px;margin-bottom:22px}.markdown-body img{max-width:100%}.markdown-body hr{border:none;border-top:1px solid #ddd;margin-top:32px;margin-bottom:32px}.markdown-body code{word-break:break-word;border-radius:2px;overflow-x:auto;background-color:#fff5f5;color:#ff502c;font-size:.87em;padding:.065em .4em}.markdown-body code,.markdown-body pre{font-family:Menlo,Monaco,Consolas,Courier New,monospace}.markdown-body pre{overflow:auto;position:relative;line-height:1.75}.markdown-body pre>code{font-size:12px;padding:15px 12px;margin:0;word-break:normal;display:block;overflow-x:auto;color:#333;background:#f8f8f8}.markdown-body a{text-decoration:none;color:#0269c8;border-bottom:1px solid #d1e9ff}.markdown-body a:active,.markdown-body a:hover{color:#275b8c}.markdown-body table{display:inline-block!important;font-size:12px;width:auto;max-width:100%;overflow:auto;border:1px solid #f6f6f6}.markdown-body thead{background:#f6f6f6;color:#000;text-align:left}.markdown-body tr:nth-child(2n){background-color:#fcfcfc}.markdown-body td,.markdown-body th{padding:12px 7px;line-height:24px}.markdown-body td{min-width:120px}.markdown-body blockquote{color:#666;padding:1px 23px;margin:22px 0;border-left:4px solid #cbcbcb;background-color:#f8f8f8}.markdown-body blockquote:after{display:block;content:""}.markdown-body blockquote>p{margin:10px 0}.markdown-body ol,.markdown-body ul{padding-left:28px}.markdown-body ol li,.markdown-body
首先,为什么要进行数据转换? 在一个分层的体系结构中,经常会使用DTO、PO、VO等封装数据,封装数据到特定的数据对象中,然而在很多情况下,某层内部的数据是不允许传递到其它层,不允许对外暴露的,特别是在分布式的系统中,内部服务的数据对外暴露,也不允许不相关的数据传入到本服务,所以需要对数据对象进行转换。 其次,为什么要使用Dozer? 前期对于很多程序员来说,数据转换都是通过手工编写转换工具类或工具方法来实现的,这样不仅没有针对性而且工作量很大,编写工具类重用性差,而且不灵活。所以,急需要使用一个通用的映射
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。
特殊说明: 解决问题的光鲜,藏着磕Bug的痛苦。 万物皆入轮回,谁也躲不掉! 以上文章,均是我实际操作,写出来的笔记资料,不会出现全文盗用别人文章!烦请各位,请勿直接盗用!
当看到这个文章名的时候,是不是很熟悉,是的shigen之前发表了一个这个题目一样的文章,今天的是plus加强版。
安全控制一直是治理的重要环节,数据脱敏属于安全控制的范畴。对互联网公司、传统行业来说,数据安全一直是极为重视和敏感的话题。
下面代码的核心在于引用了一个外部的jar包用于sql解析(暂未确认企业环境是否可以直接使用)。
第一次渗透测试有点紧张,就把这次渗透测试遇到的一些问题,小技巧记录下来做个分享和小结。
在日常开发中,我们经常会使用logback打印日志,还会包含一些敏感内容。比如手机号、卡号、邮箱等,这对数据安全而言是有风险的。
你好,我是 Guide!这里是 JavaGuide 的「优质开源项目推荐」第 3 期,每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目推荐给大家。
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
前言:此次挖洞较为基础,分析得不足的地方望大佬指正。 内网挖洞: 建议像我这样入门不久的可以拿自己学校内网练练手先(得授权),再在在教育行业SRC等漏洞平台上挖掘漏洞,赢得认可,获取些动力。<大佬的当我没说 0.0> 向信息中心的老师申请了对学校进行内网渗透测试的授权之后,便开始信息收集(亮神说的:渗透的本质是信息收集)。 因为在工作室辅助运维也知道服务器多在10.x.x.0/24这网段,这里我用Goby对该网段收集存活ip和端口。(因为真实ip可以绕过waf所以可以放开扫,当然其它大学就不一定了)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云