在这样的背景下,全球掀起了监管不断强化的数据安全的立法热潮。欧盟的GeneralData Protection Regulation (GDPR);美国的CaliforniaConsumer Privacy Act(CCPA);我国已实施的基础性法规《网络安全法》,其中一个章节单独对个人信息与数据安全给出了诸多原则性的规定与约束,且两部专门的法律《数据安全法》、《个人信息保护法》在加快立法与制定中。(《浅析数据安全与隐私保护之法规》)
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技术选型 网上很多教程都是在说,通过 AOP、自定义注解和反射的方式完成字段脱敏功能。但是这种方式有点重量级且性能一般,遇到高并发场景存在性能瓶颈。 我举个循环嵌套的例子:
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 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
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
本文对edusrc挖掘的部分漏洞进行整理,将案例脱敏后输出成文章,不包含0DAY/BYPASS的案例过程,仅对挖掘思路和方法进行相关讲解。
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。
专注安全领域,实现内容脱敏展示,期望做到可灵活配置,灵活启用,并且最好内置丰富插件,支持手机号、邮箱、身份证号、住址、中文名、座机号、银行卡、自定义等多种类型的脱敏配置。
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。
敏感数据就是指不宜轻易泄露和外流的数据,一旦敏感数据泄露,就会对公司经营带来风险,常见的敏感数据包括身份证号、银行卡号以及公司经营情况、IP地址列表等数据,为什么说敏感数据处理是数据安全防护线?怎样处理敏感数据?
你平时肯定做过这样的需求。要求展示用户的手机号,但是不能完全展示,需要在中间给手机号打码,如下图:
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。
五一,原本轻松快乐的度假时光,就因为强制要求身份证上传这件事,西池抱怨“核心隐私被裸奔,假期算是砸了。”而与西池有着一样遭遇的人,比比皆是。 五一,在你的出游中,核心隐私也被扒干净了吗? 五一假期,
提供日常开发中的一些js处理数据的方法,包括对数据的过滤,以及对数据的验证等。也希望大家能留下你好用的方法~~ 数据过滤 手机号码隐藏中间4位 保留两位小数 每三位逗号隔开,后面补两位小数,多用于
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
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
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.
虫子在程序员心中是啥东西?虫子的学名为 Bug,是多少入了猿门的程序员,心中不愿提及的痛。消灭虫子的技能为 Debug,这项技能我敢保证:无论你是小白、大牛还是骨灰级的程序员,多多少少都需要进行修炼。
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。
在 15 位身份证号中,第 7、8 两位为出生年份,例如,1980 年出生的人,身份证号码的第 7、8 位的值是 80,在 18 位身份证号中,将 7~10 四位的值改为 1980,并将原身份证号码第 9 位开始以后的所有数字依次向右平移 2 位。在 18 位身份证号中, 最后增加一位校验码,校验码的计算方法如下(只考虑 20 世纪出生的公民):
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
前几天五一放假期间,偶然在一个测试群里看到一位群友提问“Jmeter如何生成合法的身份证号”。我们都知道,如果是Python或Java语言,借助第三方库,很容易就能够模拟出合法的身份证号。在此之前,我也遇到过使用Jmeter生成身份证号的场景,但那时候我们的接口没有身份证号的合法校验。为了方便起见,在传参时都是用函数助手生成18位长度的随机数字字符串传递。于是,出于好奇和热心,在经过自己一番实践过后,解答了他的问题。因此,本篇也是一次解答群友问题的实践记录。
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。
最近逛开源社区的时候,偶尔发现了一个 MyBatis 增强框架-MyBatis-Flex ,感觉挺不错的,集合了 MyBatis-Plus、Fluent-MyBatis 的优点。
客户在使用人脸核身服务接口时,出于安全考虑,需要对传输的敏感数据进行加密,此场景需求可以使用腾讯云密钥管理系统KMS完成安全保护。
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
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。
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。
在开学时,需要录入学生的身份信息。每次在控制台输入学生身份证号,按下回车后录入新的信息。如果输入的身份证号已经录入过,需要提示 “该身份证号已录入” 并继续等待下一个输入。如果按下两次回车键,则结束录入。
中国目前已经超过十三亿人,一个巨大的数字,在如此庞大的人群下,政府是如何有序管理的呢?众所周知,每个人都有一个唯一标识的身份证号,你是否想过会不会有一个人和你有相同的身份证号呢?思考一下是如何做到不重复的呢?
1、描述 用java语言判断身份证号码是否有效,地区码、出身年月、校验码等验证算法 2、源代码 package test; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.GregorianCalendar; import java.util.Hashtable;
shigen最近的需要填写各种报名表的场景有点多,很多场景都要输入身份证号。对于这些信息,我特别的敏感,所以,我想着能糊弄过去就糊弄过去。之前也确实有乱填,只要凑够了18位,或者我随意改动身份证上的某一位数字就行了。但是,直到我遇到了一种表单:我改一个数字,它发现了,不让我提交!我气急败坏,我要研究一下这玩意怎么实现的。总不至于调用了某云的身份证地址库吧。
首先,大家都知道,每个人都有自己的一串和别人不同的身份证号,那这么长一段身份证号上面,到底隐藏了多少我们的个人信息呢?
内容提要: 一、去个人标识化的数据就安全吗?二、具体有哪些针对隐私数据的攻击方法?1)链接攻击2)同质性攻击3)背景知识攻击三、那么,到底怎么样的数据才是安全的?1)K-匿名2)L-多样性四、怎么规避数据攻击第一,当然是要做好数据安全的评审啦!第二,对有问题的数据,要建议进行泛化处理第三、从 差分隐私 到 隐私计算 ---- 一、去标识化的数据就安全吗? 有一份10W人的体检数据,包括了个人的身份证号、手机号个人标识信息,以及身高、体重、血压、心率等健康指标。 首先先明确一个概念: 身份证号、手机号
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。
有时候,有些人就有些奇奇怪怪的想法,之前做性能测试的时候。遇到身份证重复校验的问题,自己也做一个简易版。
省份(2位)市(2位)区[县](2位)年(2位)月(2位)日(2位)+3位序列号 [奇数给男性/偶数给女性]
对于SRC的挖掘思路,很多师傅已经给出了挖掘实用技巧。今天带来一篇本人的思路分享:不受限制的资源调用。
首先在网上收集地区代码数据,整理,去重,再存入字典,再对每一个身份证号取前6位,匹配相应的地区就可以啦
检测一个身份证的正确性,我个人分为两种方法,一种是通过API接口,一种是本地自定义一个函数类,来检测身份证号。
上个星期,大佬分享了一个验证身份证号合法性的库:id_validator,没空去试着用一下看看,今天有点时间,来试着用下这个库。
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