入职3个月的Java程序员面临转正，从理论到实践！

Posted 2021-05-16 爱看动漫的Java程序员

前言

作为一个已经毕业的计算机专业学长，其实几年大学走来还是挺感慨万千的。（说明一下：一本，非958、211）
老实说，上大学之前填志愿选专业的时候没有任何打算，就觉得学海熬到头了，向往已久的大学舒坦日子要来了，像老一辈人说的“飞出笼的鸟”。
最后选的计算机专业也挺喜剧的，因为爱打游戏，所以觉得自己对计算机还挺感兴趣的。当时我并不知道之后我会因为这个决定而改变我的生活。

什么是数据脱敏

先来看看什么是数据脱敏？数据脱敏也叫数据的去隐私化，在我们给定脱敏规则和策略的情况下，对敏感数据比如 手机号、银行卡号 等信息，进行转换或者修改的一种技术手段，防止敏感数据直接在不可靠的环境下使用。

像政府、医疗行业、金融机构、移动运营商是比较早开始应用数据脱敏的，因为他们所掌握的都是用户最核心的私密数据，如果泄露后果是不可估量的。

数据脱敏的应用在生活中是比较常见的，比如我们在淘宝买东西订单详情中，商家账户信息会被用 * 遮挡，保障了商户隐私不泄露，这就是一种数据脱敏方式。

数据脱敏又分为静态数据脱敏（SDM）和 动态数据脱敏（DDM）：

静态数据脱敏

静态数据脱敏（SDM）：适用于将数据抽取出生产环境脱敏后分发至测试、开发、培训、数据分析等场景。

有时我们可能需要将生产环境的数据 copy 到测试、开发库中，以此来排查问题或进行数据分析，但出于安全考虑又不能将敏感数据存储于非生产环境，此时就要把敏感数据从生产环境脱敏完毕之后再在非生产环境使用。

这样脱敏后的数据与生产环境隔离，满足业务需要的同时又保障了生产数据的安全。

如上图所示，将用户的真实 姓名、手机号、身份证、银行卡号 通过 替换、无效化、乱序、对称加密 等方案进行脱敏改造。

动态数据脱敏

动态数据脱敏（DDM）：一般用在生产环境，访问敏感数据时实时进行脱敏，因为有时在不同情况下对于同一敏感数据的读取，需要做不同级别的脱敏处理，例如：不同角色、不同权限所执行的脱敏方案会不同。

注意：在抹去数据中的敏感内容同时，也需要保持原有的数据特征、业务规则和数据关联性，保证我们在开发、测试以及数据分析类业务不会受到脱敏的影响，使脱敏前后的数据一致性和有效性。总之一句话：你爱怎么脱就怎么脱，别影响我使用就行。

数据脱敏方案

数据脱敏系统可以按照不同业务场景自行定义和编写脱敏规则，可以针对库表的某个敏感字段，进行数据的不落地脱敏。

数据脱敏的方式有很多种，接下来以下图数据为准一个一个的演示每种方案。

1、无效化

无效化方案在处理待脱敏的数据时，通过对字段数据值进行 截断、加密、隐藏 等方式让敏感数据脱敏，使其不再具有利用价值。一般采用特殊字符（*等）代替真值，这种隐藏敏感数据的方法简单，但缺点是用户无法得知原数据的格式，如果想要获取完整信息，要让用户授权查询。

比如我们将身份证号用 * 替换真实数字就变成了 “220724 ****** 3523”，非常简单。

2、随机值

随机值替换，字母变为随机字母，数字变为随机数字，文字随机替换文字的方式来改变敏感数据，这种方案的优点在于可以在一定程度上保留原有数据的格式，往往这种方法用户不易察觉的。

我们看到 name 和 idnumber 字段进行了随机化脱敏，而名字姓、氏随机化稍有特殊，需要有对应姓氏字典数据支持。

3、数据替换

数据替换与前边的无效化方式比较相似，不同的是这里不以特殊字符进行遮挡，而是用一个设定的虚拟值替换真值。比如说我们将手机号统一设置成 “13651300000”。

4、对称加密

对称加密是一种特殊的可逆脱敏方法，通过加密密钥和算法对敏感数据进行加密，密文格式与原始数据在逻辑规则上一致，通过密钥解密可以恢复原始数据，要注意的就是密钥的安全性。

5、平均值

平均值方案经常用在统计场景，针对数值型数据，我们先计算它们的均值，然后使脱敏后的值在均值附近随机分布，从而保持数据的总和不变。

对价格字段 price 做平均值处理后，字段总金额不变，但脱敏后的字段值都在均值 60 附近。

6、偏移和取整

这种方式通过随机移位改变数字数据，偏移取整在保持了数据的安全性的同时保证了范围的大致真实性，比之前几种方案更接近真实数据，在大数据分析场景中意义比较大。

比如下边的日期字段create_time中 2020-12-08 15:12:25 变为 2018-01-02 15:00:00。

数据脱敏规则在实际应用中往往都是多种方案配合使用，以此来达到更高的安全级别。

最后总结

ActiveMQ+Kafka+RabbitMQ学习笔记PDF

• RabbitMQ实战指南

• 手写RocketMQ笔记

• 手写“Kafka笔记”

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