Hutool:一行代码搞定数据脱敏

AI摘要

本文详细解释了数据脱敏的概念,介绍了Hutool工具在数据脱敏中的应用,包括Maven配置、工具类使用、手机号、身份证号等敏感信息的脱敏示例,以及配合Jackson注解实现全局脱敏的方法。

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一、什么是数据脱敏

1.1 数据脱敏的定义

数据脱敏百度百科中是这样定义的:

数据脱敏,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。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下,在不违反系统规则条件下,对真实数据进行改造并提供测试使用,如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。是数据库安全技术之一。

总的来说,数据脱敏是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。

在数据脱敏过程中,通常会采用不同的算法和技术,以根据不同的需求和场景对数据进行处理。例如,对于身份证号码,可以使用掩码算法(masking)将前几位数字保留,其他位用“X”或"*"代替;对于姓名,可以使用伪造(pseudonymization)算法,将真实姓名替换成随机生成的假名。

1.2 常用脱敏规则

替换、重排、加密、截断、掩码

一、Hutool工具介绍

2.1 引入Maven配置

在项目的pom.xml的dependencies中加入以下内容,这里以5.8.16版本为例。

<dependency>
    <groupId>cn.hutool</groupId>
    <artifactId>hutool-all</artifactId>
    <version>5.8.16</version>
</dependency>

注意:Hutool 5.x支持JDK8+,如果你的项目使用JDK7,请使用Hutool 4.x版本。本文使用的数据脱敏工具类只有在5.6+版本以上才提供。

2.2 Hutool包含的组件

一个Java基础工具类,对文件、流、加密解密、转码、正则、线程、XML等JDK方法进行封装,组成各种Util工具类,同时提供以下组件:

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可以根据需求对每个模块单独引入,也可以通过引入hutool-all方式引入所有模块,本文所使用的数据脱敏工具就是在hutool.core模块。

2.3 Hutool支持的脱敏数据类型

现阶段最新版本的Hutool支持的脱敏数据类型如下,基本覆盖了常见的敏感信息。

  1. 用户id

  2. 中文姓名

  3. 身份证号

  4. 座机号

  5. 手机号

  6. 地址

  7. 电子邮件

  8. 密码

  9. 中国大陆车牌,包含普通车辆、新能源车辆

  10. 银行卡

三、Hutool数据脱敏实操

3.1 使用Hutool工具类一行代码实现脱敏

Hutool提供的脱敏方法如下图所示:

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注意  :Hutool 脱敏是通过*来代替敏感信息的,具体实现是在StrUtil.hide方法中,如果我们想要自定义隐藏符号,则可以把Hutool的源码拷出来,重新实现即可。

这里以手机号、银行卡号、身份证号、密码信息的脱敏为例,下面是对应的测试代码。

import cn.hutool.core.util.DesensitizedUtil;
import org.junit.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;


/**
 * 
 * @description: Hutool实现数据脱敏
 */
@SpringBootTest
public class HuToolDesensitizationTest {


    @Test
    public void testPhoneDesensitization(){
        String phone="13723231234";
        System.out.println(DesensitizedUtil.mobilePhone(phone)); //输出:137****1234
    }
    @Test
    public void testBankCardDesensitization(){
        String bankCard="6217000130008255666";
        System.out.println(DesensitizedUtil.bankCard(bankCard)); //输出:6217 **** **** *** 5666
    }


    @Test
    public void testIdCardNumDesensitization(){
        String idCardNum="411021199901102321";
        //只显示前4位和后2位
        System.out.println(DesensitizedUtil.idCardNum(idCardNum,4,2)); //输出:4110************21
    }
    @Test
    public void testPasswordDesensitization(){
        String password="www.jd.com_35711";
        System.out.println(DesensitizedUtil.password(password)); //输出:****************
    }
}

以上就是使用Hutool封装好的工具类实现数据脱敏。

3.2 配合JackSon通过注解方式实现脱敏

现在有了数据脱敏工具类,如果前端需要显示数据数据的地方比较多,我们不可能在每个地方都调用一个工具类,这样就显得代码太冗余了,那我们如何通过注解的方式优雅的完成数据脱敏呢?

如果项目是基于springboot的web项目,则可以利用springboot自带的jackson自定义序列化实现。它的实现原来其实就是在json进行序列化渲染给前端时,进行脱敏。

第一步:脱敏策略的枚举。

/**
 * @author
 * @description:脱敏策略枚举
 */
public enum DesensitizationTypeEnum {
    //自定义
    MY_RULE,
    //用户id
    USER_ID,
    //中文名
    CHINESE_NAME,
    //身份证号
    ID_CARD,
    //座机号
    FIXED_PHONE,
    //手机号
    MOBILE_PHONE,
    //地址
    ADDRESS,
    //电子邮件
    EMAIL,
    //密码
    PASSWORD,
    //中国大陆车牌,包含普通车辆、新能源车辆
    CAR_LICENSE,
    //银行卡
    BANK_CARD
}

上面表示支持的脱敏类型。

第二步:定义一个用于脱敏的 Desensitization 注解。

  1. @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME):运行时生效。

  2. @Target(ElementType.FIELD):可用在字段上。

  3. @JacksonAnnotationsInside:此注解可以点进去看一下是一个元注解,主要是用户打包其他注解一起使用。

  4. @JsonSerialize:上面说到过,该注解的作用就是可自定义序列化,可以用在注解上,方法上,字段上,类上,运行时生效等等,根据提供的序列化类里面的重写方法实现自定义序列化。

/**
 * @author 
 */
@Target(ElementType.FIELD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@JacksonAnnotationsInside
@JsonSerialize(using = DesensitizationSerialize.class)
public @interface Desensitization {
    /**
     * 脱敏数据类型,在MY_RULE的时候,startInclude和endExclude生效
     */
    DesensitizationTypeEnum type() default DesensitizationTypeEnum.MY_RULE;


    /**
     * 脱敏开始位置(包含)
     */
    int startInclude() default 0;


    /**
     * 脱敏结束位置(不包含)
     */
    int endExclude() default 0;
}

注:只有使用了自定义的脱敏枚举MY_RULE的时候,开始位置和结束位置才生效。

第三步:创建自定的序列化类

这一步是我们实现数据脱敏的关键。自定义序列化类继承 JsonSerializer,实现ContextualSerializer接口,并重写两个方法。

/**
 * @author 
 * @description: 自定义序列化类
 */
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class DesensitizationSerialize extends JsonSerializer<String> implements ContextualSerializer {
    private DesensitizationTypeEnum type;


    private Integer startInclude;


    private Integer endExclude;


    @Override
    public void serialize(String str, JsonGenerator jsonGenerator, SerializerProvider serializerProvider) throws IOException {
        switch (type) {
            // 自定义类型脱敏
            case MY_RULE:
                jsonGenerator.writeString(CharSequenceUtil.hide(str, startInclude, endExclude));
                break;
            // userId脱敏
            case USER_ID:
                jsonGenerator.writeString(String.valueOf(DesensitizedUtil.userId()));
                break;
            // 中文姓名脱敏
            case CHINESE_NAME:
                jsonGenerator.writeString(DesensitizedUtil.chineseName(String.valueOf(str)));
                break;
            // 身份证脱敏
            case ID_CARD:
                jsonGenerator.writeString(DesensitizedUtil.idCardNum(String.valueOf(str), 1, 2));
                break;
            // 固定电话脱敏
            case FIXED_PHONE:
                jsonGenerator.writeString(DesensitizedUtil.fixedPhone(String.valueOf(str)));
                break;
            // 手机号脱敏
            case MOBILE_PHONE:
                jsonGenerator.writeString(DesensitizedUtil.mobilePhone(String.valueOf(str)));
                break;
            // 地址脱敏
            case ADDRESS:
                jsonGenerator.writeString(DesensitizedUtil.address(String.valueOf(str), 8));
                break;
            // 邮箱脱敏
            case EMAIL:
                jsonGenerator.writeString(DesensitizedUtil.email(String.valueOf(str)));
                break;
            // 密码脱敏
            case PASSWORD:
                jsonGenerator.writeString(DesensitizedUtil.password(String.valueOf(str)));
                break;
            // 中国车牌脱敏
            case CAR_LICENSE:
                jsonGenerator.writeString(DesensitizedUtil.carLicense(String.valueOf(str)));
                break;
            // 银行卡脱敏
            case BANK_CARD:
                jsonGenerator.writeString(DesensitizedUtil.bankCard(String.valueOf(str)));
                break;
            default:
        }


    }


    @Override
    public JsonSerializer<?> createContextual(SerializerProvider serializerProvider, BeanProperty beanProperty) throws JsonMappingException {
        if (beanProperty != null) {
            // 判断数据类型是否为String类型
            if (Objects.equals(beanProperty.getType().getRawClass(), String.class)) {
                // 获取定义的注解
                Desensitization desensitization = beanProperty.getAnnotation(Desensitization.class);
                // 为null
                if (desensitization == null) {
                    desensitization = beanProperty.getContextAnnotation(Desensitization.class);
                }
                // 不为null
                if (desensitization != null) {
                    // 创建定义的序列化类的实例并且返回,入参为注解定义的type,开始位置,结束位置。
                    return new DesensitizationSerialize(desensitization.type(), desensitization.startInclude(),
                            desensitization.endExclude());
                }
            }


            return serializerProvider.findValueSerializer(beanProperty.getType(), beanProperty);
        }
        return serializerProvider.findNullValueSerializer(null);
    }
}

经过上述三步,已经完成了通过注解实现数据脱敏了,下面我们来测试一下。

首先定义一个要测试的pojo,对应的字段加入要脱敏的策略。

/**
 *
 * @description:
 */
@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class TestPojo {


    private String userName;


    @Desensitization(type = DesensitizationTypeEnum.MOBILE_PHONE)
    private String phone;


    @Desensitization(type = DesensitizationTypeEnum.PASSWORD)
    private String password;


    @Desensitization(type = DesensitizationTypeEnum.MY_RULE, startInclude = 0, endExclude = 2)
    private String address;
}

接下来写一个测试的controller

@RestController
public class TestController {


    @RequestMapping("/test")
    public TestPojo testDesensitization(){
        TestPojo testPojo = new TestPojo();
        testPojo.setUserName("我是用户名");
        testPojo.setAddress("地球中国-北京市通州区京东总部2号楼");
        testPojo.setPhone("13782946666");
        testPojo.setPassword("sunyangwei123123123.");
        System.out.println(testPojo);
        return testPojo;
    }


}

e55763ed264a4a2e09c5676885117517.png

可以看到我们成功实现了数据脱敏。

四、其他常见的数据脱敏工具推荐

除了本文介绍的Hutool工具之外,还有一些其他的数据脱敏工具,常见脱敏方法或工具如下所示:

4.1 Apache ShardingSphere

Apache ShardingSphere下面存在一个数据脱敏模块,此模块集成的常用的数据脱敏的功能。其基本原理是对用户输入的SQL进行解析拦截,并依靠用户的脱敏配置进行SQL的改写,从而实现对原文字段的加密及加密字段的解密。最终实现对用户无感的加解密存储、查询。

具体实现方式可参考下面文章:https://jaskey.github.io/blog/2020/03/18/sharding-sphere-data-desensitization/

4.2 FastJSON

平时开发Web项目的时候,除了默认的Spring自带的序列化工具,FastJson也是一个很常用的Spring web Restful接口序列化的工具。

FastJSON实现数据脱敏的方式主要有两种:

  • 基于注解@JSONField实现:需要自定义一个用于脱敏的序列化的类,然后在需要脱敏的字段上通过@JSONField中的serializeUsing 指定为我们自定义的序列化类型即可。

  • 基于序列化过滤器:需要实现ValueFilter接口,重写process方法完成自定义脱敏,然后在JSON转换时使用自定义的转换策略。

具体实现可参考这篇文章:https://juejin.cn/post/7067916686141161479

4.3 Mybatis-mate

mybatisplus也提供了数据脱敏模块,mybatis-mate,不过在使用之前需要配置授权码。

配置内容如下所示:

# Mybatis Mate 配置
mybatis-mate:
  cert:
    grant: jxftsdfggggx
    license: GKXP9r4MCJhGID/DTGigcBcLmZjb1YZGjE4GXaAoxbtGsPC20sxpEtiUr2F7Nb1ANTUekvF6Syo6DzraA4M4oacwoLVTglzfvaEfadfsd232485eLJK1QsskrSJmreMnEaNh9lsV7Lpbxy9JeGCeM0HPEbRvq8Y+8dUt5bQYLklsa3ZIBexir+4XykZY15uqn1pYIp4pEK0+aINTa57xjJNoWuBIqm7BdFIb4l1TAcPYMTsMXhF5hfMmKD2h391HxWTshJ6jbt4YqdKD167AgeoM+B+DE1jxlLjcpskY+kFs9piOS7RCcmKBBUOgX2BD/JxhR2gQ==

具体实现可参考baomidou提供的如下代码:https://gitee.com/baomidou/mybatis-mate-examples

五、总结

本文主要介绍了数据脱敏的相关内容,首先介绍了数据脱敏的概念,在此基础上介绍了常用的数据脱敏规则;随后介绍了本文的重点Hutool工具及其使用方法,在此基础上进行了实操,分别演示了使用DesensitizedUtil工具类、配合Jackson通过注解的方式完成数据脱敏;最后,介绍了一些常见的数据脱敏方法,并附上了对应的教程链接供大家参考,本文内容如有不当之处,还请大家批评指正。

参考资料:

[1] Hutool工具官网:https://hutool.cn/docs/#/?id=%f0%9f%93%9a%e7%ae%80%e4%bb%8b

[2] 聊聊如何自定义数据脱敏:https://juejin.cn/post/7046567603971719204

[3] FastJSON实现数据脱敏:https://juejin.cn/post/7067916686141161479

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京东科技开发者 388

实测 9 款 AI 架构图工具:从 Mermaid 美化到 GPT-Image2,一份选型清单

支持 5 类图(架构图、工作流图、时序图、数据流图、生命周期/状态机图),主题 4 种(Classic、Signal Flow、Blueprint、Editorial)+ 3 种色彩模式(Dark / Light / System Auto),输出格式含 HTML、PNG、SVG、WebM、Share Card PNG、JSON IR。它把提示词图库、图像生成案例、参考图编辑流程和命令行工具整合在一起,让 AI Agent 能直接调用 GPT Image 2 模型完成文生图、图生图、参考图编辑等任务。

京东科技开发者 904

别再守着 Claude Code 了——学会指挥它自主干活

回到开头那句:别再一句一句地喂它、然后守着屏幕。真正的用法是——把一件事想清楚、划好边界、给它一个能自我验证的目标,然后交出去。你会发现,省下来的时间不是一点半点。把重复的判断和执行还给机器,把真正需要你的判断留给自己。

京东科技开发者 586

CVPR 2026|Oxygen XR 团队在原生鱼眼高斯泼溅技术上带来新突破

京东零售技术团队联合清华大学提出DirectFisheye-GS框架,创新性地将鱼眼相机模型原生嵌入3D高斯泼溅管线,通过跨视角联合优化策略直接处理鱼眼图像,避免了传统去畸变预处理导致的信息损失。该方案在多个公开数据集上达到SOTA性能,有效解决了单视角优化引起的几何畸变和视角不一致问题,同时保持与现有3DGS工具链的兼容性。技术已应用于电商3D重建和4D体积视频等场景,显著提升了沉浸式体验。相关论文被CVPR 2026接收,为宽视场场景重建提供了高效解决方案。

京东科技开发者 355

拆解海博 AI-Native 落地保障:Harness、双 Loop、知识库与技能自主迭代实践

海博研发RoadMap 的落地,彻底终结了 AI 编程“对话式玄学”的旧模式,真正落地了AI Native 研发工程化。它证明 AI 规模化赋能研发的核心,不在于堆砌大模型能力,而在于用工程思维重构 AI 的工作范式:用结构化流程替代随机对话,用固化规则约束模型行为,用持续沉淀实现能力复利,用分层架构支撑规模化落地。

京东科技开发者 638

让 AI 快速「读懂」你的代码仓:Joy-Code-Graph 云端图谱服务的三次进化

代码知识图谱不是要取代 AI 的智能,而是要补齐它对代码全局关系的认知盲区。当 AI 能一眼看清「谁调用了谁、改动会波及哪里」,它写出的代码才真正靠谱;当这份认知安全地留在自己手里、随时被 Joygen 调用、并且永久沉淀在代码仓里——AI 编程的体验,才算真正上了一个台阶。这,就是我们做 Joy-Code-Graph 云端服务的初衷。能力共享,数据自主;一次建图,长期受用。

京东科技开发者 751

【Coding生态】从代码托管到 AI 能力底座:与Coding一起共建 AI 研发生态

前两种框架能够很好地支撑对话式能力和预设流程式能力。它们适合基于提示词或预设工作流完成研发问答、知识查询、流程编排等任务。但在更复杂的研发场景中,仅仅“回答问题”还不够。当用户业务逻辑复杂时,一旦场景进入真实落地阶段,例如下载代码、修改文件、执行命令、安装依赖、运行测试、读取完整代码文件,或者与自有系统联动、将结果渲染到 Coding 页面、推送到京 ME,AI 应用需要的不只是知识能力,还需要真实的代码库操作能力和独立可执行环境。

京东科技开发者 768

GPT-5.6、ChatGPT Work 与 Codex 更新食用指南

三档模型当前都提供 1,050,000 tokens 上下文、922,000 tokens 最大输入和 128,000 tokens 最大输出,接受文本与图像输入、输出文本,并支持 web search、file search、Computer Use、MCP、Tool Search、Skills、Apply Patch 等工具。Work 可以读取你提供的文件,通过插件连接 Slack、Google Drive、SharePoint、邮箱、日历、CRM 或项目系统,调用获批工具,并在执行中展示进度。

京东科技开发者 868

把业务流程沉淀成高质量 Skill 的实践路径

使用Record & Replay创建的Skill,尽管创建流程简单,但它的本质实际是让 AI 去操作页面,这不但有可能影响我们对电脑的操作,还有可能无法稳定复现。创建Skill时,可以使用 Codex 的 Record & Replay 插件,把一次手工操作录下来,再让 AI 生成可复用流程。刚开始切换时,很容易遇到接口报错,可以让Codex排查原因进行优化,直到可以稳定执行;补充相应业务背景,说明这件事为什么要做,谁会用,输入从哪来,输出给谁看。电脑休眠、关机、软件没开时,本地任务可能无法执行。

京东科技开发者 835

政企前台AI-Agent的架构实践:打造可复用的 AI 服务平台-【灯塔计划】

不止是爆火的龙虾,还是各种Skills,MCP、Agent,脱离的具体的场景谈方案,最后只会是一场空。这一套可复用的 AI 服务平台,截止目前,通过前后端对接规范文档,多项能力已快速接入到各个场域的不同端平台,大幅降低研发成本, 并且各业务线新场景的接入从原来的 “开发驱动” 转为 “配置驱动”,接入周期从天维度缩短至小时级。

京东科技开发者 864

京东 Oxygen xLLM 大模型推理引擎正式捐赠开放原子开源基金会,共建国产 AI Infra 生态

下一阶段 AI 基础设施的核心命题,不是简单的算力堆叠,而是让工程本身变得智能——让调度系统能自主感知负载特征并动态优化,让推理引擎能根据模型结构和硬件特性自动生成最优执行方案,让整个 AI 工程链路具备自感知、自决策、自优化的能力。未来,Oxygen xLLM 的项目官网、社区沟通渠道及微信社区将陆续向开发者开放,诚邀芯片厂商、模型厂商、云厂商、企业用户及个人开发者共同参与,让国产大模型推理引擎在开放生态中加速成长。硬件层,原生支持 GPU / NPU / MLU 多类 AI 芯片,深度适配国产芯片。

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