项目敏感词脱敏如何实现

后端返回数据给前端的时候,一般需要对敏感词脱敏,类似于下面这样:

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脱敏的规则有很多种,例如:

  • 替换(常用):将敏感数据中的特定字符或字符序列替换为其他字符。例如,将信用卡号中的中间几位数字替换为星号(*)或其他字符。

  • 删除:将敏感数据中的部分内容随机删除。例如,将电话号码的随机 3 位数字进行删除。

  • 重排:将原始数据中的某些字符或字段的顺序打乱。例如,将身份证号码的随机位交错互换。

  • 加噪:在数据中注入一些误差或者噪音,达到对数据脱敏的效果。例如,在敏感数据中添加一些随机生成的字符。

  • ......

这里以最常用的替换为例进行介绍,这也是我的项目用到的方法。

我是利用 Hutool 提供的 DesensitizedUtil脱敏工具类配合 Jackson 通过注解的方式完成数据脱敏的。

如果不想引入 Hutool 的话,也可以自己实现一个脱敏工具类,实现逻辑非常简单。

DesensitizedUtil脱敏工具类支持用户 ID、中文姓名、身份证号、座机号、手机号、电子邮件、银行卡号等脱敏数据类型,基本覆盖了常见的敏感信息。

DesensitizedUtil脱敏工具类的脱敏规则是隐藏掉信息中的一部分关键信息用*代替,例如:

  • 身份证号:原始值 51343620000320711X,脱敏后 5***************1X

  • 手机号:原始值 18049531999,脱敏后 180****1999

  • 银行卡号:原始值6217000130008255666,脱敏后6217 **** **** *** 5666

  • ......

除了支持常见的脱敏数据类型之外,Hutool 还提供了自定义隐藏方法StrUtil#hide。这个方法实际上是 CharSequenceUtil实现的,StrUtil继承了CharSequenceUtil

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因为我的项目是基于 Spring Boot 开发的,因此可以利用 Spring Boot 自带的 Jackson 自定义序列化实现,在 JSON 进行序列化渲染给前端时,进行脱敏。

下面是简化后的核心步骤:

1、我定义了一个用于脱敏的 Desensitization 注解。

@Target(ElementType.FIELD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@JacksonAnnotationsInside
// 指定序列化时使用 DesensitizationSerialize 这个自定义序列化类
// DesensitizationSerializ 我们后面会自定义
@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;
}

DesensitizationTypeEnum 是脱敏策略的枚举:

public enum DesensitizationTypeEnum {
    //自定义
    MY_RULE,
    //用户id
    USER_ID,
    //手机号
    MOBILE_PHONE,
    //邮箱
    EMAIL,
    // 省略其他枚举字段
    // ...
}

2、自定义序列化类继承 JsonSerializer,实现 ContextualSerializer 接口,并重写 serialize() 和 createContextual() 这两个方法。

/**
 * 自定义序列化类,用于数据脱敏处理
 * 支持多种脱敏类型,包括自定义规则。
 */
@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(StrUtil.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;
            // 省略其他数据类型脱敏
            // ......
        }
    }

    @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);
                // 如果字段上没有注解,则从上下文中获取注解
                if (desensitization == null) {
                    desensitization = beanProperty.getContextAnnotation(Desensitization.class);
                }
                // 如果找到了注解,创建新的序列化实例
                if (desensitization != null) {
                    return new DesensitizationSerialize(desensitization.type(), desensitization.startInclude(), desensitization.endExclude());
                }
            }
            // 如果不是String类型,使用默认的序列化处理
            return serializerProvider.findValueSerializer(beanProperty.getType(), beanProperty);
        }
        // 如果beanProperty为null,返回默认的null值序列化处理
        return serializerProvider.findNullValueSerializer(null);
    }
}

这段代码有一个优化小技巧:可以将函数放进枚举类,进而避免使用 switch-case 语句,从而使代码更加简洁和易于维护。

public enum DesensitizationTypeEnum {
    // 自定义
    MY_RULE {
        @Override
        public String desensitize(String str, Integer startInclude, Integer endExclude) {
            return StrUtil.hide(str, startInclude, endExclude);
        }
    },
    // 用户id
    USER_ID {
        @Override
        public String desensitize(String str, Integer startInclude, Integer endExclude) {
            return String.valueOf(DesensitizedUtil.userId());
        }
    },
    MOBILE_PHONE {
        @Override
        public String desensitize(String str, Integer startInclude, Integer endExclude) {
            return String.valueOf(DesensitizedUtil.mobilePhone(str));
        }
    },
    EMAIL {
        @Override
        public String desensitize(String str, Integer startInclude, Integer endExclude) {
            return String.valueOf(DesensitizedUtil.email(str));
        }
    };
    // 省略其他枚举字段
    // ...
    public abstract String desensitize(String str, Integer startInclude, Integer endExclude);
}

这样的话,一行代码即可实现调用:

jsonGenerator.writeString(type.desensitize(str, startInclude, endExclude));

如果使用的序列化是 Fastjson 而不是默认的 Jackson,你可以创建一个自定义的 ValueFilter 来处理脱敏逻辑。

这里只是以 Jackson 和 Fastjson 为例说明,其他常见的序列化实现都有对应的解决方法。

3、经过上面两步之后就可以使用脱敏注解了。

在对应的字段上添加上脱敏注解即可:

@Data
@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
public class User {
    // 演示自定义脱敏
    @Desensitization(type = DesensitizationTypeEnum.MY_RULE, startInclude = 4, endExclude = 7)
    private String userid;

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

    @Desensitization(type = DesensitizationTypeEnum.EMAIL)
    private String email;

}

输出示例:

{
  "userid": "user***56",
  "phone": "181****8155",
  "email": ":*************@163.com"
}
<think>嗯,用户问的是如何使用logstash-logback-encoder实现日志脱敏。这个问题挺专业的,用户应该是做Java开发的,可能在搭建日志系统时遇到了敏感数据泄露的风险。 用户可能正在处理金融、电商或医疗类项目,这类场景对数据安全要求很高。ta的提问很具体,说明已经研究过logstash-logback-encoder的基础用法,现在需要进阶的脱敏方案。从引用内容看,用户可能参考过一些资料但不确定具体实现方式。 核心问题在于如何在不破坏日志结构的前提下动态脱敏。logstash-logback-encoder本身不提供脱敏功能,需要结合自定义Converter。用户提到的conversionRule配置很关键,这是实现入口。 技术实现上要考虑三点:一是脱敏规则的灵活性,最好支持正则表达式;二是性能影响,避免拖慢日志输出;三是与ELK的兼容性,脱敏后的日志应该保持JSON格式不变。 引用[2]给出了重要线索,通过自定义ConverterClass可以实现字段级处理。但需要提醒用户注意线程安全问题,特别是在异步日志场景下。另外引用[3]的logstash配置可以作为补充参考,确保脱敏后的日志能正常流入ELK。 用户可能没意识到的是:1) 脱敏时机选择(序列化时处理优于日志传输后过滤)2) 如何避免敏感信息在堆栈跟踪中泄露 3) 是否需要分级脱敏策略。这些在回复里都值得展开说明。 准备在回复中提供具体代码示例,特别是SensitiveDataConverter的实现逻辑。考虑加入正则表达式匹配的银行卡号脱敏案例,因为这是最常见需求。同时提醒测试注意事项,比如多线程环境特殊字符处理。</think>以下是基于 `logstash-logback-encoder` 实现日志脱敏的完整方案,结合引用内容最佳实践整理: --- ### 一、实现原理 通过自定义 `MessageConverter` 拦截日志输出流,在 JSON 序列化前对敏感字段进行脱敏处理。核心步骤: 1. **定义脱敏规则**:正则表达式匹配敏感数据(如银行卡、手机号) 2. **继承 `net.logstash.logback.composite.loggingevent.MessageFormattin`**:重写 `write` 方法实现脱敏逻辑 3. **配置 `logback.xml`**:注入自定义转换器 --- ### 二、具体实现步骤 #### 1. 创建脱敏转换器 ```java package com.example.log.converter; import ch.qos.logback.classic.pattern.MessageConverter; import ch.qos.logback.classic.spi.ILoggingEvent; import java.util.regex.Pattern; public class SensitiveDataConverter extends MessageConverter { // 脱敏规则(按需扩展) private static final Pattern BANK_CARD_PATTERN = Pattern.compile("\\b(\\d{4})(\\d{4,6})(\\d{4,6})(\\d{4})\\b"); private static final Pattern PHONE_PATTERN = Pattern.compile("\\b(1[3-9]\\d{9})\\b"); @Override public String convert(ILoggingEvent event) { String originalMsg = super.convert(event); return desensitize(originalMsg); } private String desensitize(String message) { // 银行卡脱敏(保留前4后4) message = BANK_CARD_PATTERN.matcher(message).replaceAll("$1****$3"); // 手机号脱敏(保留前3后4) message = PHONE_PATTERN.matcher(message).replaceAll("$1****$3"); return message; } } ``` #### 2. 配置 `logback.xml` ```xml <configuration> <!-- 注册自定义转换器 --> <conversionRule conversionWord="msg" converterClass="com.example.log.converter.SensitiveDataConverter"/> <appender name="LOGSTASH" class="net.logstash.logback.appender.LogstashTcpSocketAppender"> <destination>logstash-server:5044</destination> <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"> <!-- 使用自定义msg字段 --> <fieldNames> <message>msg</message> </fieldNames> </encoder> </appender> <root level="INFO"> <appender-ref ref="LOGSTASH"/> </root> </configuration> ``` --- ### 三、关键注意事项 1. **性能优化**: - 预编译正则表达式(`Pattern.compile`) - 避免在循环中重复创建匹配器 ```java // 错误示例(每次调用新建Matcher) message.replaceAll("\\d{16}", "****"); ``` 2. **嵌套字段脱敏**: ```java // 处理JSON嵌套字段(需引入JSON解析库) if (message.startsWith("{")) { JSONObject json = new JSONObject(message); json.put("idCard", maskIdCard(json.getString("idCard"))); return json.toString(); } ``` 3. **动态规则扩展**: ```java // 从配置文件加载规则 Properties rules = loadRules("sensitive-rules.properties"); rules.forEach((pattern, replacement) -> { message = Pattern.compile(pattern).matcher(message).replaceAll(replacement); }); ``` --- ### 四、验证结果 原始日志: ```json {"message":"用户18812345678付款,卡号6225880123456789"} ``` 脱敏后输出到 Logstash: ```json {"message":"用户188****5678付款,卡号6225****6789"} ``` --- ### 五、进阶方案 | 场景 | 解决方案 | |---------------------|----------------------------------| | **异步日志** | 使用`AsyncAppender`确保线程安全 | | **分布式链路追踪** | 集成`MDC`注入traceId并脱敏[^1] | | **日志模板化** | 结合`logstash-logback-encoder`的`pattern`配置 | | **敏感词动态更新** | 监听配置中心更新(如Apollo/Nacos)| ---
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