手機號碼脫敏處理python

① 數據脫敏的原則有哪些

數據脫敏系統是一款對敏感數據進行數據自動發現、數據脫敏的專業的數據安全脫敏產品。可實現自動化發現源數據中的敏感數據，並對敏感數據按需進行漂白、變形、遮蓋等處理，避免敏感信息泄露。同時又能保證脫敏後的輸出數據能夠保持數據的一致性和業務的關聯性。
數據脫敏原則
1、實現數據脫敏需求，並保證脫敏過程安全
隨著互聯網的普及、大數據價值的飆升，敏感信息泄漏事件已經充斥在日常生活中，企業是敏感信息的聚集地，也是數據泄漏的源頭。數據共享、分析等才有價值，也就導致數據泄漏。目前脫敏是國家法律法規要求，也是企業核心數據不被泄漏的基本保護措施，在脫敏過程中也需要保證數據安全，防止脫敏過程中核心數據泄漏，實現合規。
2、脫敏數據不可逆向解析
數據脫敏後流出，應保證數據是安全的、不可逆向解析的。如可被逆向破解，脫敏將不再有實際意義。
3、可進行敏感數據自動發現，提升脫敏效率
互聯網、數據共享等打破了數據孤島問題，使數據更有價值，而海量的數據手動配置脫敏規則脫敏費時費力，效率低下，需實現敏感數據自動發現，建立敏感信息知識庫，通過不斷更新完善知識庫和脫敏策略，整體提升脫敏效率。
4、數據脫敏前後邏輯關系一致，保證數據質量
通常脫敏的數據時用於數據分析、開發、測試等場景，此類場景需要保證脫敏前後邏輯關系一致，脫敏數據是可用的、有效的、真實的，數據質量時符合場景需求的。
數據脫敏給客戶帶來的價值
1、 降低敏感數據泄密風險
包含客戶姓名、年齡、手機號、銀行帳號等敏感信息的數據通過脫敏系統變成符合數據使用場景的非敏感數據，使敏感信息保持在可控業務系統內部，明顯降低敏感數據泄漏風險。
2 、提升測試培訓質量
利用系統「脫敏數據以假亂真」的功能特點，最大限度的保證脫敏後數據的「真實性」，即依然依然保持數據特徵、業務規則、數據關聯性，可以有效提升開發測試、培訓的質量。提供更加真實的數據，幫助測試環節能貼近真實運行環境，促進測試系統的問題暴露。
3、 提升相關工作效率
從低速脫敏演進到高速脫敏，改變以往對手工的原始脫敏方式，大大減少脫敏所需時間，提升交付效率。
利用脫敏系統當天即可響應脫敏需求，最快當天可實現脫敏數據交付。使數據脫敏工作不再成為項目進度的瓶頸，促進縮短項目周期，提升需求方的滿意度。
4 、符合監管部門法規要求
無論是最高規格的法律，到政府機構的法規、政策，已經各行業的規范、指南、指導意見等，對包含個人信息在內的各類敏感數據都提出了要求。數據脫敏系統可以幫助企事業在數據安全上更進一步，滿足法律法規的需求。
5 、靈活適應各種數據應用場景
對於敏感數據進行基礎的去敏感處理只是第一步，應對不同的數據應用場景，脫敏系統需要進行進一步的處理，如開發測試場景要求脫敏後的數據保持原有業務屬性、數據分析場景要求保留部分數據真實信息。

② java 手機號脫敏處理 真實值怎麼存放

輸入正確的手機號，點擊獲取驗證碼1，請求後台，隨機生成一個驗證碼（位數自定）2，保存到資料庫中，同時發送簡訊（供應商會提供介面）3，頁面上填寫驗證碼，請求到後台，查詢資料庫，是否一致

③ 什麼叫脫敏呼叫

快遞物流環節客戶多關心個人信息及數據等，為保護客戶隱私，不斷推出各種保護措施，「脫敏呼叫」是經嚴格的許可權限制，快遞小哥既可通過自建的收派APP正常聯系客戶，又無需接觸客戶電話。保證客戶正常收寄包裹同時，最大限度減少工作人員對客戶電話的接觸。真正做到安全、高效。

④ 數據脫敏處理什麼意思

數據脫敏處理就是對敏感數據進行變形處理，其目的是保護隱私數據等信息的安全，例如機構和企業收集的個人身份信息、手機號碼、銀行卡信息等敏感數據。

數據脫敏從技術上可以分為靜態數據脫敏和動態數據脫敏兩種。

靜態數據脫敏一般應用於數據外發場景，例如需要將生產數據導出發送給開發人員、測試人員、分析人員等；

動態脫敏一般應用於直接連接生產數據的場景，例如運維人員在運維的工作中直接連接生產資料庫進行運維，客服人員通過應用直接調取生產中的個人信息等。安華金和數據脫敏技術已經很成熟了，可以找他們聊一下。

在涉及客戶安全數據或者一些商業性敏感數據的情況下，在不違反系統規則條件下，對真實數據進行改造並提供測試使用，如身份證號、手機號、卡號、客戶號等個人信息都需要進行數據脫敏。

數據脫敏是數據安全技術之一，資料庫安全技術主要包括：資料庫漏掃、資料庫加密、資料庫防火牆、數據脫敏、資料庫安全審計系統。資料庫安全風險包括：拖庫、刷庫、撞庫。

通過數據脫敏產品，可以有效防止企業內部對隱私數據的濫用，防止隱私數據在未經脫敏的情況下從企業流出。滿足企業既要保護隱私數據，同時又保持監管合規，滿足企業合規性。

DMS提供了豐富的內置脫敏演算法和靈活的、流程化的策略和方案管理能力，支持對多種數據源進行脫敏處理，幫助企業在不改變業務流程的前提下快速部署實施，有效的降低脫敏的復雜度和風險，控制脫敏成本。

⑤ mysql怎麼把用戶表中的手機號脫敏以及解釋

如果一個session對一個表加鎖時間過長，會讓其他session無法更新此表中的數據。

⑥ 數據脫敏是什麼

數據脫敏是指對某些敏感信息通過脫敏規則進行數據的變形，實現敏感隱私數據的可靠保護。在涉及客戶安全數據或者一些商業性敏感數據的情況下，在不違反系統規則條件下，對真實數據進行改造並提供測試使用，如身份證號、手機號、卡號、客戶號等個人信息都需要進行數據脫敏。數據安全技術之一，資料庫安全技術主要包括：資料庫漏掃、資料庫加密、資料庫防火牆、數據脫敏、資料庫安全審計系統。資料庫安全風險包括：拖庫、刷庫、撞庫。
1、靜態脫敏與動態脫敏使用場景和用途的區別
靜態脫敏適用於將數據抽取出生產環境脫敏後分發至測試、開發、培訓、數據分析等場景。
原理是將數據抽取進行脫敏處理後，下發至脫敏庫。開發、測試、培訓、分析人員可以隨意取用脫敏數據，並進行讀寫操作，脫敏後的數據與生產環境隔離，滿足業務需要的同時保障生產數據的安全，靜態脫敏可以概括為數據的「搬移並模擬替換」。
動態脫敏適用於不脫離生產環境，對敏感數據的查詢和調用結果進行實時脫敏。
原理是將生產庫返回的數據進行實時脫敏處理，例如應用需要呈現部分數據，但是又不希望應用賬號可以看到全部數據；運維人員需要維護數據，但又不希望運維人員可以檢索或導出真實數據，動態脫敏可以概括為「邊脫敏，邊使用」。
2、靜態脫敏與動態脫敏的技術路線的區別
靜態脫敏直接通過屏蔽、變形、替換、隨機、格式保留加密（FPE）和強加密演算法（如AES）等多種脫敏演算法，針對不同數據類型進行數據掩碼擾亂，並可將脫敏後的數據按用戶需求，裝載至不同環境中。靜態脫敏可提供文件至文件，文件至資料庫，資料庫至資料庫，資料庫至文件等不同裝載方式。導出的數據是以脫敏後的形式存儲於外部存貯介質中，實際上已經改變了存儲的數據內容。
動態脫敏通過准確的解析SQL語句匹配脫敏條件，例如：訪問IP、MAC、資料庫用戶、客戶端工具、操作系統用戶、主機名、時間、影響行數等，在匹配成功後改寫查詢SQL或者攔截防護返回脫敏後的數據到應用端，從而實現敏感數據的脫敏。實際上存儲於生產庫的數據未發生任何變化。
3、靜態脫敏與動態脫敏的部署方式的區別
靜態脫敏可將脫敏設備部署於生產環境與測試、開發、共享環境之間，通過脫敏伺服器實現靜態數據抽取、脫敏、裝載。
動態脫敏採用代理部署方式：物理旁路，邏輯串聯。應用或者運維人員對資料庫的訪問必須都經過動態脫敏設備才能根據系統的規則對數據訪問結果進行脫敏。

⑦ 經脫敏處理的信息才可公開，你認為「脫敏」是什麼意思

最近，國務院規定疫情應對結束60天內刪除個人信息，刪除事件應對中已收集、調用的個人信息。中央網信辦要求經脫敏處理的信息才可公開。畢竟疫情防護才是目的，而不是採集個人信息。而 在沒有脫敏處理前信息公開對於每個患者可能比感染更可怕，所以我們一定要在疫情防護的前提下保護好我們每個人的隱私安全。

大家記住什麼是“脫敏”了，記住身份證號碼、手機號與家庭住址這些信息在沒有經過脫敏處理和本人同意之前公布在網路上是違法行為，特別是未成年人，更加要注意信息泄露。同時也不要隨意泄露別人的信息。

⑧ shell腳本對文本文件中的手機號碼脫敏處理

awk'BEGIN{convert["0"]="1";convert["1"]="2";convert["2"]="3"
convert["3"]="4";convert["4"]="5";convert["5"]="6"
convert["6"]="7";convert["7"]="8";convert["8"]="9"
convert["9"]="0"}
functionsubdigit(tmp){
tmp=$0
start=0
while(match(tmp,/(^|[^0-9])[0-9]*[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]($|[^0-9])/)>0)
{
start=start+RSTART+RLENGTH
c=substr($0,start-1,1)
if(match(c,/[^0-9]/)>0||start>length($0)+1)start=start-1
tmp=substr($0,start)
s=""
for(i=1;i<=4;i++)
{
c=substr($0,start-i,1)
c=convert[c]
s=cs
}
$0=substr($0,1,start-5)ssubstr($0,start)
}
}
{subdigit($0)
print$0}'舊文件名>新文件名

⑨ 多種內容混合的欄位脫敏如何處理

對於「由多種內容混合在一起「的欄位，數據脫敏產品能否准確辨別其中每種數據的類型，同時給出類型佔比以供使用者參考抉擇？
以個人信息收集場景為例，其中一個典型內容就是需要有人填寫「聯系方式」欄位。但是由於填寫人員對採集需求的理解不同，導致所填寫的信息可能會由手機號、座機號、地址等五花八門的「個人信息」構成。而這些信息會存儲在同一列中，如果單從數據特徵入手，處理不善的話很容易將此欄位當做非敏感欄位被忽略掉。因此，一款成熟的數據脫敏產品的發現機制，不僅要能將上述欄位準確識別為敏感數據欄位，還要能根據采樣數據給出各類數據在此欄位中的發現佔比；此外，在之後的數據脫敏運算環節中，還應能夠根據每行數據的真正類型，對應地產生高度模擬的數據。安華金和數據脫敏能力與技術在業界是數一數二的，擁有業內最好的數據模擬能力與最快的脫敏速度。