问题 为了保证用户的信息安全,敏感信息需要脱敏. 项目开发过程中,每次处理敏感信息的日志问题感觉很麻烦,大部分都是用工具类单独处理,不利于以后统一管理,很不优雅. 于是,就写了一个基于 java 注解的日志脱敏工具. github sensitive 项目介绍 日志脱敏是常见的安全需求.普通的基于工具类方法的方式,对代码的入侵性太强.编写起来又特别麻烦. 本项目提供基于注解的方式,并且内置了常见的脱敏方式,便于开发. 用户也可以基于自己的实际需要,自定义注解. 变更日志 日志脱敏 为了金融交易的

一.前言 核心隐私数据无论对于企业还是用户来说尤其重要,因此要想办法杜绝各种隐私数据的泄漏.下面陈某带大家从以下三个方面讲解一下隐私数据如何脱敏,也是日常开发中需要注意的: 配置文件数据脱敏 接口返回数据脱敏 日志文件数据脱敏 文章目录如下: 二.配置文件如何脱敏? 经常会遇到这样一种情况:项目的配置文件中总有一些敏感信息,比如数据源的url.用户名.密码....这些信息一旦被暴露那么整个数据库都将会被泄漏,那么如何将这些配置隐藏呢? 以前都是手动将加密之后的配置写入到配置文件中,提取的时候再手

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项目介绍 日志脱敏是常见的安全需求.普通的基于工具类方法的方式,对代码的入侵性太强.编写起来又特别麻烦. 本项目提供基于注解的方式,并且内置了常见的脱敏方式,便于开发. 特性 基于注解的日志脱敏. 可以自定义策略实现,策略生效条件. 常见的脱敏内置方案. java 深拷贝,且原始对象不用实现任何接口. 支持用户自定义注解. 自定义注解 maven 导入 <dependency> <groupId>com.github.houbb</groupId> <artifa

1. 前言 在日常开发中,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.否则容易造成个人隐私泄露,客户资料泄露,给不法分子可乘之机.但是数据脱敏不是把敏感信息隐藏起来,而是看起来像真的一样,实际上不能是真的.我以前的公司就因为不重视脱敏,一名员工在离职的时候通过后台的导出功能导出了核心的客户资料卖给了竞品,给公司造成了重大的损失.当然这里有数据管理的原因,但是脱敏仍旧是不可忽略的一环,脱敏可以从一定程度上保证数据的合规使用.下面就是一份经过脱敏的数据: 2. Mybatis 脱敏插

局部敏感哈希(Locality Sensitive Hashing,LSH)算法是我在前一段时间找工作时接触到的一种衡量文本相似度的算法.局部敏感哈希是近似最近邻搜索算法中最流行的一种,它有坚实的理论依据并且在高维数据空间中表现优异.它的主要作用就是从海量的数据中挖掘出相似的数据,可以具体应用到文本相似度检测.网页搜索等领域. 1. 基本思想 局部敏感哈希的基本思想类似于一种空间域转换思想,LSH算法基于一个假设,如果两个文本在原有的数据空间是相似的,那么分别经过哈希函数转换以后的它们也具有很高

 脱敏:在此只是对数据如姓名,身份证号码等进行简单粗暴的脱敏,即改变数据 针对于number类型的数据:update table_name set conlunm_name =  substr (conlunm_name ,start,length)||'0000'; 针对于number类型的数据:update table_name set conlunm_name =  substr (conlunm_name ,start,length)||'****'; 加密:此处将对于两种加密算法进行讲

Locality Sensitive Hash是一种常见的用于处理高维向量的索引办法.与其它基于Tree的数据结构,诸如KD-Tree.SR-Tree相比,它较好地克服了Curse of Dimension,能够将KNN的时间复杂度缩减到sub-linear.LSH多被用于文本.多媒体(图像.音频)的相似性判断.请看下图: 参考上图,如果我们要返回距离中心为r的点,LSH会返回给我们范围更远.更多的点,也就是说,LSH返回的结果会带有一定的false positive.我们或许需要使用linea

Kaiju: Fast and sensitive taxonomic classification for  metagenomics   问题描述:However, nucleotide comparison using a fixed k-mer length often lacks the sensitivity to overcome the evolutionary distance between sampled species and genomes in the referen

局部敏感哈希 转载请注明http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/44456679 在检索技术中,索引一直须要研究的核心技术.当下,索引技术主要分为三类:基于树的索引技术(tree-based index).基于哈希的索引技术(hashing-based index)与基于词的倒排索引(visual words based inverted index)[1]. 本文主要对哈希索引技术进行介绍. 哈希技术概述 在检索中.须要解决的问题是给定一

Java 加载Properties 配置文件: ResourceBundle bundle = ResourceBundle.getBundle("log4j_filter"); // 不要写扩展名 .properties LOG_FILTER_SWITH = bundle.getString("log4j.filter.swith"); LOG_FILTER_KEYS = bundle.getString("log4j.filter.keys"

oracle_fdw error desc: postgres=# select * from test; ERROR:  Oracle table "sangli"."test" for foreign table "test" does not exist or does not allow read access DETAIL:  ORA-00942: table or view does not exist HINT:  Oracle t

1. 对于高 index 元素的隐藏 与 显示 export const hideIndexEle = (cssStr)=>{ const player = getElementsByCss(cssStr)[0] if(player){ player.style.position = 'relative' player.style.top = '9999px' player.style.marginTop = '9999px' } } export const showIndexEle = (c

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本次实战目标为日志脱敏,将日志目录内的所有文件进行处理,凡是涉及到卡号和密码的信息,一律以“*”号替代,要替代的内容都从对应的标签内获取,本脚本执行目录 drwxr-xr-x 5 root root 4096 May 31 20:20 log -rw-r--r-- 1 root root 57 May 31 20:20 cfg.log -rw-r--r-- 1 root root 3 May 31 20:28 cfg.time -rwxr-xr-x 1 root root 1625 May 31

SELECT ORDER_PROJECT.project_type AS attribute, ORDER_PROJECT.order_num, ,), "*") AS pv, CUSTOMER.province AS area, ,), "****") AS mobile0 FROM ORDER_PROJECT, CUSTOMER, ORDER_LOG ORDER BY ORDER_PROJECT.id DESC LIMIT ; 0.姓名脱敏,对姓名第二个字用*进

https://blog.csdn.net/pan_tian/article/details/16120351Data Masking可对数据进行不可逆的去身份化后,再用于非生产环境,同时自动保留引用完整性,以便应用程序能够继续正常运行.Data Masking Pack与Oracle Enterprise Manager完全集成. 使应用程序数据安全地使用于非生产环境防止应用程序开发人员和测试人员看到生产数据用于数据屏蔽自动化的可扩展末班哭和策略自动保留引用完整性,以便应用程序能够继续正常运行

select * from test 格式:INSERT(str,pos,len,newstr) 解释: str:查询的例 pos:起始位置 len:从起始位置开始被后面newstr替换的长度 newstr:需要被替换的字符串 例: 后四位脱敏(将身份证号码从15位开始,替换4位为****) ,4,'****') as '身份证号' from test 中间6位脱敏(从第7位开始,替换6位) ,,'****') as 'id_number' from test

原文地址:https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/53019049 LSH(Locality Sensitive Hashing)翻译成中文,叫做“局部敏感哈希”,它是一种针对海量高维数据的快速最近邻查找算法. 在信息检索,数据挖掘以及推荐系统等应用中,我们经常会遇到的一个问题就是面临着海量的高维数据,查找最近邻.如果使用线性查找,那么对于低维数据效率尚可,而对于高维数据,就显得非常耗时了.为了解决这样的问题,人们设计了一种特殊的ha