java身份证号脱敏（身份证号脱敏处理）

本文目录一览：

• 1、怎么实现java 敏感数据脱敏
• 2、已做过脱敏的身份证怎么还原
• 3、使用java判断输入身份证号位数是否正确?判断输入是否有效?
• 4、如何用Java实现数据脱敏
• 5、身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位

怎么实现java 敏感数据脱敏

尚学堂回答：敏感数据(如信用卡号码)、个人识别信息(如社会安全号码)、医疗诊断和甚至非个人的敏感数据(例如公司财务信息和知识产权)的曝光，是由于企业员工和外部人士滥用职权或工作失误所致。”

数据脱敏技术的目是通过从客户端隐藏敏感数据，以防止这些数据的滥用。技术供应商提供了多种数据脱敏技术，例如用相似的字符替代一些字段;用屏蔽字符(例如，‘x’)替代字符;用虚拟的姓氏替代真正的姓氏，以及在数据库数列中对数据进行重组。数据脱敏也被称为数据混淆、数据保密、数据消毒、数据扰频、数据匿名化和数据认证。

采用数据脱敏技术，可以帮助企业提高安全性和保密等级，以防止其数据被滥用。与此同时，数据脱敏技术也可帮助企业满足安全性的规范要求，以及由管理/审计机关所要求的隐私标准。

已做过脱敏的身份证怎么还原

第一个方法就是在序列化实体之前先把需要脱敏的字段进行处理,之后正常序列化;

第二个方法就是在实体序列化的时候,对要脱敏的字段进行处理。

数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。 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。

生活中不乏数据脱敏的例子，比如我们最常见的火车票、电商收货人地址都会对敏感信息做处理，甚至女同志较熟悉的美颜、有些视频中的马赛克都属于脱敏。

使用java判断输入身份证号位数是否正确?判断输入是否有效?

public static void getString(){

String a,b;

while (true) {

Scanner input = new Scanner(System.in);

System.out.println(“请输入您的18位身份证号码!!”);

a = (String) input.next();

if (a.length() == 18) {

a.matches(“/D”);

b = a.substring(6, 14);

System.out.println(“请的出生日期为:” + b);

if(a.charAt(16)%2 == 0)

{

System.out.println(“您的性别是女性!”);

}else{

System.out.println(“您的性别是男性!”);

}

} else {

System.out.println(“您输入的身份证错误!!”);

}

}

}

如何用Java实现数据脱敏

尚学堂回答：敏感数据(如信用卡号码)、个人识别信息(如社会安全号码)、医疗诊断和甚至非个人的敏感数据(例如公司财务信息和知识产权)的曝光，是由于企业员工和外部人士滥用职权或工作失误所致。”数据脱敏技术的目是通过从客户端隐藏敏感数据，以防止这些数据的滥用。技术供应商提供了多种数据脱敏技术，例如用相似的字符替代一些字段;用屏蔽字符(例如，‘x’)替代字符;用虚拟的姓氏替代真正的姓氏，以及在数据库数列中对数据进行重组。数据脱敏也被称为数据混淆、数据保密、数据消毒、数据扰频、数据匿名化和数据认证。采用数据脱敏技术，可以帮助企业提高安全性和保密等级，以防止其数据被滥用。与此同时，数据脱敏技术也可帮助企业满足安全性的规范要求，以及由管理/审计机关所要求的隐私标准。

身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位

身份证号脱敏处理一般隐藏哪几位

身份证号脱敏处理，一般情况下是隐藏年月日那六位数字

1）、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。”

2）、本文介绍的脱敏数据报表查询将利用润乾集算器编写 SPL 脚本，对敏感信息字段 (如: 姓名、证件号、银行账户、住址、电话号码、企业名称、工商注册号、纳税人识别号) 等通过预定义的脱敏规则进行数据脱敏、变形，实现敏感隐私数据的保护。

3）、润乾集算器能使脱敏工作变得的简单易行，同时可以减少大量重复性工作。通过集算器 SPL 脚本实现的脱敏数据，可直接作为报表数据集进行查询分析，也可以作为开发、测试和其它非生产环境或外包环境下的真实数据集使用。

1.1 数据脱敏介绍

根据百度词条的解释，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，数据库安全技术主要包括：数据库漏扫、数据库加密、数据库防火墙、数据脱敏、数据库安全审计系统。”

随着信息时代的发展，我们对数据信息的安全要求越来越重视，比如对非生产环境下的敏感数据的脱敏保护。在金融、运营商、政府、能源等部门，非生产环境下数据脱敏已列入监管部门的法规要求。非生产环境数据多用于开发、测试、培训以及第三方数据分析、挖掘，如果不能有效实施敏感数据保护，极易造成敏感数据的泄露。所以，保证非生产数据的安全已经成为一个重要的课题，要求我们能够通过对敏感信息进行脱敏、变形，实现有效的数据保护。

1.2 对数据脱敏工具的要求

数据脱敏工具应该具有对多种异构数据源的支持，从而将一个脱敏规则应用于不同的数据源，比如针对“客户名称”字段的修改，脱敏规则基本一致，所以应该可以在 Excel、TXT、Oracle、MS SQLServer、MySQL、Hadoop 等数据源上直接引用。另外，工具还应支持将脱敏数据完全不落地分发，提供文件到文件、文件到数据库、数据库到数据库、数据库到文件等方式，并且不需要在生产系统或本地安装任何客户端。

本文介绍的脱敏数据报表查询将利用润乾集算器编写 SPL 脚本，对敏感信息字段 ( 如: 姓名、证件号、银行账户、住址、电话号码、企业名称、工商注册号、纳税人识别号) 等通过预定义的脱敏规则进行数据脱敏、变形，实现敏感隐私数据的保护。

润乾集算器能使脱敏工作变得的简单易行，同时可以减少大量重复性工作。通过集算器 SPL 脚本实现的脱敏数据，可直接作为报表数据集进行查询分析，也可以作为开发、测试和其它非生产环境或外包环境下的真实数据集使用。

1.3 脱敏数据的特征

数据脱敏不仅要执行数据漂白，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，保证开发、测试、培训以及大数据类业务不会受到脱敏的影响，达成脱敏前后的数据一致性和有效性：

l 保持原有数据特征

数据脱敏前后必须保证数据特征的保持，例如：身份证号码由十七位数字本体码和一位校验码组成，分别为区域地址码（6 位）、出生日期（8 位）、顺序码（3 位）和校验码（1 位）。那么身份证号码的脱敏规就需要保证脱敏后依旧保持这些特征信息。

l 保持数据之间的一致性

在不同业务中，数据和数据之间具有一定的关联性。例如：出生年月或年龄和出生日期之间的关系。同样，身份证信息脱敏后仍需要保证出生年月字段和身份证中包含的出生日期之间的一致性。

l 保持业务规则的关联性

保持数据业务规则的关联性是指数据脱敏时数据关联性以及业务语义等保持不变，其中数据关联性包括：主、外键关联性、关联字段的业务语义关联性等。特别是高度敏感的账户类主体数据往往会贯穿主体的所有关系和行为信息，因此需要特别注意保证所有相关主体信息的一致性。

l 多次脱敏之间的数据一致性

相同的数据进行多次脱敏，或者在不同的测试系统进行脱敏，需要确保每次脱敏的数据始终保持一致性，只有这样才能保障业务系统数据变更的持续一致性以及广义业务的持续一致性。

1.4 数据脱敏应用场景

一般常见的数据脱敏场景，是将生产数据或是生产数据文件按照脱敏规则，将数据不落地脱敏至测试数据库或是测试数据文件中，具体如下所示：

使用集算器的 SPL 可以按照业务场景要求自行定义和编写脱敏规则，比如针对上面的人员信息：姓名、身份证号、地址、电话号码、卡号等进行不落地脱敏，满足数据脱敏需要。

集算器是一个无框架，可快速部署开发的数据计算中间件工具，能够直接运行编写好的 SPL 数据脱敏脚本即时进行数据脱敏，支持各种常见的数据脱敏的处理方式，包括数据替换、无效化、随机化、偏移和取整、掩码屏蔽、灵活编码等，本文介绍的数据脱敏方法都可以在实际应用中混合替换使用