大数据安全--敏感数据识别和分级打标

作者: 猪蹄胖 | 来源:发表于2019-11-12 18:24 被阅读0次

一、信息安全技术政务信息共享数据安全技术要求

数据安全技术要求
共享数据提供方在进行数据分级分类时的安全要求包括：

应按照政务信息资源分级分类相关要求对共享数据分级分类并进行标记，根据标记可对数据安全等级进行识别，并需要保留标记记录，作为审计依据；
应按照数据级别确定所必要的安全防护措施；
应对共享数据分级分类的变更进行记录，并通知相关数据使用方；
应明确使用方对共享数据的使用权限，包括是否允许数据存储、数据存储保护要求、是否允许使用方提供给第三方等。

二、敏感数据识别和分级打标

数据分级分类的原则

分类： 依据数据的来源、内容和用途对数据进行分类；
分级： 按照数据的价值、内容敏感程度、影响和分发范围不同对数据进行敏感级别划分。

数据分级分类方式

根据梳理出的备案数据资产，进行敏感数据的自动探测，通过特征探测定位敏感数据分布在哪些数据资产中；
针对敏感的数据资产进行分级分类标记，分类出敏感数据所有者（部门、系统、管理人员等）；
根据已分类的数据资产由业务部门进行敏感分级，将分类的数据资产划分公开、内部、敏感等不同的敏感级别。

敏感数据识别

通过用户自定义规则，自动识别敏感数据
使用自带的规则或自定义规则，对其结构化表或者非结构化文件进行整体扫描、分级

image.png

三、敏感数据自动识别实现

3.1、敏感字段标注方案

敏感字段包括：
统一社会信用代码，车辆识别代码，营业执照号码，税务登记证号码，组织机构代码，图片，日期，IP地址，MAC地址，城市，性别，民族，省份，车牌号，电话号码，军官证，邮箱，护照号，港澳通行证，姓名，地址，手机号，身份证，银行卡。

发现敏感字段方法

定期全库扫描，识别敏感字段（周期触发）。
新增或修改表和字段，增量扫描识别出敏感字段。需要监听数据库对表或字段的操作，来指定表或字段进行敏感识别扫描，需结合数据库代理服务
手动触发扫描

3.2、敏感字段识别

识别方式：正则匹配，关键字，算法

银行卡号、证件号、手机号，有明确的规则，可以根据正则表达式和算法匹配
姓名、特殊字段，没有明确信息，可能是任意字符串，可以通过配置关键字来进行匹配
营业执照、地址、图片等，没有明确规则，可以通过自然语言算法来识别，使用开源算法库

数据识别问题

全库扫描占用资源较大，是否可以使用采样的方式
脏数据的判断识别，有的字段是NULL或者空格的，是否可以直接默认是定义为敏感级别
数据打标，是对全库字段打标，还是只对采样数据进行打标，并单独存库用走后期的统计分析

四、demo代码

4.1、识别mysql数据库中手机号码字段

对指定的mysql实例下的所有库、所有表、所有字段，遍历去匹配正则表达式，然后进行标记。

# -*- coding:utf-8 -*-

"""
@Author     :   Browser
@file       :   identity_mysql.py 
@time       :   2019/09/30
@software   :   PyCharm 
@description:   " "
"""

import pymysql
import re

s1 = "无风险"
s2 = "低风险"
s3 = "中风险"
s4 = "高风险"

# 通过正则匹配出个人手机号码
def check_secret(value):
    phone_pattern = '^[1](([3][0-9])|([4][5-9])|([5][0-3,5-9])|([6][5,6])|([7][0-8])|([8][0-9])|([9][1,8,9]))[0-9]{8}$'
    if re.match(phone_pattern, value):
        return ('%s' % s3)
    else:
        return ('%s' % s1)
        
class DB(object):
    def __init__(self,ip,username,password):
        self.ip = ip
        self.username = username
        self.password = password
        self.db = pymysql.connect(self.ip,self.username,self.password)
        self.cursor = self.db.cursor()

    #  通过schemata获取所有数据库名称
    def get_database(self):
        self.cursor.execute("SELECT schema_name from information_schema.schemata ")
        database_list = self.cursor.fetchall()
        result = []
        for line in database_list:
            if line[0] not in ['information_schema','mysql','performance_schema','sys','loonflownew']:   #排除默认的数据库
                result.append(line[0])
        return result

    #  获取表名
    def get_table(self,database):
        self.cursor.execute("select table_name from information_schema.tables where table_schema= '%s' " % database)
        table_list = self.cursor.fetchall()
        result = []
        for line in table_list:
            result.append(line[0])
        return result

    #  获取字段名
    def get_column(self,database,table):
        self.cursor.execute("select column_name from information_schema.columns where table_schema='%s' and table_name='%s'" % (database,table))
        column_list = self.cursor.fetchall()
        result = []
        for line in column_list:
            result.append(line[0])
        return result

    #  获取字段内容
    def get_content(self,database,table,column):
        self.cursor.execute("select %s from %s.%s LIMIT 0,1" %(column,database,table))
        content = self.cursor.fetchall()
        if content:
            return content[0][0]

    def __del__(self):
        self.db.close()

if __name__ == '__main__':
        # db = DB('192.168.189.154','root','Gepoint')
        db = DB('rm-bp1i3518ykiqi60my8o.mysql.rds.aliyuncs.com','root','Epoint@123@)!(')
        databases = db.get_database()
        for database in databases:
            tables = db.get_table(database)
            for table in tables:
                columns = db.get_column(database,table)
                for column in columns:
                    data = db.get_content(database,table,column)
                    data_str = str(data)
                    result = [database,table,column,data_str,check_secret(data_str)]
                    result_str = str(result) + "\r\n"
                    with open('message.txt','a+',encoding='UTF-8') as file:
                        file.write(result_str)

4.2、敏感数据识别规则

IP地址：正则表达式

#精确匹配IP地址
def check_ip(value):
    ip_pattern = r'^(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$'
    if re.match(ip_pattern, value):
        print('%s' % s2)
    else:
        print('%s' % s1)

MAC地址: 正则表达式

#精确匹配MAC地址
def check_mac(value):
    mac_pattern = r'^(?:(?:(?:[a-f0-9A-F]{2}:){5})|(?:(?:[a-f0-9A-F]{2}-){5}))[a-f0-9A-F]{2}$'
    if re.match(mac_pattern, value):
        print('%s' % s2)
    else:
        print('%s' % s1)

IPv6地址: 正则表达式

def check_ipv6(value):
    ipv6_pattern = r'^\s*((([0-9A-Fa-f]{1,4}:){7}([0-9A-Fa-f]{1,4}|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){6}(:[0-9A-Fa-f]{1,4}|((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){5}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,2})|:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3})|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){4}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,3})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4})?:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){3}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,4})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,2}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){2}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,5})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,3}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(([0-9A-Fa-f]{1,4}:){1}(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,6})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,4}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:))|(:(((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){1,7})|((:[0-9A-Fa-f]{1,4}){0,5}:((25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)(\.(25[0-5]|2[0-4]\d|1\d\d|[1-9]?\d)){3}))|:)))(%.+)?\s*$'
    if re.match(ipv6_pattern, value):
        print('%s' % s2)
    else:
        print('%s' % s1)

手机号：正则表达式

def check_phone(value):
    phone_pattern = r'^[1](([3][0-9])|([4][5-9])|([5][0-3,5-9])|([6][5,6])|([7][0-8])|([8][0-9])|([9][1,8,9]))[0-9]{8}$'
    if re.match(phone_pattern, value):
        print('%s' % s3)
    else:
        print('%s' % s1)

银行卡：算法

def check_bank_card(card_num):
    total = 0
    card_num_length = len(card_num)
    for item in range(1, card_num_length + 1):
        t = int(card_num[card_num_length - item])
        if item % 2 == 0:
            t *= 2
            total += t if t < 10 else t % 10 + t // 10
        else:
            total += t
    return total % 10 == 0

身份证：算法

def check_IDNumber(value):
    str_to_int = {'0': 0, '1': 1, '2': 2, '3': 3, '4': 4, '5': 5,
                  '6': 6, '7': 7, '8': 8, '9': 9, 'X': 10}
    check_dict = {0: '1', 1: '0', 2: 'X', 3: '9', 4: '8', 5: '7',
                  6: '6', 7: '5', 8: '4', 9: '3', 10: '2'}
    if len(value) != 18:
        raise TypeError(u'请输入标准的第二代身份证号码')
    check_num = 0
    for index, num in enumerate(value):
        if index == 17:
            verify_code = check_dict.get(check_num % 11)
            if num == verify_code:
                print(u"身份证号: %s, 校验通过," % value + s4)
            else:
                print(u"身份证号: %s, 校验不通过, 正确尾号应该为：%s," % (value, verify_code) + s1)
        check_num += str_to_int.get(num) * (2 ** (17 - index) % 11)

地址：自然语言处理工具包(CRF)

import re,sys
from pyhanlp import *

s1 = "无风险"
s2 = "低风险"
s3 = "中风险"
s4 = "高风险"

value = sys.argv[1]
def check_chinese_address_recognition(value):
    CRFnewSegment = HanLP.newSegment("crf")
    address_list = CRFnewSegment.seg(value)
    dict = {}
    for i in address_list:
        dict[str(i.word)] = [str(i.nature)]
    Address = r'(ns|nsf)'
    for key,value in dict.items():
        value = str(value)
        if re.search(Address,value):
            print('地址：%s' % key + '，风险等级：' + s3)
        else:
            print('常规词：%s' % key + '，风险等级：' + s1)

if __name__ == "__main__":
    check_chinese_address_recognition(value)

image.png

姓名：自然语言处理工具包(CRF)

import sys,re
from pyhanlp import *

s1 = "无风险"
s2 = "低风险"
s3 = "中风险"
s4 = "高风险"
value = sys.argv[1]
def check_chinese_name_recognition(value):
    CRFnewSegment = HanLP.newSegment("crf")
    name_list = CRFnewSegment.seg(value)
    dict = {}
    for i in name_list:
        dict[str(i.word)] = [str(i.nature)]
    Person_Name = r'nr'
    for key,value in dict.items():
        result = str(value)
        if re.search(Person_Name,result):
            print('姓名：%s' % key + '，风险等级：' + s4)
        else:
            print('常规词：%s' % key + '，风险等级：' + s1)
if __name__ == "__main__":
    check_chinese_name_recognition(value)

image.png

性别：正则表达式

def check_gender(value):
    gender_pattern = r'^((男|male)|(女|female))$'
    if re.match(gender_pattern,value):
        print('%s' % s2)
    else:
        print('%s' % s1)

民族：正则表达式

def check_national(value):
    national_pattern = r'^((汉|满|蒙古|回|藏|维吾尔|苗|彝|壮|布依|侗|瑶|白|土家|哈尼|哈萨克|傣|黎' \
                       r'|傈僳|佤|畲|高山|拉祜|水|东乡|纳西|景颇|柯尔克孜|土|达斡尔|仫佬|羌|布朗' \
                       r'|撒拉|毛南|仡佬|锡伯|阿昌|普米|朝鲜|塔吉克|怒|乌孜别克|俄罗斯|鄂温克|德昂' \
                       r'|保安|裕固|京|塔塔尔|独龙|鄂伦春|赫哲|门巴|珞巴|基诺)' \
                       r'|(汉族|满族|蒙古族|回族|藏族|维吾尔族|苗族|彝族|壮族|布依族|侗族|瑶族|白族|' \
                       r'土家族|哈尼族|哈萨克族|傣族|黎族|傈僳族|佤族|畲族|高山族|拉祜族|水族|东乡族|' \
                       r'纳西族|景颇族|柯尔克孜族|土族|达斡尔族|仫佬族|羌族|布朗族|撒拉族|毛南族|仡佬族|' \
                       r'锡伯族|阿昌族|普米族|朝鲜族|塔吉克族|怒族|乌孜别克族|俄罗斯族|鄂温克族|德昂族|' \
                       r'保安族|裕固族|京族|塔塔尔族|独龙族|鄂伦春族|赫哲族|门巴族|珞巴族|基诺族))$'
    if re.match(national_pattern,value):
        print('%s' % s3)
    else:
        print('%s' % s1)

省份：正则表达式

def check_provinces(value):
    provinces_pattern = r'^(北京市|天津市|上海市|重庆市|河北省|山西省|辽宁省|吉林省|黑龙江省|江苏省|' \
                        r'浙江省|安徽省|福建省|江西省|山东省|河南省|湖北省|湖南省|广东省|海南省|四川省|' \
                        r'贵州省|云南省|陕西省|甘肃省|青海省|台湾省|内蒙古自治区|广西壮族自治区|西藏自治区|'\
                        r'宁夏回族自治区|新疆维吾尔自治区|香港特别行政区|澳门特别行政区)$'
    if re.match(provinces_pattern,value):
        print('%s' % s2)
    else:
        print('%s' % s1)

车牌号：正则表达式

def check_carnum(value):
    carnum_pattern = r'([京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领A-Z]' \
                     r'{1}[A-Z]{1}(([0-9]{5}[DF])|(DF[0-9]{4})))|' \
                     r'([京津沪渝冀豫云辽黑湘皖鲁新苏浙赣鄂桂甘晋蒙陕吉闽贵粤青藏川宁琼使领A-Z]' \
                     r'{1}[A-Z]{1}[A-HJ-NP-Z0-9]{4}[A-HJ-NP-Z0-9挂学警港澳]{1})'
    if re.match(carnum_pattern,value):
        print('%s' % s3)
    else:
        print('%s' % s1)

电话号码：正则表达式

def check_telephone(value):
    telephone_pattern = r'^((0\d{2,3})-)(\d{7,8})|(\d{7,8})$'
    if re.match(telephone_pattern,value):
        print('%s' % s3)
    else:
        print('%s' % s1)

军官证：正则表达式

def check_officer(value):
    officer_pattern = r'^[\u4E00-\u9FA5](字第)([0-9a-zA-Z]{4,8})(号?)$'
    if re.match(officer_pattern,value):
        print('%s' % s3)
    else:
        print('%s' % s1)

邮箱：正则表达式

def check_email(value):
    email_pattern = r'[\w-]+@[\w-]+(.[\w-]+)+'
    if re.match(email_pattern, value):
        print('%s' % s2)
    else:
        print('%s' % s1)

护照号：正则表达式

def check_passport(value):
    passport_pattern = r'^([a-zA-z]|[0-9]){5,17}$'
    if re.match(passport_pattern,value):
        print('%s' % s3)
    else:
        print('%s' % s1)

港澳通行证：正则表达式

def check_HM_pass(value):
    HM_pass_pattern = r'^[HMhm]{1}([0-9]{10}|[0-9]{8})$'
    if re.match(HM_pass_pattern, value):
        print('%s' % s3)
    else:
        print('%s' % s1)

JDBC连接串：正则表达式

def check_jdbc(value):
    jdbc_pattern = r'^jdbc:(((microsoft:)?sqlserver:\/\/((25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)):(([1-9]([0-9]{0,3}))|([1-6][0-5][0-5][0-3][0-5]))(;[ \d\w\/=\?%\-&_~`@[\]\':+!]*)?)|' \
                   r'(oracle:thin:@((25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)):(([1-9]([0-9]{0,3}))|([1-6][0-5][0-5][0-3][0-5])):[A-Za-z0-9_]+)|' \
                   r'(mysql:\/\/((25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)\.(25[0-5]|2[0-4]\d|[0-1]\d{2}|[1-9]?\d)):(([1-9]([0-9]{0,3}))|([1-6][0-5][0-5][0-3][0-5]))\/([A-Za-z0-9_]+)(\?([\d\w\/=\?%\-&_~`@[\]\':+!]*))?))$'
    if re.match(jdbc_pattern,value):
        print('%s' % s4)
    else:
        print('%s' % s1)

日期：正则表达式

def check_datetime(value):
    datatime_pattern = r'((((19|20)\d{2})[-/](0?(1|[3-9])|1[012])[-/](0?[1-9]|[12]\d|30))|(((19|20)\d{2})[-/](0?[13578]|1[02])[-/]31)|' \
                       r'(((19|20)\d{2})[-/]0?2[-/](0?[1-9]|1\d|2[0-8]))|((((19|20)([13579][26]|[2468][048]|0[48]))|(2000))[-/]0?2[-/]29))' \
                       r'\s([0-1][0-9]|2[0-3]):([0-5][0-9]):([0-5][0-9])$'
    if re.match(datatime_pattern, value):
        print('%s' % s2)
    else:
        print('%s' % s1)

车辆识别代码：正则表达式

def check_vin(value):
    vin_pattern = r'^[A-HJ-NPR-Z\\d]{8}[\dX][A-HJ-NPR-Z\d]{2}\d{6}$'
    if re.match(vin_pattern,value):
        print('%s' % s3)
    else:
        print('%s' % s1)

组织机构代码：算法

def check_organization(value):
    organization_str = value.upper().replace('-', '')
    organization_pattern = r'^[\dA-Z]{8}[X\d]$'
    if re.search(organization_pattern, organization_str, re.S):
        verify_code = [3, 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2]
        verify_code = 11 - sum([int(
            (ord(organization_str[index]) - 55) if organization_str[index].isalpha() else organization_str[index]
        ) * verify_code[index] for index in range(8)]) % 11
        verify_code = 'X' if verify_code == 10 else ('0' if verify_code == 11 else str(verify_code))
        if verify_code == organization_str[-1]:
            print('%s' % s3)
        else:
            print('%s' % s1)
    else:
        print('%s' % s1)

营业执照号码：算法

def check_business(value):
    business_pattern = r'^\d{15}$'
    if re.search(business_pattern, value, re.S):
        verify_code = 10
        for index in range(14):
            verify_code = (((verify_code % 11 + int(value[index])) % 10 or 10) * 2) % 11
        verify_code = (11 - (verify_code % 10)) % 10
        if str(verify_code) == value[-1]:
            print('%s' % s3)
        else:
            print('%s' % s1)
    else:
        print('%s' % s1)

统一社会信用代码：算法

def check_credit(value):
    credit_str = value.upper()
    credit_pattern = r'^(1[129]|5[1239]|9[123]|Y1)\d{6}[\dA-Z]{8}[X\d][\dA-Z]$'
    if len(credit_str) != 18:
        return False
    search = re.search(credit_pattern, credit_str, re.S)
    if search:
        # if check_organization(xinyong_str[8:17]):
            str_to_num = {
                'A': 10, 'B': 11, 'C': 12, 'D': 13, 'E': 14, 'F': 15, 'G': 16, 'H': 17, 'J': 18, 'K': 19,
                'L': 20, 'M': 21, 'N': 22, 'P': 23, 'Q': 24, 'R': 25, 'T': 26, 'U': 27, 'W': 28, 'X': 29, 'Y': 30}
            num_to_str = {
                10: 'A', 11: 'B', 12: 'C', 13: 'D', 14: 'E', 15: 'F', 16: 'G', 17: 'H', 18: 'J', 19: 'K',
                20: 'L', 21: 'M', 22: 'N', 23: 'P', 24: 'Q', 25: 'R', 26: 'T', 27: 'U', 28: 'W', 29: 'X', 30: 'Y'}
            verify_code = [1, 3, 9, 27, 19, 26, 16, 17, 20, 29, 25, 13, 8, 24, 10, 30, 28]
            verify_code = 31 - sum([(str_to_num.get(credit_str[index], 0) if credit_str[index].isalpha() else int(credit_str[index])
                                     ) * verify_code[index] for index in range(17)]) % 31
            verify_code = num_to_str.get(verify_code, '') if verify_code > 9 else verify_code
            if verify_code == credit_str[-1]:
                print('%s' % s3)
            else:
                print('%s' % s1)
    else:
        print('%s' % s1)

大数据安全--敏感数据识别和分级打标

一、信息安全技术政务信息共享数据安全技术要求

二、敏感数据识别和分级打标

三、敏感数据自动识别实现

3.1、敏感字段标注方案

3.2、敏感字段识别

四、demo代码

4.1、识别mysql数据库中手机号码字段

4.2、敏感数据识别规则

IP地址：正则表达式

MAC地址: 正则表达式

IPv6地址: 正则表达式

手机号：正则表达式

银行卡：算法

身份证：算法

地址：自然语言处理工具包(CRF)

姓名：自然语言处理工具包(CRF)

性别：正则表达式

民族：正则表达式

省份：正则表达式

车牌号：正则表达式

电话号码：正则表达式

军官证：正则表达式

邮箱：正则表达式

护照号：正则表达式

港澳通行证：正则表达式

JDBC连接串：正则表达式

日期：正则表达式

车辆识别代码：正则表达式

组织机构代码：算法

营业执照号码：算法

统一社会信用代码：算法

相关文章

网友评论

延伸阅读

深度阅读

栏目导航

热点阅读

java

大数据安全

大数据安全--敏感数据识别和分级打标

一、信息安全技术政务信息共享数据安全技术要求

二、敏感数据识别和分级打标

三、敏感数据自动识别实现

3.1、敏感字段标注方案

3.2、敏感字段识别

四、demo代码

4.1、识别mysql数据库中手机号码字段

4.2、敏感数据识别规则

IP地址： 正则表达式

MAC地址: 正则表达式

IPv6地址: 正则表达式

手机号： 正则表达式

银行卡： 算法

身份证： 算法

地址：自然语言处理工具包(CRF)

姓名：自然语言处理工具包(CRF)

性别： 正则表达式

民族： 正则表达式

省份： 正则表达式

车牌号： 正则表达式

电话号码： 正则表达式

军官证：正则表达式

邮箱： 正则表达式

护照号： 正则表达式

港澳通行证： 正则表达式

JDBC连接串： 正则表达式

日期：正则表达式

车辆识别代码：正则表达式

组织机构代码：算法

营业执照号码 ：算法

统一社会信用代码：算法

相关文章

网友评论

延伸阅读

深度阅读

栏目导航

热点阅读

java

大数据安全

IP地址：正则表达式

手机号：正则表达式

银行卡：算法

身份证：算法

性别：正则表达式

民族：正则表达式

省份：正则表达式

车牌号：正则表达式

电话号码：正则表达式

邮箱：正则表达式

护照号：正则表达式

港澳通行证：正则表达式

JDBC连接串：正则表达式

营业执照号码：算法