在Golang中,为了保护敏感信息,我们需要在日志中过滤掉这些信息。以下是一些常见的敏感信息过滤方法:
使用正则表达式替换敏感信息
通过使用正则表达式,我们可以匹配并替换掉日志中的敏感信息。例如,我们可以匹配并替换掉手机号、邮箱地址等。
package main
import (
"fmt"
"regexp"
)
func main() {
log := "用户张三的手机号是13800138000,邮箱是zhangsan@example.com。"
fmt.Println(filterSensitiveInfo(log))
}
func filterSensitiveInfo(log string) string {
// 匹配手机号
phoneReg := regexp.MustCompile(`(\d{3})\d{4}(\d{4})`)
log = phoneReg.ReplaceAllString(log, "$1****$2")
// 匹配邮箱
emailReg := regexp.MustCompile(`[\w.-]+@[\w.-]+\.\w+`)
log = emailReg.ReplaceAllString(log, "*")
return log
}
使用第三方库
有一些第三方库可以帮助我们更方便地过滤敏感信息,例如github.com/mitchellh/go-homedir
和github.com/sirupsen/logrus
。
package main
import (
"github.com/mitchellh/go-homedir"
"github.com/sirupsen/logrus"
"os"
)
func main() {
log := logrus.New()
log.Out = os.Stdout
home, err := homedir.Dir()
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
log.WithFields(logrus.Fields{
"user": home,
}).Info("用户主目录")
}
自定义日志处理器
我们可以自定义一个日志处理器,在处理器中对敏感信息进行过滤。
package main
import (
"github.com/sirupsen/logrus"
"os"
"strings"
)
type SensitiveInfoFilter struct{}
func (f *SensitiveInfoFilter) Format(entry *logrus.Entry) ([]byte, error) {
message := entry.Data["msg"].(string)
message = filterSensitiveInfo(message)
entry.Data["msg"] = message
return logrus.JSONFormatter{}.Format(entry)
}
func filterSensitiveInfo(message string) string {
// 在这里添加敏感信息过滤逻辑
return message
}
func main() {
log := logrus.New()
log.SetFormatter(&SensitiveInfoFilter{})
log.Out = os.Stdout
log.Info("用户张三的手机号是13800138000,邮箱是zhangsan@example.com。")
}
总之,我们可以根据实际需求选择合适的方法来过滤日志中的敏感信息。在实际项目中,我们可能需要结合多种方法来确保敏感信息不被泄露。