在Golang中,我们可以使用第三方库来实现日志中的敏感信息过滤。一个常用的库是logrus
,它提供了丰富的日志功能,包括敏感信息过滤。以下是如何使用logrus
设置敏感信息过滤的示例:
logrus
库。如果没有,请使用以下命令安装:go get github.com/sirupsen/logrus
logrus.go
的文件,并添加以下代码:package main
import (
"github.com/sirupsen/logrus"
"strings"
)
type SensitiveDataFilter struct {
sensitiveFields []string
}
func NewSensitiveDataFilter(fields []string) *SensitiveDataFilter {
return &SensitiveDataFilter{
sensitiveFields: fields,
}
}
func (f *SensitiveDataFilter) FilterLogEntry(entry *logrus.Entry) {
for _, field := range f.sensitiveFields {
if value, ok := entry.Data[field]; ok {
entry.Data[field] = "***FILTERED***"
}
}
}
func main() {
logrus.SetFormatter(&logrus.JSONFormatter{})
logrus.AddHook(&SensitiveDataHook{
Filter: NewSensitiveDataFilter([]string{"password", "token"}),
})
logrus.Info("This is a log entry with sensitive data", map[string]interface{}{
"user": "John Doe",
"password": "mysecretpassword",
"token": "mysecrettoken",
})
}
在这个示例中,我们创建了一个名为SensitiveDataFilter
的结构体,它接受一个敏感字段列表。我们还创建了一个名为SensitiveDataHook
的钩子,它在日志条目被记录之前调用FilterLogEntry
方法来过滤敏感信息。
在main
函数中,我们设置了logrus
的格式化程序为JSON格式,并添加了一个SensitiveDataHook
实例,其中包含要过滤的敏感字段列表(在本例中为password
和token
)。
当我们记录一个包含敏感信息的日志条目时,SensitiveDataHook
会自动过滤掉这些敏感字段。
运行此程序,您将看到如下输出:
{
"data": {
"token": "***FILTERED***",
"user": "John Doe",
"password": "***FILTERED***"
},
"level": "info",
"msg": "This is a log entry with sensitive data"
}
如您所见,敏感字段已被替换为***FILTERED***
。您可以根据需要自定义敏感字段列表和替换值。