Kafka ConsumerRecord 本身并不提供直接的数据脱敏功能。但是，您可以在处理 ConsumerRecord 时，对数据进行处理以实现脱敏。以下是一些建议：
在消费者端，您可以编写自定义的 Kafka 消费者逻辑，对收到的消息进行解析和处理。在这个阶段，您可以对敏感信息进行脱敏处理，例如替换、删除或加密。
使用 Kafka Streams 或其他流处理框架（如 Apache Flink、Apache Spark Streaming 等）处理 ConsumerRecord。这些框架提供了丰富的数据处理功能，您可以在其中实现数据脱敏逻辑。
如果您使用的是 Apache Kafka Connect，可以将 Kafka Connect 与自定义的转换器（Converter）结合使用，以实现数据脱敏。转换器可以在数据从 Kafka 读取到应用程序的过程中，或从应用程序写入到 Kafka 的过程中，对数据进行脱敏处理。
在将数据写入 Kafka 时，可以使用 Kafka Producer 的压缩功能（如 Gzip、Snappy 等）对数据进行压缩。虽然这不是直接的数据脱敏方法，但可以减小数据体积，从而降低敏感信息泄露的风险。
请注意，数据脱敏可能会导致数据不完整或无法恢复。因此，在实施数据脱敏时，请确保权衡好数据安全性和可用性之间的关系。