文章目录一、配置文件脱敏1、概述2、利用jar包手动加密3、SpringBoot实现脱敏3.1 代码实现3.2 运行原理4、其他注意事项说明二、接口返回数据脱敏1、概述2、SpringBoot实战 一、配置文件脱敏1、概述核心隐私数据无论对于企业还是用户来说尤其重要，因此要想办法杜绝各种隐私数据的泄漏。对于工程中的敏感信息，与数据库打交道的的工程肯定是配置数据源，尤其是数据库的账号密码，我们不想
一、文本分类综述1、基本概念（1）定义 在给定的分类体系中（eg:文档P（可能含有标题t）），将文本分到指定的某个或某几个类别当中（2）分类对象 短文本（句子/标题/商品评论）、长文本（文章）（3）实质 使用包含文本文档和标签的数据集来训练一个分类器。（4）应用场景及其对应标签应用场景对应标签情感分析(Sentiment Analyse）(积极、消极、中性)主题分类(Topic Labeling)
# 日志脱敏与自然语言处理（NLP）
在现代信息技术环境中，数据安全和隐私保护成为了企业管理的重要议题。日志脱敏作为一种常见的数据安全技术，结合了自然语言处理（NLP）方法，确保敏感信息不被泄露。本文将深入探讨日志脱敏的概念、应用以及相应的代码示例，帮助读者理解这一过程。
## 什么是日志脱敏？
日志脱敏是指对存储在日志文件中的敏感信息进行处理，以防止信息的未经授权访问。敏感信息包括个人身份
原创
2024-09-24 06:47:11
116阅读
第一步：定义注解/**
* 说明：自定义注解
* @author T-xul3
* @date 2016年9月9日 下午2:44:49
*/
@Target(value={ElementType.FIELD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface SensitiveInfo
# NLP日志脱敏：保护敏感信息的技术
随着大数据和人工智能的发展，数据隐私和信息安全越来越受到关注。特别是自然语言处理（NLP）应用中，日常收集的日志数据可能包含敏感信息，如用户的姓名、身份证号、电话等。本文将探讨如何对NLP日志进行脱敏处理，以去除或模糊这些敏感信息，同时保留对日志分析的有效性。
## 什么是日志脱敏？
日志脱敏是指对日志中的敏感信息进行处理，使其无法被直接识别，从而保护
原创
2024-09-24 05:52:57
135阅读
在我们书写代码的时候，会书写许多日志代码，但是有些敏感数据是需要进行安全脱敏处理的。对于日志脱敏的方式有很多，常见的有①使用conversionRule标签，继承MessageConverter②书写一个脱敏工具类，在打印日志的时候对特定特字段进行脱敏返回。两种方式各有优缺点：第一种方式需要修改代码，不符合开闭原则。第二种方式，需要在日志方法的参数进行脱敏，对原生日志有入侵行为。自定义脱敏组件（s
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2023-09-16 13:54:00
126阅读
# Java文本脱敏：保护隐私的有效手段
在当今数据驱动的世界里，隐私保护变得尤为重要。无论是个人信息还是企业数据，敏感信息的泄露都会带来严重的后果。Java文本脱敏，即对敏感信息进行处理，使其在外观上无法识别，是保护隐私的重要手段之一。本文将介绍Java文本脱敏的基本概念，并通过代码示例进行说明。
## 什么是文本脱敏？
文本脱敏是指将敏感信息（如身份证号码、电话号码、邮箱地址等）进行处理
原创
2024-08-24 04:26:22
114阅读
# Python 文本脱敏实现方法详解
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个实现文本脱敏的流程，然后一步步教你如何完成这个任务。
### 实现步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 读取文本数据 |
| 2 | 对文本进行脱敏处理 |
| 3 | 输出脱敏结果 |
## 2. 具体步骤及代码
原创
2024-03-31 05:39:54
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# 文本脱敏的实现：使用Python进行敏感信息的处理
在当今信息时代，保护用户的敏感信息至关重要。文本脱敏是一种常用手段，能够在不影响数据完整性的前提下，隐藏敏感信息，如身份证号码、邮箱等。因此，本文将指导你了解如何使用Python实现文本脱敏。
## 流程
下面的表格展示了实现文本脱敏的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
文本摘要提取之前写过一版 文本摘要提取，但那版并不完美。有所缺陷（但也获得几十次收藏）。今天写改进版的文本摘要提取。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。 摘要：意思就是从一段文本 用几句话来概括这段话
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2023-09-28 21:57:30
144阅读
项目2：新闻文本挖掘与分类MLDL一、 文本分析与可视化读取数据，去除有缺失值的行，分词去除停用词统计词频做词云二、 中文自然语言处理分析1. 关键词提取1.1 基于TF-IDF算法的关键词抽取import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())senten
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2023-11-14 09:29:16
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摘要：近年来，自然语言处理行业蓬勃发展，在市场上得到广泛应用，尤其是基于NLP的AI伪原创技术。 自从我上学以来，我写了很多文章。文章的深度是不同的。今天，由于某些需要，我再次阅读文章并将它们放在一起，这也可以称为概述。博客上有关于这些问题的详细文章。本文仅是其各个部分的高级摘要。1什么是文本挖掘？文本挖掘是基于文本信息进行知识发现的信息挖掘研究分支。文本挖掘的准备涉及三个步骤：文本收集，文本分析
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2024-05-22 17:03:25
43阅读
时间: 2019-8-14引言两篇文章与大家分享，第一篇作者对通用文本匹配模型进行探索，研究了构建一个快速优良的文本匹配模型所需条件，在此条件下，其模型性能与最先进的模型相当，且参数少速度快(6倍)；第二篇主要研究了集成语言输入特征对神经网络模型产生的影响，并且发现输入特性对性能的影响比我们研究的任何体系结构参数都要大。First BloodTILE: Simple and Effective T
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2024-07-25 14:40:11
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NLP-文本挖掘-综述一、什么是文本挖掘二、文本挖掘五个步骤三、7种文本挖掘的方法 一、什么是文本挖掘文本挖掘的意义就是从数据中寻找有价值的信息，来发现或者解决一些实际问题。 每到春节期间，买火车票和机票离开一线城市的人暴增——这是数据 再匹配这些人的身份证信息，发现这些人都是从一线城市回到自己的老家——这是信息 回老家跟家人团聚，一起过春节是中国的习俗——这是知识二、文本挖掘五个步骤数据收集、
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2023-07-08 11:38:41
131阅读
作者 | 周俊贤 文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。由于，项目中的数据涉密，所以拿公开的两个数据集进行实验讲解：今日头条的短文本分类和科大讯飞的长文本分类，数据集的下载见github的链接。https://github.com/zhou
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2024-07-31 20:21:04
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背景MITRE ATT&CK™测试过程元数据提取citrix通道写poc提交漏洞参考资料背景 笔者的一位朋友--就职于安客思科技公司的sunrise童鞋，早先受某SRC委托参与该集团的渗透测试工作，顺利实现进入内网任务，案例较为有趣，特意分享通过本公众号发布。目标厂家主要做IT产品，基础设施建设完成度高，本身也有雄厚的财力实力去堆叠安全产品，经
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2024-08-23 17:36:46
28阅读
作者 | 萝卜
本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分： 原理介绍Python实战原理介绍 与其花大量的时间对建好的
情感分析简介 文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。 本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”
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2023-08-21 09:43:56
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语言检测，文本清理，长度测量，情绪分析，命名实体识别，n字频率，词向量，主题建模前言在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。NLP(自然语言处理)是人工智能的一个领域，研究计算机和人类语言之间的交互，特别是如何编程计算机来处理和分析大量的自然语言数据。NLP经常被应用于文本数据的分类。文本分类是根据文本数据的内容给文本数据分配类别的问题。文本分类最重要的
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2024-02-02 09:11:18
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文本分类概述（NLP）**文本分类问题：**给定文档p，将文档分类为n个类别中的一个或多个 **文本分类应用：**常见的有垃圾邮件识别，情感分析 **文本分类方向：**主要有二分类，多分类，多标签分类 **本分分类方法：**传统机器学习方法（贝叶斯、SVM等），深度学习方法（fastText，TextCNN等） **本文的思路：**本文主要介绍文本分类的处理过程，主要哪些方法。致力让读者明白在处理
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2023-08-31 11:03:10
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