加密的手机号,如何模糊查询?

2023-10-19 11:31:39 浏览数 (1)

前言

前几天,知识星球中有位小伙伴,问了我一个问题:加密的手机号如何模糊查询?

我们都知道,在做系统设计时,考虑到系统的安全性,需要对用户的一些个人隐私信息,比如:登录密码、身份证号、银行卡号、手机号等,做加密处理,防止用户的个人信息被泄露。

很早之前,CSDN遭遇了SQL注入,导致了600多万条明文保存的用户信息被泄。

因此,我们在做系统设计的时候,要考虑要把用户的隐私信息加密保存。

常见的对称加密算法有 AES、SM4、ChaCha20、3DES、DES、Blowfish、IDEA、RC5、RC6、Camellia等。

目前国际主流的对称加密算法是AES,国内主推的则是SM4

无论是用哪种算法,加密前的字符串,和加密后的字符串,差别还是比较大的。

比如加密前的字符串:苏三说技术,使用密钥:123,生成加密后的字符串为:U2FsdGVkX1 q7g9npbydGL1HXzaZZ6uYYtXyug83jHA=

如何对加密后的字符串做模糊查询呢?

比如:假设查询苏三关键字,加密后的字符串是:U2FsdGVkX19eCv xt2WkQb5auYo0ckyw

上面生成的两个加密字符串差异看起来比较大,根本没办法直接通过SQL语句中的like关键字模糊查询。

那我们该怎么实现加密的手机号的模糊查询功能呢?

1 一次加载到内存

实现这个功能,我们第一个想到的办法可能是:把个人隐私数据一次性加载到内存中缓存起来,然后在内存中先解密,然后在代码中实现模糊搜索的功能。

这样做的好处是:实现起来比较简单,成本非常低。

但带来的问题是:如果个人隐私数据非常多的话,应用服务器的内存不一定够用,可能会出现OOM问题。

还有另外一个问题是:数据一致性问题。

如果用户修改了手机号,数据库更新成功了,需要同步更新内存中的缓存,否则用户查询的结果可能会跟实际情况不一致。

比如:数据库更新成功了,内存中的缓存更新失败了。

或者你的应用,部署了多个服务器节点,有一部分内存缓存更新成功了,另外一部分刚好在重启,导致更新失败了。

该方案不仅可能会导致应用服务器出现OOM问题,也可能会导致系统的复杂度提升许多,总体来说,有点得不偿失。

2 使用数据库函数

既然数据库中保存的是加密后的字符串,还有一种方案是使用数据库的函数解密。

我们可以使用MySQL的DES_ENCRYPT函数加密,使用DES_DECRYPT函数解密:

代码语言:javascript复制
SELECT 
DES_DECRYPT('U2FsdGVkX1 q7g9npbydGL1HXzaZZ6uYYtXyug83jHA=', '123'); 

应用系统重所有的用户隐私信息的加解密都在MySQL层实现,不存在加解密不一致的情况。

该方案中保存数据时,只对单个用户的数据进行操作,数据量比较小,性能还好。

但模糊查询数据时,每一次都需要通过DES_DECRYPT函数,把数据库中用户某个隐私信息字段的所有数据都解密了,然后再通过解密后的数据,做模糊查询。

如果该字段的数据量非常大,这样每次查询的性能会非常差。

3 分段保存

我们可以将一个完整的字符串,拆分成多个小的字符串。

以手机号为例:18200256007,按每3位为一组,进行拆分,拆分后的字符串为:182,820,200,002,025,256,560,600,007,这9组数据。

然后建一张表:

代码语言:javascript复制
CREATE TABLE `encrypt_value_mapping` (
  `id` bigint NOT NULL COMMENT '系统编号',
  `ref_id` bigint NOT NULL COMMENT '关联系统编号',
  `encrypt_value` varchar(255) NOT NULL COMMENT '加密后的字符串'
) ENGINE=InnoDB  CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='分段加密映射表'

这张表有三个字段:

  • id:系统编号。
  • ref_id:主业务表的系统编号,比如用户表的系统编号。
  • encrypt_value:拆分后的加密字符串。

用户在写入手机号的时候,同步把拆分之后的手机号分组数据,也一起写入,可以保证在同一个事务当中,保证数据的一致性。

如果要模糊查询手机号,可以直接通过encrypt_value_mapping的encrypt_value模糊查询出用户表的ref_id,再通过ref_id查询用户信息。

具体sql如下:

代码语言:javascript复制
select s2.id,s2.name,s2.phone 
from encrypt_value_mapping s1
inner join `user` s2 on s1.ref_id=s2.id
where s1.encrypt_value = 'U2FsdGVkX19Se8cEpSLVGTkLw/yiNhcB'
limit 0,20;

这样就能轻松的通过模糊查询,搜索出我们想要的手机号了。

注意这里的encrypt_value用的等于号,由于是等值查询,效率比较高。

注意:这里通过sql语句查询出来的手机号是加密的,在接口返回给前端之前,需要在代码中统一做解密处理。

为了安全性,还可以将加密后的明文密码,用*号增加一些干扰项,防止手机号被泄露,最后展示给用户的内容,可以显示成这样的:182***07

4 其他的模糊查询

如果除了用户手机号,还有其他的用户隐私字段需要模糊查询的场景,该怎么办?

我们可以将encrypt_value_mapping表扩展一下,增加一个type字段。

该字段表示数据的类型,比如:1.手机号 2.身份证 3.银行卡号等。

这样如果有身份证和银行卡号模块查询的业务场景,我们可以通过type字段做区分,也可以使用这套方案,将数据写入到encrypt_value_mapping表,最后根据不同的type查询出不同的分组数据。

如果业务表中的数据量少,这套方案是可以满足需求的。

但如果业务表中的数据量很大,一个手机号就需要保存9条数据,一个身份证或者银行卡号也需要保存很多条数据,这样会导致encrypt_value_mapping表的数据急剧增加,可能会导致这张表非常大。

最后的后果是非常影响查询性能。

那么,这种情况该怎么办呢?

5 增加模糊查询字段

如果数据量多的情况下,将所有用户隐私信息字段,分组之后,都集中到一张表中,确实非常影响查询的性能。

那么,该如何优化呢?

答:我们可以增加模糊查询字段。

还是以手机模糊查询为例。

我们可以在用户表中,在手机号旁边,增加一个encrypt_phone字段。

代码语言:javascript复制
CREATE TABLE `user` (
  `id` int NOT NULL,
  `code` varchar(20)  NOT NULL,
  `age` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `name` varchar(30) NOT NULL,
  `height` int NOT NULL DEFAULT '0',
  `address` varchar(30)  DEFAULT NULL,
  `phone` varchar(11) DEFAULT NULL,
  `encrypt_phone` varchar(255)  DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='用户表'

然后我们在保存数据的时候,将分组之后的数据拼接起来。

还是以手机号为例:

18200256007,按每3位为一组,进行拆分,拆分后的字符串为:182,820,200,002,025,256,560,600,007,这9组数据。

分组之后,加密之后,用逗号分割之后拼接成这样的数据:,U2FsdGVkX19Se8cEpSLVGTkLw/yiNhcB,U2FsdGVkX1 qysCDyVMm/aYXMRpCEmBD,U2FsdGVkX19oXuv8m4ZAjz AGhfXlsQk,U2FsdGVkX19VFs60R26BLFzv5nDZX40U,U2FsdGVkX19XPO0by9pVw4GKnGI3Z5Zs,U2FsdGVkX1/FIIaYpHlIlrngIYEnuwlM,U2FsdGVkX19s6WTtqngdAM9sgo5xKvld,U2FsdGVkX19PmLyjtuOpsMYKe2pmf XW,U2FsdGVkX1 cJ/qussMgdPQq3WGdp16Q。

以后可以直接通过sql模糊查询字段encrypt_phone了:

代码语言:javascript复制
select id,name,phone
from user where encrypt_phone like '%U2FsdGVkX19Se8cEpSLVGTkLw/yiNhcB%'
limit 0,20;

注意这里的encrypt_value用的like

这里为什么要用逗号分割呢?

答:是为了防止直接字符串拼接,在极端情况下,两个分组的数据,原本都不满足模糊搜索条件,但拼接在一起,却有一部分满足条件的情况发生。

当然你也可以根据实际情况,将逗号改成其他的特殊字符。

此外,其他的用户隐私字段,如果要实现模糊查询功能,也可以使用类似的方案。

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