被加密后的数据怎么进行模糊查询？
文章目录 总结
背景
为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储，常见的有：密码、手机号、电话号码、详细地址、银行卡号、信用卡验证码等信息，这些信息对加解密的要求也不一样，比如说密码我们需要加密存储。
一般对这些数据的检索方式只能是完全匹配，如果是模糊匹配的话，根本匹配不了。因为信息已经被加密。
在网上搜素了一些做法，并对这些做法进行了实践。
实践 设计表
设计一个订单表，具有以下基本信息：
主键id
订单号
收货人名称
收货人手机
收货人地址
发货人名称
发货人手机
发货人地址
订单创建时间
CREATE TABLE `ts_order` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',`order_no` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单号',`receiver_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '收货人姓名',`receiver_phone` varchar(100) NOT NULL COMMENT '收货人手机号',`receiver_address` varchar(100) NOT NULL COMMENT '收货人地址',`sender_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '发货人姓名',`sender_phone` varchar(100) NOT NULL COMMENT '发货人手机号',`sender_address` varchar(100) NOT NULL COMMENT '发货人地址',`ctime` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='模糊查询-订单表'
保存适量数据，使用加密算法加密部分字段，这里我选择加密发货人手机两个字段。
方法一：加载进内存
将所有的数据加载进内存，然后进行统一解密，再进行模糊查询。
如果数据量小的话还可以实现，但是数据量大的话还是不要想了，不切实际。因为在mysql里面，英文字母占一个字节，一个汉字占用两个字节，用DES来举例，加密后的串6Q==占24个字节。
条数
100W
100W*24 = 2400W
22.89
1000w
1000w*24 =
228.89
1亿
*24 = 24亿
2288.89
轻则上百兆，重则上千兆，这样分分钟给应用程序整成Out of ，这样做如果数据少只有几百、几千、几万条时是完全可以这样做的，但是数据量大就强烈不建议了。
方法二：在mysql中使用解密函数
这里，我用AES演示，在查询时，使用对应的解密函数先进行解密，然后再进行模糊查询，如：
-- 代码上我是先进行AES加密，然后base64 url编码后保存到数据库中，mysql只需要走个逆流程
select to2.*from mybatis.ts_order to2
where
AES_DECRYPT(from_base64(to2.sender_name)) like '%name%'
我在实践过程中，解码我是按照如下步骤进行的：
BASE64URL解码的流程：1、把BASE64URL的编码做如下解码：1)把"-"替换成"+"2)把"_"替换成"/"3)(计算BASE64URL编码长度)%4a)结果为0，不做处理b)结果为2，字符串添加"=="c)结果为3，字符串添加"="2、使用BASE64解码密文，得到原始的明文
得到的原文没有什么差别，然后我调用mysql的进行解码，得到的是一个NULL值，我现在找不出原因，所以只能搁置这个方案了。
而且这个方法也不是十全十美的
无法使用索引优化有一些数据库不是完全支持加解密算法实现的，例如我之前使用DES加解密，结果到Mysql提示了DES加解密函数废弃了，所以我这里的例子使用AES（虽然结果还是不行==） 方法三：分词加密模糊查询 设计思路
对密文数据进行分词组合，将分词组合的结果集分别进行加密，然后存储到扩展列，查询时通过key like '%%'，这是一个比较划算的实现方法，我们先来分析一下它的实现思路。
比如，对手机号进行分词加密，增加一个的字段，用来存储分词加密的结果。
先对字符进行固定长度的分组，将一个字段拆分为多个，比如说根据4位英文字符（半角），2个中文字符（全角）为一个检索条件
使用4个字符为一组的加密方式，第一组ning ，第二组ingy ，第三组ngyu ，第四组gyu1 … 依次类推。再短的长度不建议支持，因为分词组合会增多从而导致存储的成本增加，反而安全性降低。
如果需要检索所有包含检索条件4个字符的数据比如：ingy ，加密字符后通过 key like “%%” 查库。
由于分词加密后的字符串比较长，我使用的加密，加密后字符串长度是12，对手机号前8位进行加密并且 url编码后，长度为8*12 =96 ，因此预估扩展字段需要是96位以上。
实现一个简单的模糊查询例子
设计表：
CREATE TABLE `ts_order` (`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',`order_no` varchar(50) NOT NULL COMMENT '订单号',`receiver_name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '收货人姓名',`receiver_phone` varchar(50) NOT NULL COMMENT '收货人手机号',`receiver_address` varchar(50) NOT NULL COMMENT '收货人地址',`sender_name` varchar(100) NOT NULL COMMENT '发货人姓名',`sender_phone` varchar(100) NOT NULL COMMENT '发货人手机号',`sender_address` varchar(100) NOT NULL COMMENT '发货人地址',`ctime` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',`sender_phone_extend` varchar(130) DEFAULT NULL COMMENT '发货人手机号模糊查询',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='模糊查询-订单表'
:
@ConfigurationProperties(prefix = "benbenpig.boot.basic-info")
@Component
@Data
public class BasicInfoProperties {/*** DES秘钥*/private String desSecretKey;/*** AES秘钥*/private String aesSecretKey;/*** Blowfish秘钥*/private String blowfishSecretKey;}
方法：
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OrderService extends ServiceImpl<OrderDao, Order> {private final BasicInfoProperties basicInfoProperties;@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public void saveOrder(SaveOrderRequest request) {Order order = BeanUtil.toBean(request, Order.class);String originPhone = order.getSenderPhone();order.setSenderName(blowfishEncrypt(order.getSenderName()));order.setSenderPhone(blowfishEncrypt(originPhone));order.setSenderAddress(blowfishEncrypt(order.getSenderAddress()));order.setSenderPhoneExtend(blowfishQueryEncrypt(originPhone));save(order);}public Page<GetOrderResponse> getOrderList(GetOrderRequest request) {if (StringUtils.isNotBlank(request.getPhone()) && request.getPhone().length() >= 4) {request.setPhoneEncypt(blowfishQueryEncrypt(request.getPhone()));}Page<GetOrderResponse> page = baseMapper.getOrderList(request.buildQueryPage(), request);List<GetOrderResponse> records = page.getRecords();for (GetOrderResponse record : records) {record.setSenderName(blowfishDecrypt(record.getSenderName()));record.setSenderPhone(blowfishDecrypt(record.getSenderPhone()));record.setSenderAddress(blowfishDecrypt(record.getSenderAddress()));}return page;}/*** blowfish模糊查询加密** @return*/public String blowfishQueryEncrypt(String originStr) {if (StringUtils.isBlank(originStr)) {return originStr;}List<String> subStrList = Lists.newArrayList();int length = originStr.length();for (int i = 0; i < length - 3; i++) {String substring = originStr.substring(i, i + 4);subStrList.add(blowfishEncrypt(substring));}return subStrList.stream().collect(Collectors.joining(""));}/*** blowfish加密** @return*/private String blowfishEncrypt(String originStr) {if (StringUtils.isBlank(originStr)) {return originStr;}String desSecretKey = basicInfoProperties.getBlowfishSecretKey();String encrypt = BlowfishUtil.encrypt(originStr, desSecretKey);return encrypt;}/*** blowfish解密** @return*/private String blowfishDecrypt(String encryptStr) {if (StringUtils.isBlank(encryptStr)) {return encryptStr;}String desSecretKey = basicInfoProperties.getBlowfishSecretKey();String encrypt = BlowfishUtil.decrypt(encryptStr, desSecretKey);return encrypt;}
}
工具类：
public class BlowfishUtil {@SneakyThrowspublic static String encrypt(String value, String secretKeyStr) {// 加密算法，这里的值是“Blowfish”String algorithm = CodeAlgorithmDemoEnum.BLOWFISH.getAlgorithm();;// 转换模式,这里的值是“Blowfish”String transformation = CodeAlgorithmDemoEnum.BLOWFISH.getTransformation();// --- 生成秘钥 ---SecretKeySpec secretKeySpec = generateNormalAlgorithmKeyByExistKey(CodeAlgorithmDemoEnum.BLOWFISH.getAlgorithm(),secretKeyStr);// 实例化密码对象Cipher cipher = Cipher.getInstance(transformation);// 设置模式（ENCRYPT_MODE：加密模式；DECRYPT_MODE：解密模式）和指定秘钥cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, secretKeySpec);// 加密byte[] encrypt = cipher.doFinal(value.getBytes());System.out.printf("%s加密结果：%s \n", algorithm, Base64.getEncoder().encodeToString(encrypt));System.out.printf("%s加密结果(Url不定长)：%s \n", algorithm, Base64.getUrlEncoder().encodeToString(encrypt));return Base64.getUrlEncoder().encodeToString(encrypt);}@SneakyThrowspublic static String decrypt(String value, String secretKeyStr) {// 加密算法,这里的值是“Blowfish”String algorithm = CodeAlgorithmDemoEnum.BLOWFISH.getAlgorithm();;// 转换模式,这里的值是“Blowfish”String transformation = CodeAlgorithmDemoEnum.BLOWFISH.getTransformation();// --- 生成秘钥 ---SecretKeySpec secretKeySpec = generateNormalAlgorithmKeyByExistKey(CodeAlgorithmDemoEnum.BLOWFISH.getAlgorithm(),secretKeyStr);// 实例化密码对象Cipher cipher = Cipher.getInstance(transformation);// 解密cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, secretKeySpec);byte[] encrypt = Base64.getUrlDecoder().decode(value);byte[] decrypt = cipher.doFinal(encrypt);return new String(decrypt);}// --- 生成秘钥 ---@SneakyThrowspublic static SecretKeySpec generateNormalAlgorithmKey() {String algorithm = CodeAlgorithmDemoEnum.BLOWFISH.getAlgorithm();Integer testLength = CodeAlgorithmDemoEnum.BLOWFISH.getTestLength();// 实例化秘钥生成器KeyGenerator keyGenerator = KeyGenerator.getInstance(algorithm);// 初始化秘钥长度keyGenerator.init(testLength);// 生成秘钥SecretKey secretKey = keyGenerator.generateKey();// 生成秘钥材料SecretKeySpec secretKeySpec = new SecretKeySpec(secretKey.getEncoded(), algorithm);System.out.printf("%s秘钥：%s \n", algorithm, Base64.getEncoder().encodeToString(secretKey.getEncoded()));System.out.printf("%s秘钥(Url不定长)：%s \n", algorithm, Base64.getUrlEncoder().encodeToString(secretKey.getEncoded()));return secretKeySpec;}// --- 基于已有秘钥字符串生成秘钥 ---@SneakyThrowspublic static SecretKeySpec generateNormalAlgorithmKeyByExistKey(String algorithm, String secretKeyStr) {// 还原秘钥SecretKeySpec desSecretKey = new SecretKeySpec(Base64.getUrlDecoder().decode(secretKeyStr), algorithm);System.out.printf("%s秘钥：%s \n", algorithm, Base64.getEncoder().encodeToString(desSecretKey.getEncoded()));System.out.printf("%s秘钥（URL不定长）：%s \n", algorithm, Base64.getUrlEncoder().encodeToString(desSecretKey.getEncoded()));return desSecretKey;}
}
文件：
<select id="getOrderList" resultType="com.zby.web.controller.response.GetOrderResponse">select to2.* from mybatis.ts_order to2<where><if test="request.name != null and request.name !=''">and to2.sender_name like concat('%',#{request.name},'%')if><if test="request.address != null and request.address !=''">and to2.sender_address like concat('%',#{request.address},'%')if><if test="request.phoneEncypt != null and request.phoneEncypt !=''">and to2.sender_phone_extend like concat('%',#{request.phoneEncypt},'%')if>where>
select>
配置文件：
是映射.yml的某个配置
配置里面我放了一个固定的秘钥
moxing:boot:basic-info:des-secret-key: Jexbbajs6m4=aes-secret-key: pwsNcrh21Rx3nRCAatSQbji45cIDCujDYpWxLfDQJeA=blowfish-secret-key: 3mCOvshidAxioaEd_LFTxQ==
效果演示：
我使用工具，造了几条数据
{"id": 15,"orderNo": "enim Excepteur","receiverName": "现格表进","receiverPhone": "18656758863","receiverAddress": "澳门特别行政区石嘴山市阳谷县","senderName": "式运位那月增","senderPhone": "19862775573","senderAddress": "台湾新乡市靖宇县","ctime": "2022-12-08T15:07:24"
},
{"id": 16,"orderNo": "velit","receiverName": "么合易子段","receiverPhone": "18155850982","receiverAddress": "河北省九龙其它区","senderName": "高质事","senderPhone": "18694314255","senderAddress": "海南省张家界市双辽市","ctime": "2022-12-08T15:08:03"
},
....
接下来我对其中一个进行模糊查询，例如这个手机号，我输入，调用方法查询
个人理解
上面方法2的无法用索引优化，虽然这里like '%text%' ，通过也无法使用，但是可以优化成like 'text%'，至少不用mysql函数了。
但是，支持模糊查询后的密文比原来不支持模糊查询的密文要长几倍以上，而且修改模糊查询的成本比较大，检索串需要4个字符以上才可以查询。
所以这种模糊查询的方式适用长度较小且敏感的字符串。例如手机号，地址，订单号
总结
实践尝试了三个方法，最后一个方法对于我来说还是可以接受的，不过更高级的做法目前我还是理解不了，这些做法涉及到了算法领域,系统领域的知识，我也不是算法领域的人才，所以我留到以后有机会再补充。
