数据库加密字段进行模糊查询详解

需求

对于一些敏感字段，比如手机号码、身份证、地址、银行卡号等，我们在存放进数据库前，可能需要对其进行加密。

大部分情况下，我们只需要支持等值查询。但是如果需要支持模糊查询，那么整段内容整体加密就不具备这个能力。

下面是几种解决办法，场景是我们需要根据手机号码的前缀进行匹配。

服务器端解密

因为服务器肯定是具备解密密文的能力的，因此最简单的方式就是把整个表的密文字段数据拉下来，在服务器端进行解密，然后再在服务器端进行匹配。

findRecords(prefix)  {
    records = getAllRecords()
    finds = []
    for (record : records) {
        phone = decrypt(record.phone)
        if (phone.hASPrefix(prefix)) {
            finds.push(record)
        }
    }
    return finds
}

如果数据量很小，那么这种做法也许还能够接受。但是只要数据量上去，那么效率就会很低，而且还需要通过网络io把整个表的数据传输到服务器端。

数据库端解密

上面的做法需要把整个表的数据传输到服务器端，那么我们只需要能够在数据库进行匹配，就不需要传输整个表了。因此我们也可以在数据库实现解密算法，在匹配的时候用解密算法解密密文，就能够进行模糊匹配了。

findRecords(prefix) {
    return query("select * from table where decrypt(phone) like '?%'", prefix)
}

这个做法也是需要遍历整个数据库，因此只适合数据量比较小的情况下；而且需要把密钥传给数据库，增加了密钥泄露的风险。

字符串分片

上面的做法我们都没有用到数据库的索引能力，正常情况下，前缀匹配我们是可以使用到索引的，比如where phone like 'prefix%'。如果加密后的密文，也能够走索引，那么我们就不需要遍历整个数据表了。

比如我们可以根据4位作为一个检索条件，将手机号码拆分位多个分片：比如手机号012345678901，我们可以拆分并对分片进行加密：

这些密文拼接起来的串为：

/egpaR5G9sMQUUWWz+3CLgeHCMZqxNSLx/B37koArx/w9w1Pv8ik2H41s1KORLfPHAvcFFFvi0mwAgIjdSQjcmSwTr/WaYfVySyMJhcZ78RFlA2wFeC6sgdXX7wmo0YcYY/QFfO9qD9XPx/lnJJuTfTfaAWufth7zOBLEy2LmepG5Taw1xR5MHRmlqOac5X6Cmn3kA

然后就可以支持前缀查询了（最少4位），比如前缀01234，我们可以按照上面的分片方式先分片，再拼接为查询串：

查询串：

/egpaR5G9sMQUUWWz+3CLgeHCMZqxNSLx/B37koArx/w

可以看到查询串为上面的前缀，因此可以进行前缀查询！

代价

这种方式也是会有一定的代价的：

密文长度较长

比如手机号码是明文长度是11，但是按照4位分片的密文长度是198

分片长度不能太短

分片太短有安全问题，因此没办法支持过短的查询。

主要是因为切片过短，会很容易被猜出来每一位对应的密文。比如0-9的密文切片长度1切分：

只有10种分片类型，如果对应的是手机号码字段，很容易根据统计每个数字的概率分布猜出每个数字对应的密文。

可能有多余结果

可能有两个不同分片对应相同密文，这时候就需要在服务器再过滤一遍。

参考

密文字段检索方案

实现

golang实现基于AES+CBC+PKCS5Padding的可模糊查询加密

以上就是数据库加密字段进行模糊查询详解的详细内容，更多关于数据库加密字段模糊查询的资料请关注我们其它相关文章！