前言
开始的时候遇到了一个问题？敏感字段数据是加密存储在数据库的表中，如果需要对这些敏感字段进行模模糊查询，还用原来的通过sql的where从句的like来模糊查询的方式肯定是不行的，那么应该怎么实现呢？
场景分析
假如有类似这样的一个场景：有一个人员管理的功能，人员信息列表的主要字段有名称、性别、手机号码、等，可以对任意一条数据进行增、删、改、查，其中姓名、手机号码字段要支持模糊查询。
简单分析一个场景，可以知道：手机号码是敏感数据，这些字段的数据是要加密存储在数据库里，在页面上展示的时候需要进行脱敏处理的。
如果用户想要查询真实姓名是包含有“李四”的所有人员信息，可以在页面上输入一个关键字，如“李四”，点击开始查询后，这个参数会传递到后台，后台会执行一条sql，如“select * from sys_person where real_name like ‘%李四%’”，执行结果中包含了所有用户真实姓名包含有“李四”的所有数据记录，如“李四”，“李四娘”等。
如果用户要查询手机号码尾号是“7507”的用户，后台执行类似与姓名模糊查询的sql，"select * from sys_person where phone like '%7507'"，肯定是得不到正确的结果的，因为手机号码字段在数据库中的数据是加密后的结果，而‘7507’是明文，即模糊查询关键字与实际存储的数据不一致。
实现方案
分词密文映射表
这种方法是主流的方法。新建一张分词密文映射表，在敏感字段数据新增、修改的后，对敏感字段进行分词组合，如“15503777507”的分词组合有“155”、“0377”、“7507”等，再对每个分词进行加密，建立起敏感字段的分词密文与目标数据行主键的关联关系；在处理模糊查询的时候，对模糊查询关键字进行加密，用加密后的模糊查询关键字，对分词密文映射表进行like查询，得到目标数据行的主键，再以目标数据行的主键为条件返回目标表进行精确查询。
淘宝、阿里、拼多、京东等大厂对用户敏感数据加密后支持模糊查询都是这样的原理，下面是几个大厂的敏感字段模糊查询方案说明，有兴趣可以了解一下：
淘宝密文字段检索方案
阿里巴巴文字段检索方案
拼多多密文字段检索方案
京东密文字段检索方案
这种方法的优点就是原理简单，实现起来也不复杂，但是有一定的局限性，算是一个对性能、业务相折中的一个方案，相比较之下，在能想的方法中，比较推荐这种方法，但是要特别注意的是，对模糊查询的关键字的长度，要在业务层面进行限制；以手机号为例，可以要求对模糊查询的关键字是四位或者是五位，具体可以再根据具体的场景进行详细划分。
为什么要增加这样的限制呢？因为明文加密后长度为变长，有额外的存储成本和查询性能成本，分词组合越多，需要的存储空间以及所消耗的查询性能成本也就更大，并且分词越短，被硬破解的可能性也就越大，也会在一定程度上导致安全性降低；
环境配置
jdk版本:1.8开发工具：Intellij iDEA 2020.1
springboot:2.3.9.RELEASE
mybatis-spring-boot-starter：2.1.4
依赖配置
示例主要用到了SpringAop，加密是对称加密，用到了hutool工具包里的加密解密工具类，也可以使用自己封装的加密解密工具类。
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.3.3</version>
</dependency>
代码实现
1、新建分词密文映射表；
如果是多个模糊查询的字段，可以共用在一张分词密文映射表中扩展多个字段，以示例中的人员管理功能为例，新建sys_person_phone_encrypt表（人员的手机号码分词密文映射表），用于存储人员id与分词组合密文的映射关系
(
id bigint auto_increment comment '主键' primary key,
person_id int not null comment '关联人员信息表主键',
phone_key varchar(500) not null comment '手机号码分词密文'
)
comment '人员的手机号码分词密文映射表';
2、敏感字段数据在保存入库的时候，对敏感字段进行分词组合并加密码，存储在分词密文映射表；
在注册人员信息的时候，先取出通过AOP进行加密过的手机号码进行解密；手机号码解密之后，对手机号码按照连续四位进行分词组合，并对每一个手机号码的分词进行加密，最后把所有的加密后手机号码分词拼接成一个字符串，与人员id一起保存到人员的手机号码分词密文映射表；
this.personDao.insert(person);
String phone = this.decrypt(person.getPhoneNumber());
String phoneKeywords = this.phoneKeywords(phone);
this.personDao.insertPhoneKeyworkds(person.getId(),phoneKeywords);
return person;
}
private String phoneKeywords(String phone) {
String keywords = this.keywords(phone, 4);
System.out.println(keywords.length());
return keywords;
}
//分词组合加密
private String keywords(String word, int len) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i = 0; i < word.length(); i++) {
int start = i;
int end = i + len;
String sub1 = word.substring(start, end);
sb.append(this.encrypt(sub1));
if (end == word.length()) {
break;
}
}
return sb.toString();
}
public String encrypt(String val) {
//这里特别注意一下，对称加密是根据密钥进行加密和解密的，加密和解密的密钥是相同的，一旦泄漏，就无秘密可言，
//“fanfu-csdn”就是我自定义的密钥，这里仅作演示使用，实际业务中，这个密钥要以安全的方式存储；
byte[] key = SecureUtil.generateKey(SymmetricAlgorithm.DES.getValue(), "fanfu-csdn".getBytes()).getEncoded();
SymmetricCrypto aes = new SymmetricCrypto(SymmetricAlgorithm.DES, key);
String encryptValue = aes.encryptBase64(val);
return encryptValue;
}
public String decrypt(String val) {
//这里特别注意一下，对称加密是根据密钥进行加密和解密的，加密和解密的密钥是相同的，一旦泄漏，就无秘密可言，
//“fanfu-csdn”就是我自定义的密钥，这里仅作演示使用，实际业务中，这个密钥要以安全的方式存储；
byte[] key = SecureUtil.generateKey(SymmetricAlgorithm.DES.getValue(), "fanfu-csdn".getBytes()).getEncoded();
SymmetricCrypto aes = new SymmetricCrypto(SymmetricAlgorithm.DES, key);
String encryptValue = aes.decryptStr(val);
return encryptValue;
}
3、模糊查询的时候，对模糊查询关键字进行加密，以加密后的关键字密文为查询条件，查询密文映射表，得到目标数据行的id，再以目标数据行id为查询条件，查询目标数据表；
根据手机号码的四位进行模糊查询的时候，以加密后模糊查询的关键字为条件，查询sys_person_phone_encrypt表（人员的手机号码分词密文映射表），得到人员信息id；再以人员信息id，查询人员信息表；
if (phoneVal != null) {
return this.personDao.queryByPhoneEncrypt(this.encrypt(phoneVal));
}
return this.personDao.queryList(phoneVal);
}
select * from sys_person where id in
(select person_id from sys_person_phone_encrypt
where phone_key like concat('%',#{phoneVal},'%'))
</select>
