敏感数据处理

在分布式追踪系统中，敏感数据（如密码、API密钥或个人身份信息）可能会意外出现在日志、标签或追踪信息中。Jaeger作为流行的分布式追踪工具，需要特别注意此类数据的安全性。本文将介绍如何在Jaeger中识别、处理和保护敏感数据。

什么是敏感数据？

敏感数据是指任何可能被滥用或导致安全问题的信息，包括但不限于：

用户凭证（如密码、OAuth令牌）
金融信息（如信用卡号）
个人身份信息（如姓名、地址、身份证号）
系统机密（如数据库连接字符串、API密钥）

注意

未处理的敏感数据可能导致严重的安全漏洞，包括数据泄露和未授权访问。

Jaeger 中的敏感数据处理技术

1. 数据脱敏（Redaction）

数据脱敏是指将敏感信息替换为无害的占位符（如****）。Jaeger客户端库通常提供过滤机制：

go
// 示例：使用Jaeger Go客户端过滤敏感标签
import (
	"github.com/opentracing/opentracing-go"
	"github.com/uber/jaeger-client-go"
)

func sanitizeTags(tags map[string]string) map[string]string {
	sensitiveKeys := []string{"password", "credit_card", "ssn"}
	for _, key := range sensitiveKeys {
		if _, ok := tags[key]; ok {
			tags[key] = "****"
		}
	}
	return tags
}

输入/输出示例：

原始标签: {"user": "alice", "password": "qwerty"}
处理后标签: {"user": "alice", "password": "****"}

2. 采样策略排除

通过配置采样策略，避免记录包含敏感数据的追踪：

yaml
# jaeger-agent配置示例
sampling:
  strategies:
    - service: "payment-service"
      type: probabilistic
      param: 0.01  # 对支付服务仅采样1%的请求

3. 处理器层过滤

在数据到达存储之前进行过滤：

实际案例：电子商务平台

场景：某电商平台发现Jaeger追踪中泄露了用户的支付信息。

解决方案：

识别敏感字段：payment_method, card_number, cvv
在客户端库中添加自动脱敏逻辑
配置采样策略降低支付相关服务的采样率
添加后处理过滤器确保存储前的最终检查

python
# Python示例：后处理过滤器
def sanitize_span(span):
    sensitive_fields = ['card_number', 'cvv']
    for tag in span.tags:
        if tag.key in sensitive_fields:
            tag.value = '[REDACTED]'

总结

处理敏感数据的关键步骤：

识别：确定系统中的敏感数据字段
拦截：在数据收集的各个阶段（客户端、代理、服务端）实施过滤
验证：定期审计存储的追踪数据

最佳实践

默认拒绝所有数据，明确允许非敏感字段
实现自动化测试验证过滤规则
定期审查采样策略

扩展学习

Jaeger官方安全指南
OWASP数据脱敏规范
练习：在本地Jaeger实例中配置一个过滤信用卡号的处理器

什么是敏感数据？​

Jaeger 中的敏感数据处理技术​

1. 数据脱敏（Redaction）​

2. 采样策略排除​

3. 处理器层过滤​

实际案例：电子商务平台​

总结​

扩展学习​