# Data Masking

> 数据脱敏工具。对结构化数据中的敏感字段进行字符遮蔽脱敏，保留字段位置并用遮蔽字符替换手机号、身份证、姓名、邮箱、银行卡等内容。 当用户提到数据脱敏、隐私保护、敏感字段遮蔽、PII 处理等需求时使用此 skill。 与 privacy_token_remover 区分开：本 skill 负责字段级遮蔽，不负责删除文本中的隐私标识，也不负责生成假数据。

- Skill: `cas-bigdatalab/data-masking` (Agent Skill, multi-file: 4 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add cas-bigdatalab/data-masking`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/cas-bigdatalab/data-masking/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: cas-bigdatalab (https://skillmd.com/u/cas-bigdatalab)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/cas-bigdatalab/data-masking

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# Data Masking 数据脱敏 Skill

## 功能概述

本 skill 用于对结构化数据中的敏感信息进行脱敏处理，使用字符遮蔽模式（如 `138****5678`）。
如需用假数据替换敏感信息，请使用 data_faker。

## 触发条件

当用户请求以下任务时，应使用此 skill：
- 数据脱敏
- 隐私保护
- 敏感信息处理
- 数据匿名化
- PII（个人可识别信息）处理

## 核心参数说明

### 必需参数
- `--input`：输入文件路径
- `--output`：输出文件路径
- `--masking_rules`：脱敏规则，格式为 `字段名:脱敏类型`

### 可选参数
- `--mask_char`：脱敏替换字符，默认 `*`

## 输入文件格式

支持 CSV、TSV、Excel 等结构化数据。

## 使用方法

```bash
python scripts/run_data_masking.py \
  --input data.csv \
  --output masked.csv \
  --masking_rules "phone:phone,idcard:idcard,name:name"
```

```bash
python scripts/run_data_masking.py \
  --input data.csv \
  --output masked.csv \
  --masking_rules "email:email" \
  --mask_char "#"
```

## 输出示例

```
[OK] Data masking completed!
   Input file: data.csv
   Output file: masked.csv
   Total rows: 1000
   Masking rules applied:
     - phone: phone (1000 values masked)
     - idcard: idcard (1000 values masked)
     - name: name (1000 values masked)
   Mode: mask (char: *)
```

## 脱敏效果示例

| 原始值 | 脱敏后 |
|--------|--------|
| `13812345678` | `138****5678` |
| `110101199001011234` | `110101********1234` |
| `张三` | `张*` |
| `test@example.com` | `te**@example.com` |
| `user@example.com` | `us**@example.com` |

## 环境要求

```bash
pip install pandas openpyxl
```

## 注意事项

1. 脱敏规则格式必须正确：`字段名:脱敏类型`
2. 字段名必须存在于数据中
3. 脱敏后的数据不可逆，请备份原始数据
4. 建议在测试环境验证脱敏效果后再处理生产数据