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Data Masking
ASecurity'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。
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- Added September 11, 2026
Security analysis
96/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
Pro scans all 4 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill data_masking --agent claude-codeAre you the author of Data Masking?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-data-masking)---
name: data_masking
description: '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。
'
name_zh: 数据脱敏算子
input_params:
- name: input
type: string
required: true
description: 输入文件路径(支持 CSV/TSV/Excel 等)
- name: output
type: string
required: true
description: 输出文件路径
- name: masking_rules
type: string
required: true
description: 脱敏规则,格式:字段名:脱敏类型,多个规则用逗号分隔
- name: mask_char
type: string
required: false
default: '*'
description: 脱敏替换字符
output_params:
- name: output
type: csv_file
description: 脱敏后的结构化数据文件
tag: 数据清洗
publisher: COMMUNITY
---
# 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
Files in this skill
- SKILL.md
- scripts/example_input.json
- scripts/run_data_masking.py
- skill.json
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