ChatGPT在综合数据处理中的应用（数据脱敏处理）
- 案例：数据脱敏处理
数据脱敏处理也是常见的需求，我们来问ChatGPT如何实现。发送如下内容给ChatGPT。
ChatGPT收到上述内容以后，返回如下结果。
Python 实现数据脱敏处理代码：
import hashlib
# 数据脱敏处理函数
def desensitize_data(name, phone, email):
# 对姓名进行哈希化处理
hashed_name = hashlib.sha256(name.encode()).hexdigest()
# 对电话号码进行掩码处理
masked_phone = phone[:6] + '*' * (len(phone) - 6)
# 对邮箱地址进行部分替换操作
split_email = email.split('@')
username = split_email[0]
masked_email = username[:2] + '*'*(len(username)-2) + '@' + split_email[1]
return hashed_name, masked_phone, masked_email
# 原始数据
data = [
("Aliec", "1234567890", "alice@example.com"),
("Bob", "2345678901", "bob@example.com"),
("Charlie", "3456789012", "charlie@example.com")
]
# 对每条数据进行脱敏处理并输出结果
for item in data:
name, phone, email = item
hashed_name, masked_phone, masked_email = desensitize_data(name, phone, email)
print(f"Name: {hashed_name}, Phone: {masked_phone}, Email: {masked_email}")
这段Python代码会对提供的数据进行脱敏处理：对姓名进行哈希化，对电话号码进行掩码处理（保留前六位），对邮箱地址进行部分替换操作（保留前两位字符）。具体处理方式可根据实际需求进行调整。运行代码后，将输出脱敏后的姓名、电话号码和邮箱地址。
如果你有任何其他问题或需要进一步协助
运行结果如下：
Name: db37c1fe3af19a67a970411dae5300de9ff168bb42f15b665f9387af86ec5234, Phone: 123456****, Email: al***@example.com
Name: cd9fb1e148ccd8442e5aa74904cc73bf6fb54d1d54d333bd596aa9bb4bb4e961, Phone: 234567****, Email: bo*@example.com
Name: 6e81b1255ad51bb201a2b8afa9b66653297ae0217f833b14b39b5231228bf968, Phone: 345678****, Email: ch*****@example.com
对于脱敏操作，ChatGPT给出了一个函数，运行结果满足要求。
由于ChatGPT的回答具有一定的随机性，即使对于相同的问题，也可能做出不同的回答，因此，如果你在实践过程中发现所得结果与书中不同，也属正常情况。重要的是理解如何利用ChatGPT，而不必过于关心细微差别。
