SpringBoot + Tika 实现数据泄露防护、检测敏感信息

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来源：juejin.cn/post/
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• Tika 主要特性
• 架构组件
• 企业文档管理系统
• 内容管理系统（CMS）
• 数据分析与大数据平台
• 法律与合规性审查
• 数字资产管理（DAM）
• 信息安全与数据泄露防护
• 自动化电子邮件分类
• tika 实现信息安全与数据泄露防护
• 创建敏感信息检测逻辑
• 创建文件上传控制器
• 创建前端页面（可选）
• 测试项目
• 步骤
• 总结

Tika 主要特性

Apache Tika 是一个功能强大的内容分析工具，它能够从多种文件格式中提取文本、元数据以及其他结构化信息。以下是 Apache Tika 的主要特性：

多格式支持

Tika 的最大特点之一就是支持广泛的文件格式。它能够解析和提取多种文档类型的内容，包括但不限于：

• 办公文档 ：如 Microsoft Word（.doc, .docx）、Excel（.xls, .xlsx）、PowerPoint（.ppt, .pptx）、OpenOffice（.odt, .ods）等。
• PDF ：提取 PDF 文档中的文本和元数据。
• HTML / XML ：解析 HTML 和 XML 格式的内容。
• 文本文件 ：如 .txt 文件等。
• 图片和音视频 ：支持图像格式（如 JPEG、PNG）和音频视频格式（如 MP3、MP4、WAV 等），并能提取相关的元数据。
• 电子邮件 ：如 EML 文件格式。
• 压缩文件 ：如 ZIP、TAR、GZ 等压缩包中的文件内容。

Tika 通过集成众多开源库（如 Apache POI、PDFBox、Tesseract OCR 等）来支持这些格式的解析。

自动文件类型检测

Tika 具有强大的文件类型自动识别功能，可以根据文件内容而非文件扩展名来判断文件的真实类型。它支持多种标准和非标准文件类型的自动识别，确保了高准确度的格式识别。

• MIME 类型识别 ：Tika 可以准确识别文件的 MIME 类型，帮助系统判断如何处理和解析文件。

文本和元数据提取

Tika 能够从多种文件中提取出文本内容和元数据。元数据通常包括作者、创建日期、修改日期、文件大小、版权信息等。

• 文本提取 ：无论文件格式如何，Tika 都能够提取其中的文本信息。
• 元数据提取 ：除了文本，Tika 还能提取各种元数据，如作者、标题、关键词、修改时间等，方便进一步的分析或索引。

支持 OCR（光学字符识别）

Tika 集成了 OCR 引擎（如 Tesseract），能够从扫描图像或 PDF 文档中的图片提取文本信息。当文件中包含图像时，Tika 可以通过 OCR 功能识别图像中的文字，并提取出来。

语言检测

Tika 具备自动检测文件文本语言的功能。通过分析提取的文本，Tika 可以识别文档的语言（如英语、中文、法语等），这一功能对多语言处理和文档分类非常有用。

支持嵌入式应用

Tika 是以 Java 为主要开发语言的，且它不仅可以作为独立应用使用，还可以嵌入到其他 Java 应用中。Tika 提供了 Java API，使得开发者能够轻松集成到各种应用程序中，进行自动化的文件内容提取和处理。

• Tika App ：命令行工具，适用于从文件提取内容并输出文本和元数据。
• Tika Server ：基于 RESTful API 的服务，适合通过 HTTP 协议与外部系统进行交互，支持远程文件解析。

多线程支持

Apache Tika 提供了并行处理的能力，允许在处理大批量文件时，通过多线程方式提高处理速度。对于需要批量文件解析和内容提取的场景，Tika 的多线程支持可以显著提高效率。

内容和元数据格式统一输出

Tika 返回统一的输出格式，不论文件类型如何，提取的文本和元数据都会按照标准的方式提供。这使得开发者能够轻松地将不同格式的文件内容统一处理。

• JSON 格式输出 ：Tika 可以将提取的内容和元数据以 JSON 格式输出，便于与其他系统集成和处理。
• XML 格式输出 ：除了 JSON 格式，Tika 也支持将内容提取结果以 XML 格式输出，适用于需要更结构化数据的场景。

支持大文件处理

Tika 支持处理大型文档和多页文档，能够高效地提取其中的内容而不会占用过多的内存。对于需要处理大量文档或大文档的应用场景（如搜索引擎、大数据处理等），Tika 能够提供可靠的支持。

与其他工具和库的集成

Tika 还可以与其他工具和库进行集成，以扩展其功能：

• Lucene / Solr / Elasticsearch ：Tika 常常与这些搜索引擎集成，用于全文索引和搜索。
• Apache POI ：Tika 使用 Apache POI 来解析 Microsoft Office 文件格式（如 .docx、.xlsx 等）。
• PDFBox ：用于解析和提取 PDF 文件内容。
• Tesseract OCR ：用于从图像中提取文本，特别适用于扫描文档和图片内容。

高度可扩展性

Tika 提供了灵活的扩展机制，用户可以根据需求自定义解析器、增加新的文件格式支持或调整文本提取策略。通过定制 Tika 配置文件（如 tika-config.xml ），开发者可以配置不同类型文件的处理方式、修改默认的解析器和行为等。

Apache Tika 的主要特性包括对多种文件格式的支持、自动文件类型检测、文本和元数据提取、OCR 支持、语言检测、多线程处理、统一格式的输出、以及与其他工具的无缝集成。这些特性使得 Tika 成为一个功能强大且灵活的内容分析框架，适用于文档管理、信息提取、搜索引擎、大数据处理等各种应用场景。

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• 项目地址：https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro
• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

架构组件

Apache Tika 的架构组件主要包括以下几个核心部分，它们共同协作，以支持从各种文件格式中提取文本、元数据和其他信息。以下是 Apache Tika 的主要架构组件：

Tika Core

Tika Core 是 Apache Tika 的核心组件，提供了 文件解析、内容提取 的基础功能。它包含了最基本的功能，如 文档类型识别、解析和提取文本内容 。 Tika Core 是其他功能和模块的基础。

• 文件解析（Parser） ：用于解析各种文件格式，返回提取的文本和元数据。
• 内容提取（Content Extraction） ：提取文件中的内容，包括文本、图片、音频、视频等。
• 文件类型识别（MIME Type Detection） ：根据文件的内容而不是扩展名，判断文件的实际类型（如 PDF、Word、Excel、HTML 等）。

Tika Parsers

Tika Parsers 是一组负责解析不同类型文件的组件。它们是 Tika 核心的关键组成部分，能处理多种格式，如 文本文档、电子表格、PDF、图像、音频 等。 Tika 会根据文件类型自动选择合适的解析器。

• 文本解析器（Text Parsers） ：解析普通文本文件（如 .txt、.xml、.html 等）。
• 多媒体解析器（Media Parsers） ：解析图片、音频、视频等多媒体文件。
• 文档解析器（Document Parsers） ：解析各类办公文档，如 Word、Excel、PowerPoint、PDF 等。
• 元数据解析器（Metadata Parsers） ：提取文件中的元数据，如作者、创建日期、修改日期、文件大小等。

Tika 提供了许多内置的解析器（基于其他开源库，如 Apache POI 、 PDFBox 、 OCR 等），可以扩展和定制以支持新的文件格式。

Tika Config （配置管理）

Tika Config 是用来管理 Tika 配置的模块，允许用户通过配置文件来定制 Tika 的行为。通过 Tika Config ，用户可以 指定特定的解析器、提取策略、字符集等 设置。

• 配置文件 ：可以通过 tika-config.xml 文件来配置如何解析不同类型的文件。
• 自定义解析器和扩展 ：用户可以自定义自己的解析器，并通过配置文件将其加入到 Tika 系统中。

Tika App

Tika App 是一个命令行工具，提供了一个易于使用的界面来调用 Tika 核心功能。 Tika App 可以直接从命令行运行，用于 文件内容提取、文本和元数据的提取 。它可以作为独立应用，也可以嵌入到其他 Java 应用中。

• 命令行接口（CLI） ：提供简洁的命令行接口，允许用户从命令行处理文件。
• 文件处理 ：支持批量文件处理，可以提取文本、元数据等信息，并输出到标准输出或文件中。

Tika Server

Tika Server 是基于 RESTful API 的服务端组件，它允许通过 HTTP 协议进行远程调用。 Tika Server 为外部应用提供了一个服务端接口， 支持文件的上传、内容提取和处理 。

• RESTful API ：通过 HTTP 请求与 Tika Server 交互，可以上传文件并获取解析后的内容或元数据。
• 远程解析 ：支持异步处理大文件和批量文件，适合与其他系统集成（如搜索引擎、云存储服务等）。

Tika Language Detection

Tika 还提供了内置的语言检测功能，用于自动识别提取文本的语言。语言检测对于多语言支持的项目非常有用，可以帮助在文件内容解析后识别出文本的语言类型，从而决定使用何种处理方式。

• 语言识别 ：基于文本内容，自动检测文档的语言（如英语、中文、法语等）。
• 集成支持 ：语言检测功能可与文本提取、内容分析等流程结合使用，提高内容的多语言处理能力。

Tika Extractor

Tika Extractor 是一个抽象层，提供一种统一的接口来提取文件的内容。它将不同的文件解析器统一成一个接口，简化了对文件内容的提取过程。通过 Tika Extractor，用户可以在不同的文件类型间进行统一的操作，而无需关注具体的解析实现。

• 统一接口 ：通过统一的接口来处理不同格式的文件，简化文件内容的提取流程。
• 自定义扩展 ：允许开发者根据需求扩展提取器，支持更多的文件格式或自定义的内容提取逻辑。

Tika Metadata

Tika Metadata 是用于管理文件元数据的组件。它提取并提供文件的各类元数据，如作者、创建时间、修改时间、版权信息、文件大小等。 Tika 支持提取来自各种文件格式的元数据。

• 元数据提取 ：从各种文件中提取出与文件相关的附加信息，如文件属性、作者、标题等。
• 统一格式 ：返回标准化的元数据结构，方便与其他系统集成。

Tika OCR （Optical Character Recognition）

Tika 集成了 OCR 功能，利用开源的 OCR 引擎（如 Tesseract）来提取图像中的文本信息。当文件中包含扫描图像或照片时，OCR 组件可以识别图像中的文字并进行提取。

• 图像文本识别 ：提取图像或扫描文档中的文本内容。
• 集成与扩展 ：可以与其他解析器结合，自动处理包含图像或扫描文档的文件。

Apache Tika 的架构组件包括核心的 解析器、配置管理、命令行工具、服务器、语言检测、OCR 处理 等多个部分。它们协同工作，使得 Tika 能够支持从多种格式中 提取文本、元数据和其他信息 ，广泛应用于企业 文档管理、大数据处理、内容管理、搜索引擎 等领域。

Tika 应用场景

Apache Tika 是一个开源的内容分析工具，主要用于从各种文件格式中 提取文本、元数据和结构化信息 。它支持多种文件格式， 包括文档、电子表格、PDF、音频、视频、图片 等，具有强大的文件内容解析能力。在真实项目中的应用场景非常广泛，以下是一些典型的应用场景：

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企业文档管理系统

在大型企业或机构中，文档管理系统通常需要处理大量不同格式的文件（如 PDF、Word、Excel 等）。通过 Apache Tika ，可以自动化从这些文件中提取文本和元数据（ 如作者、创建时间、文件大小 等），然后将其统一存储到数据库中，便于搜索、管理和索引。这种应用使得企业能够高效地进行文档归档、搜索和分类。

示例应用

• 自动化文档提取 ：提取文件中的关键信息，如合同中的条款、报价单中的价格等，帮助员工快速定位重要数据。
• 全文搜索功能 ：通过 Tika 提取的文本内容，可以建立索引，提供快速的全文搜索功能，方便用户查找所需的文档。

内容管理系统（CMS）

在内容管理系统中， Apache Tika 可用于自动提取上传文件的内容，并将其转换为可编辑的格式。这对于包含各种文档格式（ 如文本、PDF、图像 等）的内容管理非常有用，尤其是在网站和平台中需要处理大量文件时， Tika 可以提供统一的处理接口。

示例应用

• 网站文件处理 ：当用户上传文件到网站时， Tika 会自动提取文件内容（如从文档中提取文本、从图像中提取元数据），以便进一步处理或存储。
• 文件格式转换 ： Tika 可以将上传的文件转换为统一的格式，方便后续编辑和展示。

数据分析与大数据平台

在大数据分析中， Apache Tika 可以被用于处理非结构化数据（ 如文本、PDF、图片、音频文件 等），并将这些数据转化为结构化数据。通过 Tika 提取的文本可以进一步进行数据清洗、分类、聚类或文本挖掘等分析任务。

示例应用

• 大数据处理 ：在数据湖或大数据平台中，Tika 可以帮助从不同来源（如电子邮件、文档、图片等）提取出可分析的文本数据，以便进行机器学习模型训练、情感分析或趋势预测。
• 搜索引擎 ：在搜索引擎中，Tika 提供的内容解析能够支持不同类型的文件索引和检索功能，增强搜索结果的准确性和全面性。

法律与合规性审查

在法律和合规性领域，企业常常需要对大量的合同、法律文书、电子邮件等进行分析。Apache Tika 可以帮助自动提取这些文档中的关键信息，比如合同条款、支付细节、法律条文等，供律师和合规人员审查。

示例应用

• 合同审核与分析 ： Tika 可用于从合同中提取重要的文本信息，如签署日期、金额、条款内容等，帮助审查人员快速识别文档的核心内容。
• 合规性检查 ：自动提取和分类文档中的合规信息，帮助企业检测是否符合规定，并减少人工审核的工作量。

数字资产管理（DAM）

数字资产管理系统中， Apache Tika 被广泛应用于提取多媒体文件（如图像、视频、音频文件等）的元数据和内容。通过对图片中的标签、视频中的字幕或音频文件中的元数据进行解析，可以更好地管理和索引数字资产。

示例应用

• 图片和视频内容管理 ： Tika 可以自动提取图片和视频的元数据（如拍摄时间、相机类型、分辨率等），并帮助构建数字媒体库，提供基于内容的搜索功能。
• 自动分类和标记 ：Tika 通过分析文件内容和元数据，能够自动进行分类和标记，帮助企业更高效地管理和访问数字资产。

信息安全与数据泄露防护

在信息安全领域， Apache Tika 可以用于扫描文件中的敏感数据。例如， Tika 可以帮助企业检测文件中是否包含敏感的个人信息（如身份证号、信用卡信息等），从而增强企业对数据泄露的防护能力。

示例应用

• 敏感信息识别 ：通过 Tika 提取文件内容后，进行自动化的敏感数据检测，识别可能包含个人敏感信息或机密数据的文件。
• 数据泄露防护 ：在企业系统中， Tika 可以协助检查文件上传和共享过程中的潜在风险，确保不会无意间泄露敏感信息。

自动化电子邮件分类

Apache Tika 还可以用于从电子邮件中提取内容，帮助自动分类邮件内容。在许多企业或组织中，Tika 可被用于帮助识别电子邮件中的附件、链接或关键信息，进而根据内容进行分类、存档或自动响应。

示例应用

• 邮件内容提取与分类 ： Tika 能从电子邮件中提取文本，分析邮件的主题、发件人和正文内容，帮助自动化邮件分类并减少人工操作。
• 附件扫描与处理 ： Tika 可以分析电子邮件中的附件，并根据附件类型和内容自动执行适当的处理程序。

Apache Tika 在多个领域和项目中都具有广泛的应用，尤其适用于需要从各种不同格式的文件中提取和处理数据的场景。无论是企业文档管理、法律审查、大数据分析，还是数字资产管理、信息安全等领域，Tika 都能够通过统一的接口和强大的格式支持，帮助开发人员高效地实现内容解析、数据提取和处理任务。

tika 实现信息安全与数据泄露防护

在 Spring Boot 中集成 Apache Tika 用于 敏感信息识别 和 数据泄露防护 ，我们可以在文件上传时提取文件内容，并在提取的文本中搜索潜在的敏感数据，如身份证号、信用卡信息、电话号码等。以下是一个完整的代码示例，展示了如何实现敏感信息检测和数据泄露防护。

添加必要的依赖

首先，确保在 pom.xml （Maven）或 build.gradle （Gradle）中添加了 Apache Tika 和 Spring Boot Web 依赖。

Maven 依赖

<dependencies>
    
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
    dependency>

    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.tikagroupId>
        <artifactId>tika-coreartifactId>
        <version>2.6.0version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.tikagroupId>
        <artifactId>tika-parsersartifactId>
        <version>2.6.0version>
    dependency>
dependencies>

创建敏感信息检测逻辑

敏感信息的检测通常涉及正则表达式（Regex），你可以使用常见的模式来检测个人信息（如身份证号、信用卡号、电话号码等）。我们将创建一个服务类，用于扫描文件内容并检测这些敏感数据。

SensitiveInfoService.java

package com.example.tikademo.service;

import org.apache.tika.Tika;
import org.apache.tika.metadata.Metadata;
import org.apache.tika.sax.BodyContentHandler;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

@Service
public