随着计算机与互联网技术的快速发展，电话号码、家庭住址、姓名等个人隐私信息被泄露的风险越来越高。数据脱敏是指对敏感信息进行变形处理，比如将电话号码“13000000000”中的4位用‘*’来代替，变为“130****0000”。 本题要求从输入的学生信息中将手机号码、姓名、学号数据进行脱敏处理。 处理规则如下： 1）学号（10位数串）：第5--8位修改为“*”，如“2021200049”修改为“2021****49”； 2）姓名：第2位修改为“*”，如“贾诩”修改为“贾*”； 3）电话号码（11位数串）：第4--7位修改为“*”，如“13000000000”修改为“130****0000”。 输入： 第一行输入一个大于0的整数n，代表n个同学的信息； 依次输入n行学生信息，每行输入一名学生的学号、姓名、电话号码，以空格隔开； 输出： 将学生数据脱敏后的信息保存到二维列表中，并输出这个列表，每行输出一个元素； 如果n小于等于0，输出“error”(本题保证n是整数，且信息完整) 输入样例： 2 2021200049 贾诩 13000000000 2021201253 刘晓东 13012345981 输出样例： ['2021****49', '贾*', '130****0000'] ['2021****53', '刘*东', '130****5981']，请帮我写出满分python代码答案

以下是满分Python代码：

n = int(input())
if n <= 0:
    print("error")
else:
    result = []
    for i in range(n):
        info = input().split()
        student_id = info[0][:4] + "****" + info[0][8:]
        name = info[1][0] + "*" + info[1][2:]
        phone = info[2][:3] + "****" + info[2][7:]
        result.append([student_id, name, phone])
    for element in result:
        print(element)

相关问题

请详细说明什么是数据脱敏及其在大数据环境中的隐私保护作用，并结合具体案例阐述如何应用K-Anonymity算法来保护个人信息的安全？

数据脱敏是指采用技术手段对敏感信息进行处理，使其失去识别个人身份的能力，同时保留数据的使用价值。在大数据背景下，数据脱敏尤为重要，因为大数据平台收集和分析的数据量巨大，包含了大量个人敏感信息，如姓名、身份证号、电话号码等。如果这些数据未经处理直接使用，很容易造成个人隐私泄露。数据脱敏可以有效防止这类问题，确保在数据分析和共享时，个人隐私得到保护。其中，K-Anonymity是一种常用的脱敏技术，它的核心思想是将包含个人信息的记录进行处理，使得每一条记录至少和其他K-1条记录在一组标识符上是不可区分的。这样即使数据被公开，攻击者也很难将特定的记录与特定的个人联系起来。例如，在医疗数据分析中，病人的个人信息需要被保护，通过应用K-Anonymity算法，可以将病人的姓名、地址等直接标识符去除或替换，同时保留足够的背景信息，以支持统计和研究目的。通过这种方法，可以在确保数据可用性的同时，极大地降低了个人信息泄露的风险。

参考资源链接：[数据脱敏技术：定义、算法与应用](https://wenku.csdn.net/doc/6401abbacce7214c316e9483?spm=1055.2569.3001.10343)

python机构名称数据脱敏

在Python中，机构名称数据脱敏通常是指保护敏感信息的过程，例如保护公司的名称、地址或其他个人识别信息（PII），以遵守隐私法规或防止数据泄露。脱敏可以采用多种技术，比如：

1. **部分替换**：将机构名称的一部分替换为非直接关联的词，如“XX科技”变更为“XXX创新科技有限公司”。

2. **哈希加密**：使用安全散列函数对机构名称进行处理，生成固定长度的不可逆的哈希值。

3. **模糊化**：使用特定的算法让名称变得难以辨识，比如使用星号(*)屏蔽中间的部分。

4. **随机化**：生成随机的字符串插入到真实名称中，使其无法与原始名称对应。

5. **红黑幕法**：对于某些公共数据集，提供一个经过脱敏处理的版本供研究使用，只显示非敏感部分。

脱敏操作需要谨慎实施，并确保满足业务需求的同时不会影响数据的可用性和分析功能。在实际操作中，可能还需要配合数据最小化原则来进一步降低风险。