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如何在Linux上移除文件内的隐私数据

对那些想要从共享数据中擦除一切个人元数据的用户来说,有一些方法从数据文件中移除元数据。你可以使用已有的文档或图片编辑软件,通常有自带的元数据编辑功能。在这个教程里,我会介绍一种不错的、单独的元数据清理工具,其目标只有一个:匿名一切私有元数据

MAT(元数据匿名工具箱)是一款专业的元数据清理器,使用Python编写。它属于Tor旗下的项目,而且是Live 版的隐私增强操作系统 Trails 的标配应用。

与诸如exiftool等只能对有限种类的文件类型进行写入的工具相比,MAT支持从各种各样的文件中消除元数据:图片(png、jpg)、文档(odt、docx、pptx、xlsx和pdf)、归档文件(tar、tar.bz2)和音频(mp3、ogg、flac)等。

在Linux上安装MAT

在基于Debian的系统(Ubuntu或Linux Mint)上,已经打包好MAT,所以安装很直接:

$ sudo apt-get install mat

在Fedora上,并没有预先生成的MAT软件包,所以你需要从源码生成。这是我在Fedora上生成MAT的步骤(不成功的话,请查看教程底部):

$ sudo yum install python-devel intltool python-pdfrw perl-Image-ExifTool python-mutagen
$ sudo pip install hachoir-core hachoir-parser
$ wget https://mat.boum.org/files/mat-0.5.tar.xz
$ tar xf mat-0.5.tar.xz
$ cd mat-0.5
$ python setup.py install 

使用MAT-GUI匿名元数据

一旦安装好,通过GUI和命令行都可以使用MAT。输入这个命令启动MAT的GUI:

$ mat-gui

尝试清理一个包含如下内置元数据的实例文档文件(如private.odt)。

点击“添加”按钮来添加需要清理的文件到MAT中。一旦载入文件,点击“确认”按钮对所有隐藏的元数据信息进行扫描。

只要元数据被MAT检测到,“State”状态就会被标记成“Dirty”。双击文件可以查看检测到的元数据。

点击“清理”按钮来清除文件中的元数据。MAT会自动清空文件中的所有私有元数据字段。

清除后的状态中不包含任何私有可辨识的痕迹:

从命令行匿名元数据

$ mat -c .

正如前面提到的,另一种调用MAT的方式是从命令行,使用mat命令可达到。

为了检查任何敏感的元数据,先前往文件所在的目录,然后运行:

$ mat -c .

这样会扫描当前目录和其子目录下的所有文件,并报告它们的状态(已清理或未清理)。

你可以使用“-d”选项来查看检测到的真实元数据:

$ mat -d <input_file> 

如果不为mat命令提供任何选项,默认操作会移除文件的元数据。如果要在清理的过程中保留原始文件的备份,使用“-b”选项。下面命令会清除所有文件的元数据,并将原始文件存储为“*.bak”文件。

$ mat -b . 

查看所支持的文件类型,请运行:

$ mat -l 

故障排除

当前我在Fedora上使用编译版本的MAT遇到了下列问题。当我尝试在Fedora清除归档/文档文件的元数据时(如.gz、.odt、*.docx),MAT因为下列错误失败。如果你知道如何解决这个问题,请在评论里回复我。

  File "/usr/lib64/python2.7/zipfile.py", line 305, in __init__
    raise ValueError(&apos;ZIP does not support timestamps before 1980&apos;)
ValueError: ZIP does not support timestamps before 1980

总结

MAT是一款简单但非常好用的工具,用来预防从元数据中无意泄露私人数据。请注意如果有必要,文件内容也需要保护。MAT能做的是消除与文件相关的元数据,但并不会对文件本身进行任何操作。简而言之,MAT是一名救生员,因为它可以处理大多数常见的元数据移除,但不应该只指望它来保证你的隐私。[译者注:养成良好的隐私保护意识和习惯才是最好的方法]

via: http://xmodulo.com/2014/08/remove-file-metadata-linux.html

作者:Dan Nanni 译者:KayGuoWhu 校对:wxy

本文由 LCTT 原创翻译,Linux中国 荣誉推出


本文转载来自 Linux 中国: https://github.com/Linux-CN/archive

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