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如何在Linux上移除文件內的隱私數據

對那些想要從共享數據中擦除一切個人元數據的用戶來說,有一些方法從數據文件中移除元數據。你可以使用已有的文檔或圖片編輯軟體,通常有自帶的元數據編輯功能。在這個教程里,我會介紹一種不錯的、單獨的元數據清理工具,其目標只有一個:匿名一切私有元數據

MAT(元數據匿名工具箱)是一款專業的元數據清理器,使用Python編寫。它屬於Tor旗下的項目,而且是Live 版的隱私增強操作系統 Trails 的標配應用。

與諸如exiftool等只能對有限種類的文件類型進行寫入的工具相比,MAT支持從各種各樣的文件中消除元數據:圖片(png、jpg)、文檔(odt、docx、pptx、xlsx和pdf)、歸檔文件(tar、tar.bz2)和音頻(mp3、ogg、flac)等。

在Linux上安裝MAT

在基於Debian的系統(Ubuntu或Linux Mint)上,已經打包好MAT,所以安裝很直接:

$ sudo apt-get install mat

在Fedora上,並沒有預先生成的MAT軟體包,所以你需要從源碼生成。這是我在Fedora上生成MAT的步驟(不成功的話,請查看教程底部):

$ 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匿名元數據

一旦安裝好,通過GUI和命令行都可以使用MAT。輸入這個命令啟動MAT的GUI:

$ mat-gui

嘗試清理一個包含如下內置元數據的實例文檔文件(如private.odt)。

點擊「添加」按鈕來添加需要清理的文件到MAT中。一旦載入文件,點擊「確認」按鈕對所有隱藏的元數據信息進行掃描。

只要元數據被MAT檢測到,「State」狀態就會被標記成「Dirty」。雙擊文件可以查看檢測到的元數據。

點擊「清理」按鈕來清除文件中的元數據。MAT會自動清空文件中的所有私有元數據欄位。

清除後的狀態中不包含任何私有可辨識的痕迹:

從命令行匿名元數據

$ mat -c .

正如前面提到的,另一種調用MAT的方式是從命令行,使用mat命令可達到。

為了檢查任何敏感的元數據,先前往文件所在的目錄,然後運行:

$ mat -c .

這樣會掃描當前目錄和其子目錄下的所有文件,並報告它們的狀態(已清理或未清理)。

你可以使用「-d」選項來查看檢測到的真實元數據:

$ mat -d <input_file> 

如果不為mat命令提供任何選項,默認操作會移除文件的元數據。如果要在清理的過程中保留原始文件的備份,使用「-b」選項。下面命令會清除所有文件的元數據,並將原始文件存儲為「*.bak」文件。

$ mat -b . 

查看所支持的文件類型,請運行:

$ mat -l 

故障排除

當前我在Fedora上使用編譯版本的MAT遇到了下列問題。當我嘗試在Fedora清除歸檔/文檔文件的元數據時(如.gz、.odt、*.docx),MAT因為下列錯誤失敗。如果你知道如何解決這個問題,請在評論里回復我。

  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

總結

MAT是一款簡單但非常好用的工具,用來預防從元數據中無意泄露私人數據。請注意如果有必要,文件內容也需要保護。MAT能做的是消除與文件相關的元數據,但並不會對文件本身進行任何操作。簡而言之,MAT是一名救生員,因為它可以處理大多數常見的元數據移除,但不應該只指望它來保證你的隱私。[譯者註:養成良好的隱私保護意識和習慣才是最好的方法]

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

作者:Dan Nanni 譯者:KayGuoWhu 校對:wxy

本文由 LCTT 原創翻譯,Linux中國 榮譽推出


本文轉載來自 Linux 中國: https://github.com/Linux-CN/archive

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