Bug: DataMasking.erase with masking_rules ignores JSON string input
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評估
研究方向
從 aws_lambda_powertools/utilities/data_masking/base.py 開始，閱讀 _apply_masking_rules 和 _normalize_data_to_parse，比較遮罩規則和 fields= 如何處理字串輸入。執行提供的重現步驟，並找出針對 JSON 字串的資料遮罩測試。完成標準是：使用 masking_rules= 的 JSON 字串輸入會被解析，符合條件的欄位會被遮罩，且不改變現有行為。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
Expected Behaviour
DataMasking.erase() accepts a JSON string with fields=. With masking_rules=, the same JSON string input should be parsed too, and the matching fields masked.
Current Behaviour
With masking_rules=, the rule paths are evaluated against the raw string, so nothing ever matches:
- by default it raises
DataMaskingFieldNotFoundError: Field or expression email not found; - with
raise_on_missing_field=Falseit only logs a warning and returns the string unmasked.
Code snippet
import json
from aws_lambda_powertools.utilities.data_masking import DataMasking
dm = DataMasking()
rules = {"email": {"regex_pattern": "(.)(.*)(@.*)", "mask_format": r"\1****\3"}}
data = {"email": "[email protected]"}
dm.erase(data, masking_rules=rules) # {'email': 'j****@example.com'}
dm.erase(json.dumps(data), fields=["email"]) # works, JSON string is parsed
dm.erase(json.dumps(data), masking_rules=rules) # DataMaskingFieldNotFoundError
Possible Solution
_apply_masking_rules (aws_lambda_powertools/utilities/data_masking/base.py) could deserialize str input with the configured json_deserializer before evaluating the paths, as the fields code path already does in _normalize_data_to_parse.
Steps to Reproduce
Run the snippet above.
Powertools for AWS Lambda (Python) version
latest (3.36.0, also on develop)
AWS Lambda function runtime
3.13
Packaging format used
PyPi
Debugging logs
aws_lambda_powertools.utilities.data_masking.exceptions.DataMaskingFieldNotFoundError: Field or expression email not found
- 主要語言
- Python
- 星號
- 3.3k
- 分支
- 511
- 平均合併
- 3 天 8 小時
- 30 天內合併 PR
- 92
環境準備
- 沒有 Dockerfile 或 Docker Compose 檔案
- 有 Pull Request 範本
- 閱讀貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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