大数据安全与隐私保护

(完整版)浅谈大数据时代的客户数据安全与隐私保护

浅谈大数据时代的客户数据安全与隐私保护如何运用好“大数据”这把双刃剑数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐患。数据对于互联网服务提供者而言具备了更多的商业价值，但数据的分析与应用将愈加复杂，也更难以管理，个人隐私无处遁形。回顾2014年，全球各地用户信息安全事件频出: 2014年3月22日“携程网”出现安全支付日志漏洞，导致大规模用户信息如姓名、身份证号、银行卡类别、银行卡卡号、银行卡CVV等信息泄露。 2014年5月13日，小米论坛用户数据库泄露，涉及约800万使用小米手机、MIUI系统等小米产品的用户，泄露的数据中带有大量用户资料，可被用来访问“小米云服务”并获取更多的私密信息，甚至可通过同步获得通信录、短信、照片、定位、锁定手机及删除信息等。 2014年12月2日乌云漏洞平台公开了一个导致“智联招聘网”86万用户简历信息泄露的漏洞。黑客可通过该漏洞获取包含用户姓名、婚姻状况、出生日期、出生日期、户籍地址、身份证号、手机号等各种详细的信息。 2014年12月25日，12306网站用户数据信息发生大规模泄露。 2014年8月苹果“iCloud服务”被黑客攻破，造成数百家喻户晓的名人私密照片被盗。 …… 这些信息安全事件让人们开始感受到“数据”原来与我们的生活接触如此紧密，数据泄露可以对个人的生活质量造成极大的威胁。大数据时代，如何构建信

息安全体系，保护用户隐私，是企业未来发展过程中必须面对的问题。安全技术水平的提高、法律法规的完善、以及企业和个人用户正视数据的运用的意识缺一不可。数据安全技术是保护数据安全的主要措施在大数据的存储，传输环节对数据进行各种加密技术的处理，是解决信息泄露的主要措施。对关键数据进行加密后，即使数据被泄漏，数据的盗取者也无法从中获得任何有价值的信息。尽管对于大数据的加密动作可能会牺牲一部分系统性能，但是与不加密所面临的风险相比，运算性能的损失是值得的。这实际上是企业管理和风险管理间的协调，重要的是企业要有将信息安全放在第一位的理念。目前数据加密保护技术主要包括：数据发布匿名保护、社交网络匿名保护、数据水印等几种。此外，除了对数据进行加密处理以外，也有许多可以运用在数据的使用过程，以及发生数据泄露之后的相关保护技术。这些技术可以有效地降低数据安全事故带来的损失。 1、数据发布匿名保护技术数据发布匿名保护技术是对大数据中结构化数据实现隐私保护的核心关键与基本技术手段。能够很好地解决静态、一次发布的数据隐私保护问题。 2、社交网络匿名保护技术社交网络匿名保护技术包括两部分：一是用户标识与属性的匿名，在数据发布时隐藏用户的标志与属性信息;二是用户间关系的匿名，在数据发布时隐藏用户之间的关系。 3、数据水印技术

大数据时代下的网络安全与隐私保护

大数据时代下的网络安全与隐私保护发表时间：2019-01-07T16:24:44.540Z 来源：《基层建设》2018年第34期作者：梁潇 [导读] 摘要：现如今大数据蓬勃发展，它的出现给人们的生活带来了便捷。国网陕西省电力公司陕西西安 710048 摘要：现如今大数据蓬勃发展，它的出现给人们的生活带来了便捷。我们在享受大数据带来的便利的同时，伴随着的还有一系列的网络安全和隐私泄露的问题。本文分析了大数据时代下网略安全与个人隐私问题，并给出了一些大数据时代网络安全与隐私保护的策略。关键词：大数据时代；网略安全；隐私保护 1.大数据的特征大数据的来源方式多种多样，一般它可分为三类。第一类是人为来源，人类在对互联网使用的过程中，会产生大量的数据，包括视频、图案、文字等；第二类来源于机器，各种类型的计算机在使用的过程中也会产生大量的数据，并且以多媒体、数据库等形式存在；第三类的是源于设备，包括各种类型的设备在运行的过程中采集到的数据，比如摄像头的数字信息和其他渠道产生的各方面信息等。 2.大数据面临的网略安全与隐私保护问题尽管大数据的出现为我们带来了很大的便利，但是在使用的过程中依然会有问题出现。在大数据的使用过程中，工作人员往往为了方便而忽略了对安全问题的考虑。大数据的工作类型不同，所以保护的方式也不一样，个人认为，大数据在使用中的过程中产生的问题，具体有以下几点。 2.1大数据下的隐私保护问题如果在大数据的使用过程中，没有对数据进行一定的保护，那么就会有可能造成工作人员隐私泄露的问题。在数据使用中，人们面临的安全问题不仅仅是隐私问题，对于数据的研究、分析，以及对人们状态和行为的检测也是目前面临的一大安全问题。这些问题都会造成工作人员的隐私泄露，从而为以后大数据的使用造成不良影响。此外，除了隐私安全，工作人员状态以及行为也都会有可能对数据安全造成不良影响，因此，在数据使用结束以后，一定要认真做好数据安全的保护，以免造成负面影响。 2.2大数据面临的网络安全问题在大数据里，人们普遍认为数据是安全的，所以人们就过度的相信大数据给他们带来的便捷性。但是，实际情况证明，如果对数据本身不能进行有效地识别，那么也会被数据的外表所蒙蔽。如果一旦被数据外表所蒙蔽，不法分子就会对数据进行伪造，导致大数据的分析出现错误，错误的数据必然会给工作带来影响。例如：网站中的虚假评论，就会导致顾客去购买虚假产品，再加上当今社会是互联网普及的时代，所以虚假信息造成的后果是非常严重的。一旦虚假信息泛滥，那么对于数据安全技术而言会造成非常大的影响。 3.大数据时代的信息安全与隐私保护策略大数据在使用结束后，如果不能做好保护措施，就会造成不良影响。因此，在对大数据的保护当中，隐私保护是首要任务。在对隐私保护的过程中，可以采用最普遍、使用最广泛的方法来对大数据采集进行严密的保护工作。个人建议可以按照以下几种方式来进行保护：一方面，是更好地对数据采集进行保护；一方面是对隐私保护方式提出几点个人建议。 3.1数据溯源技术数据溯源技术原本属于数据库领域的一项应用技术，但是现在大数据也开始使用该技术来保护用户的安全和隐私。数据溯源技术的基本方法是标记法，即记录下数据的原始来源和计算方法的过程。通过标记出数据的来源，方便对分析结论的溯源和检验，能够帮助分析者以最快的速度判断出信息的真实性。另一方面，也可以借助于数据溯源技术对文件进行恢复。 3.2身份认证技术身份认证技术具体是指通过收集用户和其应用设备的行为数据，并进行分析其行为的特征，以这些数据来分析验证用户和设备，最终查明身份信息。目前，身份认证技术的发展重点在于减少恶意入侵攻击的发生率，减少经济损失。一方面帮助用户保护个人信息，另一方面也形成了一个系统性的认证体系。 3.3匿名保护技术在对大数据的隐私保护中，匿名保护是一种比较安全的方式，这种匿名保护的手段目前还在完善中。当前，数据匿名的保护方式比较复杂，大数据攻击者不仅仅是从单方面来进行数据采集，还能够从多个方面来获取数据信息。因为匿名保护模型是根据所有属性结合来设定的，因此，对其还没有明确的定义，这也会导致在匿名处理中，出现匿名处理不到位的可能性。因此，应该对匿名数据保护技术进行完善，这样就可以使用多样化的匿名方式，从而将其包含的数据进行均匀化，加大对数据匿名保护的效果，也可以预防数据攻击者对数据进行连环性的攻击，有效保证数据匿名保护的特性。因此，将匿名保护技术进行完善，是当前对大数据进行保护的重要手段。 3.4网络匿名保护技术大数据的重要来源有一部分就是来自互联网，因此，对大数据做好匿名保护是非常重要的一项工作。但是在网络的平台上，通常都是包含图片、文字、视频等，如果只是一味地采用传统的数据机构来对数据进行匿名保护，很可能无法满足社交网络对匿名保护的需求。为了保证网络数据的安全，在实施的具体过程中，对图片结构应该采取分割点的方式进行聚焦。比如说，基于节点分割的聚焦方案、对基因算法的实现方案，这都是可以进行匿名保护的重点方案。在社交网络进行数据匿名的保护中，关系型预测的使用方式具有较多的优点，其可以准确无误地从社交网络中连接增长密度，使积聚系数增加从而进行有效的匿名保护。因此，对社交网络的匿名保护，也是需要重点加强的主要工作内容。 3.5数据印发保护技术数据印发保护技术就是将数据内部所包含的信息，利用嵌入的方式嵌入到印发保护技术中，从而确保数据可以安全地使用，也可以有效地解决数据内部存在的无序性。在这一方法具体实施的过程中，可以利用将数据进行结合的方式嵌入到另一个属性当中，这种方式可以避免数据攻击者对数据保护技术的破坏。另外，还可以采用数据指纹的方式来对数据进行保护。最后，独立分析技术还可以进一步保证数据的安全性。所以，为了保证数据安全，这些措施都是必要的工作流程，为后期数据的挖掘起到了辅助作用。 3.6把安全与隐私保护全面纳入法制轨道从国家和社会的角度而言，他们应该努力加快完善我国的网络立法制度。在解决问题的过程中，法治是解决问题的制胜法宝。并且在

大数据隐私保护技术之脱敏技术

大数据隐私保护技术之脱敏技术数据安全是信息安全的重要一环。当前，对数据安全的防护手段包括对称/非对称加密、数据脱敏、同态加密、访问控制、安全审计和备份恢复等。他们对数据的保护各自有各自的特点和作用，今天我主要说数据脱敏这一防护手段。作者：佚名来源：FreeBuf|2016-11-22 09:40 收藏分享前言这几天学校开始选毕业设计，选到了数据脱敏系统设计的题目，在阅读了该方面的相关论文之后，感觉对大数据安全有了不少新的理解。介绍随着大数据时代的到来，大数据中蕴藏的巨大价值得以挖掘，同时也带来了隐私信息保护方面的难题，即如何在实现大数据高效共享的同时，保护敏感信息不被泄露。数据安全是信息安全的重要一环。当前，对数据安全的防护手段包括对称/非对称加密、数据脱敏、同态加密、访问控制、安全审计和备份恢复等。他们对数据的保护各自有各自的特点和作用，今天我主要说数据脱敏这一防护手段。

许多组织在他们例行拷贝敏感数据或者常规生产数据到非生产环境中时会不经意的泄露信息。例如: 1.大部分公司将生产数据拷贝到测试和开发环境中来允许系统管理员来测试升级，更新和修复。 2.在商业上保持竞争力需要新的和改进后的功能。结果是应用程序的开发者需要一个环境仿真来测试新功能从而确保已经存在的功能没有被破坏。 3.零售商将各个销售点的销售数据与市场调查员分享，从而分析顾客们的购物模式。 4.药物或者医疗组织向调查员分享病人的数据来评估诊断效果和药物疗效。结果他们拷贝到非生产环境中的数据就变成了黑客们的目标，非常容易被窃取或者泄露，从而造成难以挽回的损失。数据脱敏就是对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。数据脱敏系统设计的难点许多公司页考虑到了这种威胁并且马上着手来处理。简单的将敏感信息从非生产环境中移除看起来很容易，但是在很多方面还是很有挑战的。首先遇到的问题就是如何识别敏感数据，敏感数据的定义是什么?有哪些依赖?应用程序是十分复杂并且完整的。知道敏感信息在哪并且知道哪些数据参考了这些敏感数据是非常困难的。敏感信息字段的名称、敏感级别、字段类型、字段长度、赋值规范等内容在这一过程中明确，用于下面脱敏策略制定的依据。

大数据时代的个人隐私保护

大数据时代的个人隐私保护【摘要】大数据是把“双刃剑”，在人们因大数据获益的同时，个人隐私的保护却由此变得更加艰难。个人隐私常常在毫无防备的情况下被人非法披露和商业利用，甚至是恶意利用。从目前情况看手机成为最危险的智能终端，暴露了用户的位置信息。随着可穿戴设备的兴起，隐私信息泄露将会越来越严重，完善保护个人隐私的相关法律法规成本高昂但势在必行。【关键词】大数据用户隐私人肉搜索智能终端可穿戴设备大数据本是一个技术词汇，现在却成为了社会热点名词。大数据具有4V特点，即：Volume （大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Val-ue（价值）。通过大数据挖掘，人类所表现出的数据整合与控制力量远超以往。但是，大数据是把“双刃剑”，在人们因大数据获益的同时，个人隐私的保护却由此变得更加艰难。一、大数据是把“双刃剑” 在个人隐私方面，每当我们上网、使用手机或者信用卡，我们的浏览偏好、采购行为都会被记录和追踪，甚至在我们根本自己没有意识到的时候，智能设备在联网之中就已经把我们的相关数据悄然地发送到了第三方。二、大数据时代给个人隐私保护带来的挑战（一）窥视与监视美国洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生，谷歌流感趋势利用搜索关键词预测禽流感的散布；而商家利用大数据可以对消费者的喜好进行判断，预估用户的需求，从而提供一些比较独特的个性化服务。这一块的应用，还包括百度利用搜索记录进行推荐，包括逐渐完善的Google Now。但是，在这些人性化的背后是令人战栗的隐私安全。（二）隐私信息披露与未经许可的商业利用大数据带来的不仅是各种便利及机会，同样也会让我们时刻都暴露在“第三只眼”之下。淘宝、京东、亚马逊网站监视我们的购物习惯，百度、谷歌监视着我们的网页浏览习惯，而微博窃取着我们的社交关系网。在各种机构搜集数据的同时，普通人的各种私人信息也会成为被收集的数据.当大数据应用软件细化并可以明确到每个人的数据时，企业就可以针对每个人的喜好来进行非常具体的营销。（三）歧视个人健康信息等隐私的泄露，会导致歧视的发生。大数据是好的时代，也是坏的时代：如果免费检测基因的公司拿到了个人的健康隐私数据，就能精准地推销医药产品，建立点对点的商业模式，这对公司是一个黄金时代。但如果大数据被污染了，也就是说数据被人为操纵或注入虚假信息，据此做出的判断就会误导人们。四）隐私信息的恶意使用个人隐私泄露的频繁发生会威胁到个人的生活安全，成为影响社会治安的重要因素之一，如：电信诈骗、个人或交友圈信息泄露后的身份冒充、购物信息泄露后冒充卖家诈骗等。隐私信息的泄露，其典型的案例就是人肉搜索。我的看法：大数据时代其实才刚刚开始，如果仅计算手机，中国有20亿部手机，但到了万物互联时代，一个人身上可能就有五六部设备连接互联网，家里所有的智能电器，路上开的汽车等等，估计未来五年内有100亿~200亿智能设备连接互联网。这些智能设备在人睡觉的时候，也在工作，记录和产生数据。大数据是好的时代，也是坏的时代：如果免费检测基因的公司拿到了个人的健康隐私数据，就能精准地推销医药产品，建立点对点的商业模式，这对公司是一个黄金时代。但如果大数据被污染了，也就是说，数据被人为操纵或注入虚假信息，据此作出的判断就会误导人

大数据隐私保护技术之脱敏技术

大数据隐私保护技术之脱敏技术 -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

许多组织在他们例行拷贝敏感数据或者常规生产数据到非生产环境中时会不经意的泄露信息。例如: 1.大部分公司将生产数据拷贝到测试和开发环境中来允许系统管理员来测试升级，更新和修复。 2.在商业上保持竞争力需要新的和改进后的功能。结果是应用程序的开发者需要一个环境仿真来测试新功能从而确保已经存在的功能没有被破坏。 3.零售商将各个销售点的销售数据与市场调查员分享，从而分析顾客们的购物模式。 4.药物或者医疗组织向调查员分享病人的数据来评估诊断效果和药物疗效。结果他们拷贝到非生产环境中的数据就变成了黑客们的目标，非常容易被窃取或者泄露，从而造成难以挽回的损失。数据脱敏就是对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。数据脱敏系统设计的难点许多公司页考虑到了这种威胁并且马上着手来处理。简单的将敏感信息从非生产环境中移除看起来很容易，但是在很多方面还是很有挑战的。首先遇到的问题就是如何识别敏感数据，敏感数据的定义是什么有哪些依赖应用程序是十分复杂并且完整的。知道敏感信息在哪并且知道哪些数据参考了这些敏感数据是非常困难的。敏感信息字段的名称、敏感级别、字段类型、字段长度、赋值规范等内容在这一过程中明确，用于下面脱敏策略制定的依据。

大数据时代的客户数据安全与隐私保护

大数据时代的客户数据安全与隐私保护 “大数据”一词来自于未来学家托夫勒于1980年所著的《第三次浪潮》。而最早开始对大数据进行应用探索的是全球知名咨询公司麦肯锡，2011年6月，麦肯锡公司发布了一份关于“大数据”的报告，该报告称：随着互联网的高速发展，全球信息化不断推进，数据将渗透到当今每一行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费盈余浪潮的到来。的确如麦肯锡所说，国际数据公司(IDC)的研究结果表明，2008年全球的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB,2011年数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去几年内产生的。到2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐患数据对于互联网服务提供者而言具备了更多的商业价值，但数据的分析与应用将愈加复杂，也更难以管理。如同一把双刃剑，数据在带来许多便利的同时也带来了很多安全隐患，个人隐私无处遁形。回顾2014年，全球各地用户信息安全事件频出: 2014年3月22日“携程网”出现安全支付日志漏洞，导致大规模用户信息如姓名、身份证号、银行卡类别、银行卡卡号、银行卡CVV等信息泄露。 2014年5月13日，小米论坛用户数据库泄露，涉及约800万使用小米手机、MIUI系统等小米产品的用户，泄露的数据中带有大量用户资料，可被用来访问“小米云服务”并获取更多的私密信息，甚至可通过同步获得通信录、短信、照片、定位、锁定手机及删除信息等。 2014年12月2日

大数据隐私保护技术之脱敏技术

随着大数据时代的到来，大数据中蕴藏的巨大价值得以挖掘，同时也带来了隐私信息保护方面的难题，即如何在实现大数据高效共享的同时，保护敏感信息不被泄露。数据安全是信息安全的重要一环。当前，对数据安全的防护手段包括对称/非对称加密、数据脱敏、同态加密、访问控制、安全审计和备份恢复等。他们对数据的保护各自有各自的特点和作用，今天我主要说数据脱敏这一防护手段。许多组织在他们例行拷贝敏感数据或者常规生产数据到非生产环境中时会不经意的泄露信息。例如: 1.大部分公司将生产数据拷贝到测试和开发环境中来允许系统管理员来测试升级，更新和修复。 2.在商业上保持竞争力需要新的和改进后的功能。结果是应用程序的开发者需要一个环境仿真来测试新功能从而确保已经存在的功能没有被破坏。 3.零售商将各个销售点的销售数据与市场调查员分享，从而分析顾客们的购物模式。 4.药物或者医疗组织向调查员分享病人的数据来评估诊断效果和药物疗效。结果他们拷贝到非生产环境中的数据就变成了黑客们的目标，非常容易被窃取或者泄露，从而造成难以挽回的损失。数据脱敏就是对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、客户号等个人信息都需要进行数据脱敏。数据脱敏系统设计的难点

大数据安全以及隐私保护方法分析

大数据安全以及隐私保护方法分析摘要：网络的迅速发展，带来了大数据时代。大数据对人们的日常生活、生产经济方式等都有着潜移默化的影响，是现今社会各界的关注热点。目前而言大数据的收集、综合应用技术还不够成熟，使用大数据的同时还面临着一系列的安全问题：信息真实性没有保障，用户隐私泄露。文章根据大数据的基本概述，结合当前发展大数据所面对的安全挑战，对大数据安全与隐私保护关键技术进行探讨。关键词：大数据；安全隐私；保护方法在目前的生活当中，大数据时代的到来让更多在享受方便的同时也面临着居多的问题。人们在社会当中最敏感的话题就是隐私问题，在近几年中隐私问题也引起了大家的广泛关注，互联网的快速发展让我们的隐私掌握在了很多商家的手中，包括自己的很多习惯日常等。在生活中很多实际实例表明，在大数据中我们的很多信息被收集之后，对于个人的隐私也不断的被暴露出来。而在实际的生活当中，因为大数据的广泛使用，我们面临的不仅仅只是数据的泄露，很多还面临着安全的风险因素，所以大数据时代我们的隐私一直在寻求着隐私保护以及安全需求。但是如果要想实现大数据的安全以及我们的隐私保护需求，面临的问题将会比较的困难，因为相对于其它问题而言，这种问题在处理方式上更为棘手。因为这种问题的处理涉及到计算机的知识等其他知识。在云计算中，我们有良好的运行环境，虽然商家对于存储的数据以及运行的环境进行了控制，但是对于用户而言，在使用的过程中依然会有自己的办法对自己的数据进行保护。比如说可以通过一些技术手段比如密码学等手段从而实现对于数据的安全存储以及计算的安全性，或者从另外一个层面上来说，实现网络的安全运行环境可以通过可以信任的计算方式来得以实现。在我们的大数据时代，对于一些商家来说，其实数据的产生者从另外一个角度来看又能对数据实现存储、管理以及对他进行使用。所以说，商家在对用户信息进行使用时如果单纯的想要通过技术手段来对此现象进行控制，从而达到对隐私保护的目的，是一件十分不容易的事情。一、大数据所面临的安全考验 1.1 用户隐私保护在最近几年中不断的发生着用户的隐私被泄露的事件，这样的事件发生在一定程度上对于用户的生活造成着一定的困扰。在对隐私进行分类时根据内容可以将这些隐私分为主要的三个大类，可以细分为：隐私保护中的未知保护；匿名保护标识符以及匿名保护连接关系等。但是在实际的操作过程中，用户隐私事件除开之外，还是存在很多因素对部分企业造成了很大的困扰，因为在大数中对于用户的各种生活状态以及其他各种行为都能起到一个预测，从而在一定程度上达到对用户的掌握包括生活习惯以及兴趣爱好等，从而按照这些内容来给用户推荐适合的广告。在目前的多家企业中，仅仅只是用匿名处理的方式来对用户的隐私进行处理，在处理过程中常常抱有的想法就是保护用户的隐私只要用户表示不包含在公开的用户信息中，其实并不是这样的。就在当前的现状来说，在对用户的信息进行管理上他们的处事原则主要就是依靠企业的自律性，从而在处理问题上相对来说缺少一定的标准参考。用户对于自己的数据信息其实是有权利知晓的，并且也必须要知道自己的个人信息被用到了哪些方面。 1.2 大数据的可信度在大数中，实际上很多数据从本身上来说都带有一定的迷惑性质，或者直观的表述上来看其具有虚假性质，如果在使用过程中不能够很好的进行判断那么就会遭到数据的欺骗【1】。这种现象的出现主要是有两种原因，第一种原因是对于数据本身来说就是虚假的，或者换一个说法有些人会因为各种目的的达成而对数据进行编造有些也是存在空穴来风的现象；第二种原因就是数据存在失真的现象，由于现场的工作人员操作失误，在对数据收集的过程当中使得数据出现了些许偏差，从而影响了最终的数据分析结果，有些原因还可能是因为是在传播过程中，因为各种原因造成数据发生一定的变化从而不能够反映出真实的情况。比如说，在一个餐厅中先前有过一个订餐电话但是由于很多的原因进行了更换，但是这时就会发生一种情况，先前的电话号码已经在数据库中被收录，所以有用户在页面进行搜索时就

关于大数据安全与隐私保护的研究

透视 Hot-Point Perspective D I G I T C W 热点 166DIGITCW 2019.03 如今，我国已正式进入大数据时代，人们的生活和工作方式逐渐改变，在搜集与整理大数据的过程中，需要解决很多问题。比如如何保护用户隐私、怎样提高大数据的可信度以及控制大数据的访问等等。相关人员必须要正视这些问题，研究出科学合理的解决对策，提高大数据的安全性，确保各项工作有序进行。 1 大数据安全和隐私保护的必要性现阶段，大数据安全隐私保护技术依然存在诸多漏洞和不足，有待进一步优化，关于法律方面的责任划分也没有落实到位，在使用大数据时泄露个人隐私的情况屡见不鲜。虽然很多应用平台使用的是匿名形式，但现实中此种安全隐私保护方法并不能获得理想效果。比如淘宝后台的工作人员是可以利用大数据通过订单信息和聊天记录来推断客户的兴趣爱好、年龄等个人信息的。对于人们在浏览器中留下的搜索记录而言，看似并无危害，但伴随大数据的日渐增加，同样能导致个人信息的泄露。程度轻的话会让人们频频接到骚扰信息，严重的话将会威胁到其人身安全或者财产安全。所谓的数据泄露，通常是源于内部人员被利益所诱惑有意而为的。鉴于此，必须要对大数据安全和隐私保护予以高度关注，这对保证人们正常生活和工作有着至关重要的作用。如今，伴随大数据时代的来临，数据安全已上升到一个全新的高度，不论是个人或是企业，都要了解怎样保护个人信息安全，以数据上传与传播为突破口，研究出行之有效的手段方法[1]。 2 大数据所要解决的安全问题 2.1 保护用户隐私在处理大数据的过程中，会对用户隐私方面造成一定威胁，其隐私保护通常是指匿名保护、关系保护以及位置保护等等。然而在大数据应用过程中，用户可采用数据剖析的形式，判断其状态与行为，从而对其隐私带来较大隐患。并且企业一般会选用匿名处理的问题，这样能把某些标识符隐藏，但此种保护并不会有效发挥作用，在分析数据时还能定位个人位置。在搜集与整理大数据时，缺少规范的监管机制，用户能轻易泄露自己隐私，但其有权利清楚这些信息是怎样被其他人知道的，选用正确的手段实施自我保护。 2.2 提高大数据的可信度人们眼中的数据，是能为其供应真实状况的，可以充分反映事实。但若在大量的数据里，无法对信息进行筛选，则会被不良信息所引导。如今大数据所面对的问题就存在伪造信息的状况，用户在分析完数据后得到的是错误结果。其常常要面对海量信息，搜集诸多不实信息，误导用户主观判断。在信息传播过程中，会出现误差，同样会造成数据失真，并且数据不同版本区别较大，在传播时事件会伴随时间有所改变，从而降低信息的有效性。2.3 控制好大数据的访问一方面，预设角色时难度较大，现阶段大数据使用范围越来越大，在各种部门与组织中均会使用到大数据，数据访问身份有较大差别。因此，在访问控制的过程中，人们的权限无法被了解，无法对用户角色实施二次区分[2]。另一方面，无法分析角色的具体权限，因为管理者所掌握的基础知识较少，因此不能精准的分析数据领域。 3 大数据安全和隐私保护的有效对策正如上文所说，应用完大数据后，若未使用合理的保护措施，将会带来不良影响。所以，在保护大数据的过程中，隐私保护是重中之重。在保护隐私时，要使用科学合理的、有效的方法来保护大数据的搜集和整理工作。可从以下几方面入手：3.1 关于匿名保护技术针对大数据的隐私保护而言，应用此技术能获得理想的效果，此种匿名保护方法现阶段还在不断优化中。现阶段，数据匿名的保护手段较为繁杂，大数据进攻人员不单单是从某一方面来完成数据搜集的，还能从不同方面来获得数据信息。由于匿名保护模型是综合各个属性来设置的。所以，对其还未有清晰的界定，这便造成在匿名处置过程中，增加处理不到位的几率。所以，要不断优化这一保护技术，这样才能应用各种各样的匿名形式，进而平均分配其所蕴含的数据，提高数据匿名保护的效果和质量，同时还能避免数据进攻人员对其实施反复性的攻击，优化保护效果。所以，加大此技术的优化力度，是现阶段保护大数据的主要手段。3.2 关于网络匿名保护技术大数据的由来基本都源自于网络，所以，加强匿名保护是十分重要的一个环节。但在网络平台中，一般都是带有视频、图片与文字的，若使用过去的数据机构来匿名保护数据，将不能满足社交互联网对匿名保护的根本需求。为确保网络数据具有安全性，在实践过程中，可采用分割点的方法来聚焦图片构造。例如，以节点分割为主的聚焦方案，针对基因算法的执行方案，都可实行匿名保护基本方案。在匿名保护社交互联网数据时，可采用关系型预测方法，因为其能精准有效的从社交互联网中衔接增长密度，提高聚集系数进而实施高效的匿名保护。所以，使用网络匿名保护技术，同样是工作中的重中之重。3.3 关于数据印发保护技术对于此技术而言，具体是指把数据中所囊括的信息，以嵌入形式融入到印发保护技术之中，进而保证数据能更加安全的运用，而且能合理的处理数据中出现的无序性。在应用此方法时，可通过融合数据的形式将其置于另一种性质之中，此种方法能有效预防数据进攻人员损坏数据保护技术。此外，还可采用数据指纹的方法来保护数据。与此同时，为确保数据安全独立分析技术在其中也能发挥了举足轻重的作用。因此，为提高数据安全性，必须要认真对待每一个工作流程，为后期数据开发奠定良好基础。3.4 合理化建议3.4.1 加强研发大数据的安全和隐私保护技术与用户信息能（下转第241页）关于大数据安全与隐私保护的研究郑袁平，贺?嘉，陈珍文，李?雁（中国移动通信集团湖南有限公司，长沙 410000）摘要：伴随互联网时代的飞速发展，网民数量持续增加，数据所渗透的领域也越来越多，在金融、医疗等行业中广泛使用。因此，必须要关注大数据的开发，加大其保护力度，避免人们隐私被泄露。本文首先介绍了大数据安全与隐私保护的必要性展开分析，然后分析了大数据所要解决的安全问题，最后提出合理化建议。关键词：大数据安全；隐私保护；安全问题doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.03.137 中图分类号：TP309 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）03-0166-02

大数据时代的客户数据安全与隐私保护

大数据时代的客户数据安全与隐私保护 “大数据”一词来自于未来学家托夫勒于1980年所著的《第三次浪潮》。而最早开始对大数据进行应用探索的是全球知名咨询公司麦肯锡，2011年6月，麦肯锡公司发布了一份关于“大数据”的报告，该报告称：随着互联网的高速发展，全球信息化不断推进，数据将渗透到当今每一行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费盈余浪潮的到来。的确如麦肯锡所说，国际数据公司(IDC)的研究结果表明，2008年全球的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为 1.2ZB,2011年数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。而整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去几年内产生的。到2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐患数据对于互联网服务提供者而言具备了更多的商业价值，但数据的分析与应用将愈加复杂，也更难以管理。如同一把双刃剑，数据在带来许多便利的同时也带来了很多安全隐患，个人隐私无处遁形。回顾2014年，全球各地用户信息安全事件频出: 2014年3月22日“携程网”出现安全支付日志漏洞，导致大规模用户信息如姓名、身份证号、银行卡类别、银行卡卡号、银行卡CVV等信息泄露。 2014年5月13日，小米论坛用户数据库泄露，涉及约800万使用小米手机、MIUI系统等小米产品的用户，泄露的数据中带有大量用户资料，可被用来访问“小米云服务”并获取更多的私密信息，甚至可通过同步获得通信录、短信、照片、定位、锁定手机及删除信息等。 2014年12月2日乌云漏洞平台公开了一个导致“智联招聘网”86万用户简历信息泄露的漏

医疗大健康及大数据的应用及其隐私保护分析

医疗大健康及大数据的应用及其隐私保护分析分析并探讨适合我国国情，通过对目前技术与规范方面的隐私保护手段进行梳理，有利于医疗大数据进行系统的运行和管理，并保证信息的安全以及隐私的保护。医疗大数据的改革同时对传统就医模式也带来了革命性的改变，更加方便与数据的共享、传播以及挖掘等特性，又因为医疗行业的特殊性，人们更加重视隐私保护。通过对医疗大数据的应用以及隐私的规范，找到适合我国国情的具体方法，并对医疗大数据隐私保护，分析指出大数据使用时存在的问题，并提出相应的解决对策。标签：医疗大数据；隐私保护；应用 [Abstract] Analysis and to explore suitable for China’s national conditions，through the combing of the technology and the standard means of privacy protection，in favor of medical data for the operation and management of the system and ensure information security and privacy protection. The medical data of reform at the same time，the traditional medical model also brought revolutionary change，more convenient and data sharing，dissemination and mining and other characteristics，and because of the particularity of the medical industry，people pay more attention to the protection of privacy. Through the medical data and privacy regulations：fan，find suitable for the national conditions of our country concrete methods，and for protecting the privacy of medical data analysis pointed out that big data when using existing problems，and puts forward the corresponding countermeasures. [Key words] Medical big data；Privacy protection；Application 大数据具有更大的利用价值以及商业价值，通过对大数据的研究分析，获取更加方便的大数据，企业同时也会获得更大的经济价值和经济效益[1-2]。随着大数据技术的进步，企业在个体不能控制或不知情的情况下，对数据进行收集、存储并分析甚至利用个人数据，这种没有经过当事人的同意而获取数据的行为，属于对个人隐私的侵犯[2]。目前人们对隐私的保护越来越重视，同时也担忧个人的隐私在不知情的情况下被泄露出去甚至被利用，目前国外政府及企业在隐私保护方面进行了一些的探索和实践。我国也在慢慢探索符合我国国情的医疗大数据，以下结合我国的基本国情，通过对目前技术与规范方面的隐私保护手段进行梳理。 1 什么是大数据大数据不但是指数据本身有很大的规模，还包括对数据的采集、将数据存储、并对数据通过分析能获得相应的数据和数据衍生价值。该大数据模式更具开放性、多样性，但是该系统下数据信息安全和传统信息安全体系相比差异具有统计学意义（P＜0.05）。

个人信息安全和隐私保护浅析

个人信息安全和隐私保护指南 - Spance 2015/3/13 这些问题是会影响到自己和相关亲友的，问题已经逐步凸显甚至严重到了每个人不得不认真考虑的时候。下面是本人根据粗浅认识和经验，针对一般性问题所做的简单分析和解决策略建议。一、主要的隐患来源当前计算机环境和互联网氛围非常复杂，可能出现的不安全因素有： 1.收集用户数据的应用国内软件由为突出，而用户还无法避免使用此类应用，例如QQ/搜狗/360系列等等，主要存在不经用户同意收集用户磁盘数据文件、不经用户同意采集采集用户行为数据等，静默的向各自的后端发送用户数据。 2.移动设备信息泄露形式同上一条，尤其是安卓系统设备，安卓系统自身缺乏权限管理，各类数据对每个应用都是透明的，采集无难度，各种修改型OS和无良app的问题更多。3.网络服务信息泄露一般的网络服务都需要用户注册，所填写的姓名电话身份证等信息，受限于服务商能力被专业攻击所泄露，例如去年的12306用户数据大量泄露，属远端被利用漏洞而泄露，著名的乌云网就是进行此类问题分析报告的。 4.被安装木马等恶意程序因某些软件逻辑漏洞被远程利用、或移动介质、网络等形式被安装的，此类问题现在不多见了，主流的防护软件就能很好的防护。

二、推荐的防护策略 1.在PC设备上 ●隐私数据加密个人PC上的隐私性数据和文件应该加密保存。推荐安装Boxcryptor工具，好处在用户使用产生的虚拟驱动器操作，物理硬盘上只存密文，在使用上而言加解密对用户是透明的，易用性很高，采用的加密方法也是业界主流，详细看后面章节。 ●必要的软件防护如果使用Windows系统，必须保证在Win7/Win8以上，老版本应该立即更换。一般情况在Windows系统上，查阅后面章节，安装主流安全防护软件。 2.在移动设备上如果是安卓设备，底层上缺乏可控制的权限机制，另有国内各厂商的大肆改造加之App生态圈乱象丛生良莠不齐，很遗憾只有两个办法：要么不在安卓设备上保留号码、联系人、有价值的文字图片等，要么不使用安卓设备。如果是苹果iOS设备，具有很好的权限管理体系，需要注意： ?务必升级到iOS7及以上 ?必须通过App Store途径安装应用 ?不要授权任何app读取通讯录 ?不要授权任何app获得位置信息 ?其它你认为可能涉及隐私的途径

大数据时代的数据安全与隐私保护问题研究

- 155 - 第8期2019年4月No.8April，2019 随着互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量出现爆炸式增长。毋庸置疑，大数据时代已经到来。大数据时代，数据的产生、流通和应用更加普遍和密集[1]。云计算之所以渗透在生活中，是因为云计算通过整合大量的闲置资源，让资源可以被有效地使用起来，进一步为人们服务，从而创造价值[2]。各个社交网站都不同程度地开放其用户所产生的实时数据，这些实时数据被一些数据提供商收集，并且出现了一些监测数据的市场分析机构。根据用户在社交网站中写入的信息、智能手机显示的位置信息等多种数据组合，可以很精确地锁定到个人，挖掘个人信息，用户隐私安全难以保证[3]。几乎所有行业都会面临数据安全与数据隐私的问题，特别是电商、健康医疗、教育、通信等领域，这些行业企业对于个人隐私和数据安全等问题的处理更加敏感。很多企业正在通过技术手段实现对数据安全和隐私的保护[4]。从众多已经破获的并且披露的电信诈骗案件中可以看出，数据滥用的情况普遍存在。有些业务场景更复杂一些，如包裹邮寄单上显示的收发件人的详细信息，在整个包裹流转过程中都面临个人信息泄露的风险[5]。面对大数据、云计算等信息化技术的高速发展，数据安全与数据使用的矛盾成为信息安全的主要问题。云计算及服务向全行业快速普及，大数据量子级增长，以及数据大集中的未知效应，不可控的风险为云数据和大数据带来安全威胁[6] 。研究大数据时代的数据安全与隐私保护具有重要的现实意义。 1 大数据带来的数据安全和隐私问题大数据使数据数量呈非线性的量子级增长，纷繁的数据集中存储在一起，多种应用的并发运行以及频繁无序地使用，都有可能造成数据存放类别混乱的情况，以致于出现数据存储管理混乱以及信息安全管理不规范的情况。已有的存储和安全控制措施不能满足大数据安全的需求，安全防护手段不能与大数据存储和应用安全需求同步升级更新，存在大数据存储安全防护的漏洞。数据是动态的。在大数据的场景下，很多用户需要实施权限管理，且用户具体的权限还不知道。对于大量未知的数据和用户，预先设置角色是很困难的，而且又难以预知每个角色的实际权限。针对大数据，安全管理员也许很难准确为每个用户指定访问权限。在信息时代，每个网络用户都拥有多个账号。很多人为了记忆方便，密码设置基本一致，这样做也存在安全隐患。如果不小心删除亦或是遭受其他的攻击，操作系统与应用软件虽然能够重装，但是失去的数据则难以找回[7]。2 大数据带来的数据安全和隐私问题对策2.1 进行存取控制与身份确认在大数据环境下，发展基于密码认证、攻防、风险控制、安全集成电路设计等信息安全技术，整合身份认证、技术加密、VPN 技术等，完善云计算安全系统。加强相关数据监控管理工作，可以建立第三方认证系统来确保数据的安全，进而降低安全事故发生的概率[8]。存取控制涉及的主要技术是用户认证和用户授权。用户认证是大数据平台的重要安全环节，要求明确当前用户是谁，当前用户是不是仿冒的。基于角色的访问控制（Role-Based Access Control ，RBAC ）是当前广泛使用的一种存取控制模型。通过为用户指派角色、将角色关联至权限集合，实现用户授权、简化权限管理。简单来说，就是如何设置合理的角色。典型的工作包括：以可视化的形式，通过用户权限二维图的排序归并的方式实现角色提取[9] 。在大数据场景下，采用角色挖掘技术可根据用户的访问记录自动生成角色，高效地为海量用户提供个性化数据服务。同时，也可用于及时发现用户偏离日常行为所隐藏的潜在危险。但当前角色挖掘技术大都基于精确、封闭的数据集，在应用于大数据场景时还需要解决数据集动态变更以及质量不高等特殊问题[10]。云计算通过密钥技术、新算法和加密算法等身份验证手段来保护数据隐私，同时对数据本身增强了保护。数据传输、存储及处理的各个阶段都对数据进行加密，利用云技术对信息进行处理，实现信息隐蔽，保护用户数据安全[11]。现在较为流行的认证方法主要有3种，包括密码认证、基金项目：呼伦贝尔学院科学技术研究项目；项目名称：大数据时代的数据安全与隐私保护问题研究；项目编号：2018JYYB06。呼伦贝尔学院科研促进教学一般项目；项目名称：新工科背景下计算机学院人才培养探究；项目编号：2018KCYB10。内蒙古自治区教育科学研究 “十三五”规划课题；项目名称：人工智能驱动个性化教育的研究与探索；项目编号：NGJGH2018185。作者简介：凃云杰（1975— ），女，河北沧州人，副教授，硕士；研究方向：数据库应用，数据安全。摘要：在大数据时代，大数据获得开放的同时，也带来了对数据安全与隐私保护的隐患和忧虑。分享个人数据时，既要保证数据的正常使用，又要保证个人隐私不被泄漏。因此，文章对大数据时代的数据安全与隐私保护的研究具有重要的现实意义。关键词：大数据时代；存取控制；传输安全无线互联科技 Wireless Internet Technology 大数据时代的数据安全与隐私保护问题研究凃云杰（呼伦贝尔学院计算机学院，内蒙古海拉尔 021008）