大数据下的隐私保护

(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。

浅析大数据环境下的隐私保护问题

浅析大数据环境下的隐私保护问题 【摘要】大数据是当前的研究热点，正影响着人们日常生活方式、工作习惯及思考模式.但目前大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险，大数据所导致的隐私泄露为用户带来严重困扰，本文分析了实现大数据安全与隐私保护所面临的技术挑战，给出了相应的对策。 【关键词】大数据;隐私保护 一、大数据时代的特点与面临的问题 近年来，随着互联网、物联网、云计算等IT与通信技术的迅猛发展，信息社会已经进入了大数据时代，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇。大数据已被美国在内的多国政府视为重要的战略资源，我国也在抓紧研究并制定相应的大数据战略。 大数据的特点多总结为“3V”，即，规模性（volume）、多样性（variety）、高速性（Velocity）[1]，还有人提出真实性（Veracity）和价值性（Value）等特征[2]。由于其数据来源及应用涉及广泛，导致了以往在生产、经济活动、科学研究甚至日常生活中的很多思维方式发生巨大变化，带来了无数机遇。但由于网络大数据具有复杂性、不确定性和涌现性，导致网络数据安全方面面临巨大的挑战，制约大数据未来发展的瓶颈之一就是安全与隐私问题。 二、大数据时代在个人隐私保护方面面临的挑战 在大数据时代，通过对大数据分析、归纳，从中挖掘出潜在的模式，研究社会运行的规律与发展趋势，可以帮助企业、商家调整市场政策、减少风险、理性面对市场做出决策。随着新技术的不断出现，在发现规律的同时，可能会泄漏个人隐私，严重威胁到人们的个人信息安全和机构的商业秘密安全。例如，我们的位置信息，每天的行程数据，在大数据时代，通过GPS、手机定位等，可以轻易获得。 1.大数据时代要求数据公开，导致隐私泄漏的风险增大。 如果仅仅为了保护隐私就将所有的数据都加以隐藏，那么数据的价值无法体现。数据公开是非常有必要的，政府可以利用公开的数据了解整个国民经济的运行，以便更好地宏观指导。企业可以利用公开的数据了解客户的需求，从而推出特色服务。研究者可以利用公开的数据，从社会、经济、技术等不同的角度来进行研究。但是网络中大量的公开数据如果缺乏监管，会导致用户无法确定自己隐私的用途，增大了隐私泄漏的风险。 2.大数据时代数据存在累积性和关联性，通过相关技术分析可以获取相关信息，对人们行为进行预测，导致隐性的隐私泄漏。

大数据下隐私保护问题探析

栏目编辑：梁丽雯 E-mail:liven_01@https://www.wendangku.net/doc/b317120133.html, 2018年·第10期 54 虽然大数据时代的到来为人们的生活、工作带来了便利，但随之而来的一个更大的问题—— 隐私泄露越来越受各方的关注。隐私泄露在大数据环境下变得防不胜防，电商平台可以通过分析用户的采购信息、浏览记录、收货信息等轻易获得用户敏感信息；搜索引擎可以通过分析用户搜索信息获得相应的隐私信息；社交软件、手机App更可以轻而易举地获得用户位置、通讯录等各种信息；运营商也可以通过基站定位获得用户位置信息。对于一个生活在大数据时代的人而言，隐私正变的越来越透明。 隐私泄露后人们的生活带来了巨大的困扰，各种电信诈骗、银行卡盗刷、推销广告、骚扰电话等问题比比皆是。要使大数据行业快速健康发展，必须从多层次、多角度去保护个人隐私。 一、大数据下隐私保护存在的问题 移动互联网、网购、移动支付的飞速发展，积累了大量的金融大数据，也使得大数据在金融领域的应用有了数据基础。然而金融大数据所涉及的个人信息更加具体、敏感，一旦泄露将有可能对个人财产、生活造成极大损失及困扰。近年来，银行卡盗刷现象严重、电信诈骗猖獗，个人征信信息泄露时有发生，这些均与隐私泄露有关。金融大数据下对隐私保护刻不容缓，特别是隐私保护技术发展相对缓慢、隐私收集滥用问题严重、隐私保护相关法律不完善、大数据应用与隐私保护难以平衡等问题亟须解决。 （一）隐私保护技术发展相对缓慢 大数据不同于传统的数据，其包含了很多的外源性数据，这些大量的外源性数据通过整合和分析之 大数据下隐私保护问题探析 ■ 中国人民银行周口市中心支行　赵战勇　黄北北 摘要： 近年来，随着互联网的逐步普及和移动互联网的迅猛发展，人们的生活得到了极大的改善。在获得便利生活体验的同时，人们衣食住行等各种活动的痕迹都可能会被记录、存储、分析并加以应用。这就是近年来常被提到的大数据技术的一种应用。该技术可以为人们提供更精准便利的服务，但若使用不当也会暴露个人隐私，给个人生活带来极大的困扰。本文着重对大数据隐私保护问题进行详细阐述，并针对我国当前大数据下的隐私保护提出建议。 关键词： 大数据；隐私保护；法律完善作者简介： 赵战勇（1982-），男，河南周口人，工程师，供职于中国人民银行周口市中心支行，副科长，研究方向：信息安全； 黄北北（1988-），男，河南周口人，工学硕士，助理工程师，供职于中国人民银行周口市中心支行，研究方向：网络工程。收稿日期：2018-09-17

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

大数据背景下的个人隐私保护研究

第35卷第1期2017年1月 西安航空学院学报 Journal of Xir an Aeronautical University Vol. 35 No. 1 Jan.2017大数据背景下的个人隐私保护研究 牛晨晨，周畅，张異 (兰州财经大学信息工程学院，甘肃兰州730000) 摘要：随着互联网、物联网、云计算等信息技术的快速发展，数据的规模呈爆炸式增长，标志着大数据的时代已经来临。大数据在带来巨大商业价值的同时，也不可避免地会侵犯到个人隐私。首先就大数据与个人隐私的概念做了说明，其次分析了大数据对个人隐私造成的威胁，最后讨论了个人隐私保护的技术和法律规范。 关键词：大数据；个人隐私；隐私侵犯；隐私保护 中图分类号：TP309 文献标识码：A文章编号=1008-9233(2017)01-0073-04 1大数据的概念及特征 大数据的概念最早出现在《Nature》杂志于 2008 年开办的 Big-Data专栏中。在“Big data:sci- ence in the petabyte era”一文中 ，大数据被定义为 “代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无 法在可容忍的时间内用当前的技术、方法、手段和 理论来获取、存储、管理和处理的数据”[1]。但是到 目前为止业界对大数据依旧没有统一的定义。 针对大数据的特征比较有共识的主要有三点： 规模性（Volume)、多样性（Variety)和高速性（Ve-locity)[2]。除 此之外 国际数 据公司 （International Data Corporation,IDC)还提出了 4V的特征，即在 原来3V的基础上又加人了价值性（Value)这一特 性[3]。大数据的这些特征具体表现在以下几个 方面： (1) 数据量:数据规模是巨大的，数据的出现往 往是P B或Z B级的； (2) 数据多样性：数据的来源不仅多，而且呈现 不同的结构特征，除了结构化数据之外，也产生了 半结构化以及非结构化数据； (3) 数据速率：不仅数据的产生速度快而且传 播的速度也是非常迅速的，并且呈现流式的特征；(4)数据价值:数据的价值总量是巨大的，但从 中提取的价值密度却是非常稀疏的。 2个人隐私的概念 1890年，W arren和Brandeis在《哈佛法律评 论》上发表了《隐私权》一文，最早提出了隐私的概 念。他们认为公民的个人隐私权是一项独特的权 利，神圣不可侵犯，理应受到应有的保护，以防他人 无根据地发布个人想要保守的秘密[4]。 在大数据时代，我们常常将个人隐私与个人信 息联系起来，但是它们是完全不同的两个概念，个 人隐私包含在个人信息当中。个人信息中除了那 些被保护的信息外，其他的信息是可以在法律允许 的情况下被开发利用的，而那些被保护的信息就是 个人隐私。这里我们就把个人隐私定义为公民个 人不想让他人获知的一些个人信息，比如个人身份 信息、个人收人情况以及身体健康状况等。Bamsar 等人把个人隐私分成了四类[5]: (1) 信息隐私：主要是个人的一些基本信息 括个人的身份证号、收人状况、婚姻情况以及身体 健康状态等； (2) 通信隐私：主要是个人与他人使用不同 通信方式进行交流的情况，包括QQ、微信以及邮 收稿日期=2016-12-09 作者简介：牛晨晨（1989 —），男，河南周口人，硕士研究生，主要从事数据挖掘研究。

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，年月，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()的研究结果表明，年全球的数据量为，年的数据量为，年增长为年数量更是高达，相当于全球每人产生以上的数据。而整个人类文明所获得的全部数据中，有是过去几年内产生的。到年，全世界所产生的数据规模将达到今天的倍。 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。回顾年，全球各地用户信息安全事件频出: 年月日“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、银行卡等信息泄露。 年月日，小米论坛用户数据库泄露，涉及约万使用小米手机、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。 年月日 乌云漏洞平台公开了一个导致“智联招聘网”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。 年月日，网站用户数据信息发生大规模泄露。 年月 苹果“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，比如：风险自适应的访问控制、数据溯源等，这些技术可以有效地降低数据安全事故带来的损失。 、数据发布匿名保护技术

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

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。

大数据时代下隐私问题的伦理探析

大数据时代下隐私问题的伦理探析 摘要：大数据时代的来临为我们带来了极大便利，但是在这快捷方便背后暴露了许多问题，本文重点研究了大数据时代隐私问题引发的伦理问题，先是列举了大数据时代有哪些隐私问题，并找出这些隐私问题引发的何种伦理问题，然后仔细分析了之所以引发这些伦理问题的原因是什么，最后从个人、技术、社会三方面提出一些解决措施，希望大数据在发展过程中能够真正的造福于人类。 关键词：大数据隐私问题伦理

一、相关概念介绍 隐私是一种与公共利益、群体利益无关，当事人不愿他人知道或他人不便知道的个人信息，当事人不愿他人干涉或他人不便干涉的个人私事，以及当事人不愿他人侵入或他人不便侵入的个人领域。隐私是个人的自然权利。从人类抓起树叶遮羞之时起，隐私就产生了。 伦理，一是指事物的条理。二是指人伦道德之理，指人与人相处的各种道德准则。 大数据（big data），指无法在一定时间围用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 二、大数据时代下隐私问题的表现 1.隐私被多次利用 数据挖掘指时通过对原始数据多次分析找到可利用的隐藏价值，并为其组织所利用。这种多次利用涉及的隐私问题，是对传统隐私问题的放大，是新的挑战。在数据收集时即使得到主体的同意，有时也并不能保证主体的个人数据应用语境是完整的。大多数数据在应用时虽无意于侵犯隐私，但最终却产生了意想不到的其他用途。所以组织不能在未来的一些数据挖掘中得到个人的同意，并且在数据挖掘过程中得到数亿人同意的可能性几乎为零，大多组织都是自行决定是否挖掘。也因此个人失去了自己数据信息的控制权，这是个人隐私权被侵犯的体现。 2.隐私被监控 大数据时代数据就是资产，人们对数据收集越来越感兴趣，大数据的变化带动了组织与个人的行为发展。通过大数据的演算，用户曾经在所有网络上的消费信息都会被记录下来，然后被系统的收集下来。例如，个人身份信息、个人行为信息、个人偏好信息、通信记录、网上购买记录等等。潜在的目标用户应运而生。根据用户的产品推广，广告和营销将一步一步地开始，系统地进行，无论他是做什么，例如喜欢什么东西，什么时间去哪，到什么地方可能在做什么，广告推将无处不在。 三、大数据时代下隐私问题引发的伦理问题 1.缺乏对人格与精神的尊重 隐私是指不愿意为人所知或不愿意公开的，与公共利益无关的个人私生活秘密。自古以

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

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

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