(完整版)浅谈大数据时代的客户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
(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

数据水印是指将标识信息以难以察觉的方式嵌入在数据载体内部且不影响其使用方法,多见于多媒体数据版权保护,也有针对数据库和文本文件的水印方案。

4、风险自适应的访问控制

风险自适应的访问控制是针对在大数据场景中,安全管理员可能缺乏足够的专业知识,无法准确的为用户指定其可以访问的数据的情况。

5、数据溯源技术

数据溯源技术目标是帮助人们确定数据仓库中各项数据的来源,也可用于文件的溯源于恢复,基本方法即标记法,比如通过对数据进行标记来记录数据在数据仓库中的查询与传播历史。

政策法规的完善是构建信息安全环境的重要保障

除了技术以外,政策和立法才是大数据时代个人隐私保障的重要凭借。近年来我国在互联网信息安全领域出台了若干政策法规。2012年12月28日,《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》审议通过。2013年,工信部根据全国人大的决定,出台了关于互联网和电信网个人信息保护的条例,提出了数据保护的一系列要求。

大数据时代,各方都在挖掘数据的商业价值,数据不仅仅需要保护,将来会有越来越多的数据交易商业活动。大数据的保护与交易需要遵循什么样的标准,是当前政策制定者面临的挑战。有价值的数据是非常重要的资源,但前提是要建立交易规则。我国的几大互联网运营企业都在做大数据分析,并且都想把数据作为可交易的产品,这需要我们尽快建立数据交易有关的法律法规。当然,标准和政策的制定是不断摸索的过程,需要随着市场去探索,深度地介入到关于目前国

内数据交易的活动中,去探讨这方面的政策、标准制定。

企业的大数据运用理念和个人用户数据安全意识是构建信息安全环境的基础

事实上,真正好用的大数据技术,应该是对数据进行加工,分析挖掘其中的价值,并以此来指导决策,而非贩卖用户个性化隐私这种原始数据信息本身的次层次滥用。企业在对大数据的利用过程中,应该只针对群体,而不针对个体的信息挖掘,这是应遵循的基本原则。

而对于用户来说,提高信息安全意识、注意个人隐私保护也十分重要。不过,鉴于大数据时代个人隐私保护的困难程度,已有专家提出了“遗忘”的必要性。牛津大学教授、大数据领域权威专家维克托就在他的著作《删除》中表示,对于人类而言,遗忘一直是常态,而记忆才是例外。

大数据时代的信息安全试题答案

单选题 1.信息主权领域范围不受地域边界影响,而根据信息传播的深度和广度动态变化。()(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 2.在经济转型和服务业大力发展的背景下,我国中小企业在数量、创造GDP、拉动就业方面的占比均已超过70%。()(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.正确 B.错误 3.美国拓展信息主权的主要措施不包括()(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.国家战略 B.信息掌控和垄断 C.产业体系 D.基础设施 4.大数据核心价值是()(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.海量数据存储、分析 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 5.云计算是对()技术的发展与运用(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.并行计算 B.网格计算 C.分布式计算 D.三个选项都是 6.云计算体系结构的()负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作(分数:10分) 标准答案:C 学员答案:C A.物理资源层 B.物理资源层

C.管理中间件层 构建层 7.大数据区别于传统数据的特征有()(分数:10分) 标准答案:ABCD 学员答案:C A.海量数据存储 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值 8.大数据应用需依托的新技术有()(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是 9.以下不属于影响国家信息主权的关键因素的有()(分数:10分) 标准答案:B 学员答案:B A.信息资源 B.信息容量 C.信息产业 D.基础设施 10.百度拥有完整、自主的大数据核心技术。()(分数:10分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 一.单选题 1.大数据应用需依托哪些新技术()(分数:10分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.以上都有

2018度大数据时代的互联网信息安全考试答案解析3

2018年度四川省大数据时代的互联网信息安全考试撒启贤 一、单选题 1.我们经常从网站上下载文件、软件,为了确保系统安全,以下哪个处理措施最正确。()( 2.0分) A.直接打开或使用 B.先查杀病毒,再使用 C.习惯于下载完成自动安装 D.下载之后先做操作系统备份,如有异常恢复系统 我的答案:B 答对 2.浏览网页时,弹出“最热门的视频聊天室”的页面,遇到这种情况,一般怎么办?()(2.0分) A.现在网络主播很流行,很多网站都有,可以点开看看 B.安装流行杀毒软件,然后再打开这个页面 C.访问完这个页面之后,全盘做病毒扫描 D.弹出的广告页面,风险太大,不应该去点击 我的答案:D 答对 3.对于人肉搜索,应持有什么样的态度?()(2.0分) A.主动参加 B.关注进程 C.积极转发 D.不转发,不参与 我的答案:D 答对 4.注册或者浏览社交类网站时,不恰当的做法是:()(2.0分) A.尽量不要填写过于详细的个人资料 B.不要轻易加社交网站好友 C.充分利用社交网站的安全机制 D.信任他人转载的信息 我的答案:D 答对 5.家明发现某网站可以观看“XX魔盗团2”,但是必须下载专用播放器,家明应该怎么做?()(2.0分) A.安装播放器观看 B.打开杀毒软件,扫描后再安装 C.先安装,看完电影后再杀毒 D.不安装,等待正规视频网站上线后再看 我的答案:D 答对 6.没有自拍,也没有视频聊天,但电脑摄像头的灯总是亮着,这是什么原因()(2.0分) A.可能中了木马,正在被黑客偷窥 B.电脑坏了 C.本来就该亮着 D.摄像头坏了 我的答案:A 答对 7.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间,而且在任何电脑上都能访问,下面这些使用网盘的做法中,哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?()(2.0分) A.将自己的信息分类,不重要的信息例如游戏文件、视频文件上传到云盘,个人身份证等信

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

(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。

大数据时代的信息安全问题

信息安全导论论文《大数据时代的信息安全问题》 作者:李佳倩 学号:2014301500243 院系:计算机学院 班级:14级8班 指导老师:王骞 2015/1/24

大数据时代的信息安全问题 中文摘要 大数据(Big Data)是当前学术界和产业界的研究热点,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,虚假数据将导致错误或无效的大数据分析结果。该文分析了大数据时代的产生原因、发展概述、主要特征及大数据信息安全研究现状,并针对现有的安全问题提出了解决方案。 (本文编者:山东正舟信息 https://www.360docs.net/doc/243862539.html, 山东正舟信息技术有限公司内部文案) 关键词:大数据;大数据时代;大数据信息安全 Abstract Nowadays big data has become a hot topic in both the academic and the industrial research.It is regarded as a revolution that will transform how we live,work and think.However,there are many security risks in the field of data security and privacy protection when collecting,storing and utilizing big data.Privacy issues related with big data analysis spell trouble for individuals.And deceptive or fake information within big data may lead to incorrect analysis results.This paper analyzes the causes of the era of big data, development overview, main characteristics and the present situation of big data information security research, and put forward the solution in view of the existing safety problems. Key words: Big data;Big data era;The information security of big data era

大数据时代网络信息安全

大数据时代如何保护公民隐私?

?2015春运期间,互联网上就出现了一张可以呈现国内春节人口迁徙实况的地图,这张尽显中国春运迁徙实景的图片更是被《新闻联播》进行盘点。自从春运开始,这张地图多次被电视、报纸等媒体引用,成为人们用数据解读春运状况,反应中国人口迁徙的一个样本。不仅如此,央视《新闻联播》更是再次运用百度大数据来盘点春节长假。“大数据”这个词对于普通人来说,可能是个高深莫测、无法理解的科技术语,但是当大数据和春运联系起来后,我们逐渐发现大数据原来就在我们每个人的身边。

什么是大数据时代? ?数据,已经渗透到当今每一个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者盈余浪潮的到来

大数据到底有多大? ?名为“互联网上一天”的数据告诉我们,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多(相当于美国两年的 纸质信件数量);发出的社区帖子达200万个(相当于《时代》杂志770年的文字量);卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量37.1万

大数据都能干啥。具体有六大价值:?●1、华尔街根据民众情绪抛售股票; ?●2、对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况; ?●3、银行根据求职网站的岗位数量,推断就业率;?●4、投资机构搜集并分析上市企业声明,从中寻找破产的蛛丝马迹; ?●5、美国疾病控制和预防中心依据网民搜索,分析全球范围内流感等病疫的传播状况; ?●6、美国总统奥巴马的竞选团队依据选民的微博,实时分析选民对总统竞选人的喜好。

大数据时代信息安全面临的挑战与机遇

大数据时代信息安全面临的挑战与机遇 2013-7-11 10:17:00来源:中国科技网 根据有关学者的研究,数据密集型科学将成为继实验科学、理论科学、计算机科学之后,人类科学研究的第四个范式。以大数据为代表的数据密集型科学将成为新一次技术变革的基石。随着数据的进一步集中和数据量的增大,对海量数据进行安全防护变得更加困难,数据的分布式处理也加大了数据泄露的风险,信息安全正成为制约大数据技术发展的瓶颈。 大数据时代已经到来 物联网、云计算、移动互联网等新技术的发展,使得手机、平板电脑、PC及遍布地球各个角落的传感器,成为数据来源和承载方式。据估计,互联网上的数据量每两年会翻一番,到2013年,互联网上的数据量将达到每年667EB(1EB=230GB)。这些数据绝大多数是“非结构化数据”,通常不能为传统的数据库所用,但这些庞大的数据“宝藏”将成为“未来的新石油”。 1.大数据具有四个典型特征 大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合”。业界通常用四个V来概括大数据的特征。 ——数据体量巨大(Volume)。到目前为止,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上

全人类说过的所有的话的数据量大约5EB(1EB=210PB)。当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 ——数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。 ——价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例,一部1小时的视频,在连续不间断的监控中,有用数据可能仅有一两秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”,成为目前大数据背景下亟待解决的难题。 ——处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB(1ZB=210EB)。在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命。 2.大数据成为国家和企业的核心资产 2012年瑞士达沃斯论坛上发布的《大数据大影响》报告称,数据已成为一种新的经济资产类别,就像货币或黄金一样。奥巴马政府已把“大数据”上升到国家战略层面,2012年3月,美国宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,借以增强收集

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。

2018年度大数据时代的互联网信息安全试题答案.

2018年度大数据时代的互联网信息安全试题答案 97分 ? 1.我们在日常生活和工作中,为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?()(单选题2分)得分:2分 o A.确保不会忘掉密码 o B.遵循国家的安全法律 o C.降低电脑受损的几率 o D.确保个人数据和隐私安全 ? 2.“短信轰炸机”软件会对我们的手机造成怎样的危害()(单选题2分)得分:2分 o A.会大量发送垃圾短信,永久损害手机的短信收发功能 o B.会使手机发送带有恶意链接的短信 o C.短时内大量收到垃圾短信,造成手机死机 o D.会损害手机中的SIM卡 ? 3.我们经常从网站上下载文件、软件,为了确保系统安全,以下哪个处理措施最正确。()(单选题2分)得分:2分 o A.下载之后先做操作系统备份,如有异常恢复系统 o B.直接打开或使用 o C.习惯于下载完成自动安装 o D.先查杀病毒,再使用 ? 4.好友的QQ突然发来一个网站链接要求投票,最合理的做法是()(单选题2分)得分:2分

o A.把好友加入黑名单 o B.不参与任何投票 o C.可能是好友QQ被盗,发来的是恶意链接,先通过手机跟朋友确认链接无异常后,再酌情考虑是否投票 o D.因为是其好友信息,直接打开链接投票 ? 5.王同学喜欢在不同的购物和社交网站进行登录和注册,但他习惯于在不同的网站使用相同的用户名和密码进行注册登录,某天,他突然发现,自己在微博和很多网站的账号同时都不能登录了,这些网站使用了同样的用户名和密码,请问,王同学可能遭遇了以下哪类行为攻击:()(单选题2分)得分:2分 o A.拖库 o B.洗库 o C.建库 o D.撞库 ? 6.当前网络中的鉴别技术正在快速发展,以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份,现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。()(单选题2分) 得分:2分 o A.指纹识别相对传统的密码识别更加安全 o B.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全 o C.面部识别依靠每个人的脸型作为鉴别依据,面部识别无法伪造 o D.U盾由于具有实体唯一性,被银行广泛使用,使用U盾没有安全风险 ?7.好友的QQ突然发来一个网站链接要求投票,最合理的做法是()(单选题2分)得分:2分

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

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

大数据时代的信息安全试题答案

单选题
1.信息主权领域范围不受地域边界影响,而根据信息传播的深度和广度动态变化。() (分数:10 分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误 2.在经济转型和服务业大力发展的背景下,我国中小企业在数量、创造 GDP、拉动就业方面的占 比均已超过 70%。() (分数:10 分) 标准答案:B 学员答案:B A.正确 B.错误
3.美国拓展信息主权的主要措施不包括()? (分数:10 分) 标准答案:B 学员答案:B A.国家战略 B.信息掌控和垄断 C.产业体系 D.基础设施
4.大数据核心价值是( ) (分数:10 分) 标准答案:A 学员答案:A A.海量数据存储、分析 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值
5.云计算是对( )技术的发展与运用 (分数:10 分) 标准答案:D 学员答案:D A.并行计算 B.网格计算 C.分布式计算 D.三个选项都是

6.云计算体系结构的( )负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作 (分数:10 分) 标准答案:C 学员答案:C A.物理资源层 B.物理资源层 C.管理中间件层 D.SOA 构建层
7.大数据区别于传统数据的特征有( ) (分数:10 分) 标准答案:ABCD 学员答案:C A.海量数据存储 B.数据增长迅速 C.表现形式多样化 D.具有极高的信息价值
8.大数据应用需依托的新技术有( ) (分数:10 分) 标准答案:D 学员答案:D A.大规模存储与计算 B.数据分析处理 C.智能化 D.三个选项都是
9.以下不属于影响国家信息主权的关键因素的有()? (分数:10 分) 标准答案:B 学员答案:B A.信息资源 B.信息容量 C.信息产业 D.基础设施
10.百度拥有完整、自主的大数据核心技术。() (分数:10 分) 标准答案:A 学员答案:A A.正确 B.错误

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

相关文档
最新文档