大数据环境下的个人隐私保护技术
大数据时代的个人数据隐私权保护
大数据时代的个人数据隐私权保护引言概述：随着大数据时代的到来，个人数据的收集和使用已经成为一种常态。
然而，个人数据的隐私权保护也成为了一个重要的问题。
本文将从四个方面探讨大数据时代的个人数据隐私权保护问题。
一、个人数据的定义和分类1.1 个人数据的定义：个人数据是指与个人身份相关的数据，包括但不限于个人身份信息、健康信息、消费行为等。
1.2 个人数据的分类：个人数据可以分为基本数据和衍生数据。
基本数据指直接与个人身份相关的数据，如姓名、地址等；衍生数据则是通过对基本数据的分析和处理得到的数据，如个人偏好、行为模式等。
二、个人数据的收集和使用2.1 个人数据的收集：个人数据的收集可以通过多种方式进行，包括用户自愿提供、第三方数据交易、数据挖掘等。
2.2 个人数据的使用：个人数据的使用可以用于多个方面，如商业目的、科学研究、社会管理等。
然而，个人数据的使用必须遵循合法、正当、必要的原则，并获得个人的明确同意。
三、个人数据隐私权的保护3.1 法律法规保护：各国家和地区都制定了相关的法律法规来保护个人数据隐私权，如欧洲的《通用数据保护条例》、美国的《个人信息保护与电子文件法》等。
3.2 技术手段保护：技术手段可以对个人数据进行加密、脱敏、匿名化等处理，以保护个人数据的隐私性。
3.3 自我保护意识的提高：个人在使用互联网和移动应用时应提高自我保护意识，避免随意泄露个人敏感信息，注意个人数据的安全。
四、个人数据隐私权保护的挑战与展望4.1 数据滥用的风险：个人数据的滥用可能导致个人隐私泄露、个人权益受损等问题。
4.2 数据安全的挑战：个人数据的安全问题是个人数据隐私权保护的重要挑战，如黑客攻击、数据泄露等。
4.3 数据保护的法律法规更新：随着科技的发展，个人数据保护的法律法规需要不断更新和完善，以适应大数据时代的需求。
总结：在大数据时代，个人数据的隐私权保护是一个重要的问题。
通过加强法律法规保护、技术手段保护以及个人自我保护意识的提高，可以有效保护个人数据的隐私权。
数据隐私保护的技术手段及其应用
数据隐私保护的技术手段及其应用数据隐私保护在当今数字化时代变得尤为重要。
随着互联网的普及和大数据的应用，个人隐私受到越来越多的威胁。
为了保护用户的隐私和数据安全，技术手段被广泛应用。
本文将介绍几种数据隐私保护的技术手段，并探讨它们在实际应用中的作用。
一、数据加密技术数据加密技术是最基本、最常见的数据隐私保护技术之一。
它通过对数据进行加密处理，将数据转化为一系列乱码，从而避免敏感信息的泄露。
常见的加密算法包括对称加密算法和非对称加密算法。
对称加密算法使用同一个密钥对数据进行加密和解密。
其中，代表性的算法是DES（Data Encryption Standard）和AES（Advanced Encryption Standard）。
这些算法具有高效、快速的优势，适用于对大量数据进行加密保护。
非对称加密算法采用公钥和私钥的组合进行加密。
公钥对外公开，私钥只有数据接收者拥有。
RSA（Rivest-Shamir-Adleman）是一种常见的非对称加密算法。
虽然非对称加密算法加密解密速度较慢，但它具有更高的安全性和可靠性。
数据加密技术在金融、电子商务、通信等领域得到广泛应用。
例如，用户在网上购物时，银行会使用加密技术来保护用户的支付信息。
此外，加密技术也被广泛用于数据库、存储设备、通信网络等环节，以提供更安全的数据传输和存储。
二、隐私保护算法隐私保护算法是一种能够保护数据隐私的技术手段。
它通过在数据处理的同时保护用户隐私，实现个人数据和隐私信息的保护。
隐私保护算法主要包括数据匿名化和数据脱敏技术。
数据匿名化是指通过对原始数据进行处理，使得无法直接识别个人身份。
常见的匿名化方法包括泛化、删除和扰乱等。
泛化是将原始数据替换为更一般的值，例如将年龄转化为年龄段；删除是指删除与个人身份直接相关的信息；扰乱是通过重新排列或修改数据来混淆个人信息。
数据脱敏是指在保留数据的可用性的同时，删除或替换敏感信息。
常见的脱敏方法包括数据加密、数据替换和数据屏蔽。
大数据时代的隐私保护技术与措施
大数据时代的隐私保护技术与措施随着互联网的普及和信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
在这个时代，数据成为了一种无处不在的资源，它们可以被收集、存储、分析，并被用于决策和预测。
但是，随着数据的积累和使用，隐私问题也变得越来越关键。
数据隐私泄露导致的个人信息和财产损失对个人和组织来说都是无法承受的。
为了保护用户的隐私，大数据时代需要采用更加严格的隐私保护技术和措施。
一、隐私保护技术1. 数据脱敏数据脱敏是一种常用的隐私保护技术。
它的基本思想是通过对敏感字段进行随机替换或者加密算法等技术来达到去除敏感信息和保留数据相关性的目的。
在进行数据脱敏时，需要统计分析整个数据集的模式和规律性，只要数据仍能保留重要的统计学特征，而且个人隐私得到的保护，就可以得到满足。
2. 数据加密数据加密是另外一种常用的隐私保护技术，它通过对数据流，存储器和设备等等信息进行物理加密或软件加密，来使得攻击者无法获取到数据的内容。
加密使用了许多不同类型的算法和技术，这些加密技术可以保护对称密钥，公共密钥，数字签名，SSL/TLS等等机制。
3. 匿名化在实际应用中，很多场景下需要向数据消费者提供的是统计数据，例如商业报告等。
在这种情况下，匿名化是一种很好的选择。
匿名化是一种去除用户信息中可识别单独身份的方法，只保留信息的统计特征和总体趋势，而不涉及个别人或组织的事件，这样做能避免个人隐私泄露的问题。
4. 控制数据访问访问控制是一种重要的隐私保护措施，能够限制有权的用户或者用途来访问数据。
在数据存储和管理系统中，访问控制可以通过管理和设置权限，来限制数据的使用范围。
通过访问控制能够解决许多数据隐私安全的问题。
二、隐私保护措施1. 加强政策和监管一个严格的政策和制度是确保数据隐私得到保护的关键。
为了避免数据诈骗、数据泄露和个人隐私暴露的问题，需要制定一系列合理的政策和制度，并且加强监管。
这些制度可以确保数据保护法规得以遵守，也可以使得数据被正确管理，从而保护数据隐私的安全。
大数据环境下隐私的保护手段
大数据环境下隐私的保护手段随着大数据技术的快速发展，数据隐私保护已成为一个日益重要的问题。
大数据环境下，隐私保护面临着更大的挑战，因为数据量庞大、数据类型多样、数据处理复杂，而且数据往往涉及个人敏感信息。
为了保护个人隐私，需要采取有效的手段和技术。
一、数据隐私保护的基本原则在大数据环境下，数据隐私保护应遵循以下几个基本原则：1.最小化原则：只收集和存储处理所需的最小化数据，尽量避免收集无关的敏感信息。
2.匿名化原则：对个人数据进行脱敏处理，使其无法识别出具体的个人。
3.加密化原则：对数据进行加密存储和传输，确保数据在存储和传输过程中的安全性。
4.可追溯原则：对数据的来源和使用进行记录和追溯，确保数据的合法性和合规性。
二、数据隐私保护的技术手段1.数据脱敏：通过对数据进行脱敏处理，使得敏感信息无法被识别出具体的个人。
例如，可以将姓名、身份证号码等敏感信息替换成其他无法识别个人的数据。
2.加密算法：采用加密算法对数据进行加密存储和传输，确保数据在存储和传输过程中的安全性。
例如，对称加密算法（如AES）和非对称加密算法（如RSA）都可以用于数据加密。
3.访问控制：通过访问控制技术，限制用户对数据的访问权限，防止未经授权的访问和泄露。
例如，基于角色的访问控制（RBAC）和基于属性的访问控制（ABAC）都可以用于限制用户对数据的访问权限。
4.数据审计：通过数据审计技术，对数据的来源和使用进行记录和追溯，确保数据的合法性和合规性。
例如，采用数据溯源技术，对数据的来源和使用进行记录和追溯。
5.安全多方计算：通过安全多方计算技术，使得多个参与方可以在不泄露各自数据的情况下进行计算，从而保护数据的隐私性。
例如，采用同态加密技术可以实现安全多方计算。
三、数据隐私保护的法律法规除了技术手段外，还需要法律法规的保障。
以下是一些与数据隐私保护相关的法律法规：1.《中华人民共和国个人信息保护法》：该法规定了个人信息的收集、使用、加工、传输、提供、公开等处理规则，明确了个人信息处理者的义务和责任。
互联网大数据对个人隐私的保护
互联网大数据对个人隐私的保护随着互联网的快速发展和普及，大数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
大数据的应用给我们带来了很多便利和创新，但同时也引发了对个人隐私保护的担忧。
本文将探讨互联网大数据对个人隐私的保护问题，并提出一些解决方案。
一、互联网大数据的定义和应用互联网大数据是指通过互联网收集、存储和分析的大量数据。
这些数据来自于各种渠道，包括社交媒体、电子商务、移动应用等。
互联网大数据的应用非常广泛，包括个性化推荐、精准广告投放、舆情监测等。
二、互联网大数据对个人隐私的威胁1.个人信息泄露：互联网大数据的收集和分析需要大量的个人信息，包括姓名、年龄、性别、地理位置等。
如果这些信息被滥用或泄露，个人隐私将受到严重侵犯。
2.个人行为追踪：通过分析个人的互联网行为，大数据可以了解个人的兴趣、偏好和习惯。
这种行为追踪可能导致个人的隐私被滥用，比如个性化广告的过度推送。
3.个人权益受损：互联网大数据的应用可能导致个人的权益受损，比如个人信用评分系统可能会影响个人的贷款、就业和保险等方面的权益。
三、互联网大数据保护个人隐私的挑战1.法律法规不完善：目前，我国对于互联网大数据的个人隐私保护法律法规还不够完善，缺乏明确的界定和规范。
2.技术手段不足：互联网大数据的收集和分析技术日新月异，而个人隐私保护的技术手段相对滞后，无法有效应对新的隐私威胁。
3.个人意识不强：很多人对于个人隐私保护的意识还不够强烈，对于互联网大数据的收集和使用缺乏足够的警惕。
四、互联网大数据保护个人隐私的解决方案1.加强法律法规建设：制定和完善互联网大数据的个人隐私保护法律法规，明确个人隐私的界定和保护措施。
2.加强技术研发：加大对个人隐私保护技术的研发投入，提高个人隐私保护的技术手段和能力。
3.加强个人隐私教育：加强对公众的个人隐私保护教育，提高个人对于互联网大数据的警惕和保护意识。
4.建立监管机制：建立健全的互联网大数据监管机制，加强对互联网企业的监管，确保个人隐私得到有效保护。
大数据隐私保护措施
大数据隐私保护措施在当今数字化时代，大数据已经成为了推动社会发展的关键要素。
然而，大数据的广泛使用也带来了巨大的隐私安全风险。
未经充分保护的个人信息可能会被滥用，导致个人隐私曝光、身份盗窃等问题。
因此，为了维护公民的隐私权益，采取一系列针对大数据的隐私保护措施显得尤为重要。
本文将就大数据隐私保护措施展开详细阐述，并就每个措施进行深度探讨。
1. 数据加密技术数据加密技术是一种常见的保护大数据隐私的手段。
通过对敏感数据进行加密，可以防止数据在传输和存储过程中被未经授权的访问者获取和识别。
其中，对称密钥加密和非对称密钥加密是两种常见的加密方法。
对称密钥加密速度快，适合存储大量数据，但密钥的传输和管理相对不安全；非对称密钥加密相对安全，但加密解密速度较慢，适合于用于数据传输过程中的加密。
2. 数据脱敏技术数据脱敏技术是保护大数据隐私的重要手段之一。
通过去除或替换敏感信息，如姓名、身份证号等，来保护数据的隐私性。
数据脱敏技术可以采用不同的方法，如数据屏蔽、数据加密、数据泛化等。
这些方法可以在保护隐私的同时，保持数据的有效性和使用价值。
3. 访问控制与权限管理访问控制与权限管理是确保大数据隐私的有效手段。
通过为各种数据资源设置适当的访问权限，可以控制数据的访问范围。
在隐私保护中，合理划分用户角色和权限，限制敏感数据的访问，以及对不同用户的操作进行审计是非常重要的。
只有经过授权的人员才能获得访问敏感数据的权限，确保数据的安全性和隐私性。
4. 匿名化技术匿名化技术是保护大数据隐私的一种有效方式。
通过去除或替换包含个人身份信息的数据，以使其无法与特定个人关联起来，进而保护隐私。
常见的匿名化方法有泛化、删除、脱敏等。
匿名化可以使数据不可直接识别，从而减少个人隐私泄露的风险。
5. 数据所有权与许可管理数据所有权与许可管理是确保大数据隐私的重要措施之一。
在数据使用和分享过程中，根据数据所有者的意愿，确定数据的使用权限、范围和期限，遵循合法、公正、透明的原则。
大数据环境下隐私保护的现状分析
大数据环境下隐私保护的现状分析随着大数据时代的到来，数据成为了重要的生产要素和战略资源。
然而，随着数据收集、存储和使用方式的快速发展，个人隐私保护问题也日益突出。
如何在大数据环境下保护个人隐私，已成为当前亟待解决的问题之一。
本文将分析大数据环境下隐私保护的研究现状，探讨面临的挑战以及未来的发展趋势。
一、隐私保护技术1. 匿名化匿名化是一种常见的隐私保护技术，通过删除或替换敏感信息，将个人数据转化为无法识别个体的形式。
目前，匿名化技术已广泛应用于数据发布和共享等领域。
2. 加密加密技术通过将敏感信息转化为密文形式，保护个人数据的隐私。
其中，同态加密允许在不解密的情况下对数据进行计算和处理，提高了数据处理效率。
加密技术还广泛应用于数据存储和传输等领域。
3. 差分隐私差分隐私通过添加噪声来掩盖个体数据对总体分布的影响，从而保护个人隐私。
差分隐私在数据挖掘、统计调查等领域得到了广泛应用。
二、隐私保护面临的挑战1. 数据泄露风险在大数据环境下，数据泄露风险无处不在。
从数据收集、存储、处理到共享、发布等各个环节，都可能存在泄露风险。
如何确保数据安全，防止未经授权的访问和使用，是隐私保护面临的首要挑战。
2. 跨域侵犯跨域侵犯是指不同领域的数据拥有者通过数据共享和交换，导致个人隐私泄露的风险。
如何制定跨域隐私保护的规范和标准，限制不合法、不合规的数据使用行为，是当前亟待解决的问题。
3. 技术手段的不断发展随着技术手段的不断进步，隐私攻击手段也日益狡猾和复杂。
如何及时应对新型隐私攻击手段，提高隐私保护技术的有效性和适应性，是隐私保护研究的重要挑战。
三、研究现状与趋势1. 隐私保护算法研究近年来，隐私保护算法研究取得了重要进展。
例如，k-匿名、l-多样性、t-closeness等匿名化算法在数据发布和共享领域得到了广泛应用。
同态加密、零知识证明等技术为数据存储和传输提供了有效的隐私保护手段。
差分隐私则在数据挖掘和统计调查等领域得到了广泛应用。
大数据时代下的隐私保护技术研究
大数据时代下的隐私保护技术研究在大数据时代，数据的收集、存储和分析变得越来越普遍和深入。
然而，这种发展也引发了对个人隐私的关注和担忧。
为了充分利用大数据的优势，同时保护个人隐私，研究隐私保护技术变得尤为重要。
本文将探讨大数据时代下的隐私保护技术研究。
一、隐私泄露的风险在大数据时代，个人数据的泄露风险变得更加现实。
大规模的数据收集和存储使得个人信息更容易受到攻击和滥用。
例如，通过分析个人的浏览记录、购买历史和社交媒体行为等数据，黑客或恶意机构可以获取个人的隐私信息，甚至进行个人定制的诈骗和攻击。
二、数据加密技术数据加密技术是保护大数据隐私的重要手段之一。
通过对数据进行加密，可以确保即使数据被盗取也无法轻易解密。
常见的数据加密技术包括对称加密和非对称加密。
对称加密是指使用相同的密钥对数据进行加密和解密。
只有拥有密钥的人才能解密数据。
然而，在大数据时代，由于数据量巨大，对称加密的密钥管理变得困难。
因此，非对称加密被广泛应用。
非对称加密使用了公钥和私钥，公钥用于加密数据，私钥用于解密数据。
公钥可以自由发布，而私钥只有数据接收方知道，从而实现对数据的安全传输和存储。
三、隐私保护算法隐私保护算法是大数据时代隐私保护的核心技术之一。
通过对数据进行匿名化、脱敏和伪装等处理，可以最大程度地减少个人数据的泄露风险。
匿名化是指将个人身份信息与数据解耦，使得数据无法与具体个人关联。
例如，用唯一标识符替代个人身份证号码，将个人姓名替换为随机编号等。
脱敏是指对数据中的敏感信息进行处理，使得敏感信息无法被识别。
例如，将个人的年龄范围表示为“20-30岁”而不是具体的年龄数字。
伪装是指向数据中注入虚假信息，使得攻击者无法分辨真实信息和虚假信息，从而保护真实信息的隐私。
四、隐私保护框架隐私保护框架是将隐私保护技术和政策结合起来，为大数据时代建立起有效的隐私保护机制。
隐私保护框架包括数据隐私规则、隐私影响评估和隐私保护政策等。
数据隐私规则是指对数据的合法收集、使用和共享进行规范和限制。
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大数据环境下的个人隐私保护技术作者：郑梓滢来源：《价值工程》2015年第20期摘要：随着我国对计算机数据技术的重视程度越来越大，很多科研机构也逐渐开始加强个人隐私保护工作，如何构建及完善个人隐私保护系统无疑成为了科研工作者的重要工作之一。
现如今，我国对网络信息化建设事业越来越重视，越来越多的科研机构开始重视个人隐私保护系统设计。
基于以上背景，本文介绍了一种基于Web技术的个人隐私保护系统，详细分析了该系统的设计及实现各个环节，希望能为我国个人隐私保护事业起到一定的参考作用。
Abstract： Along with the increasing importance of computer data technology in China， many research institutions gradually began to strengthen the privacy protection. How to build and perfect the personal privacy protection system has become one of the important work of scientific research workers. Nowadays， more and more attention are being paid to network informatization construction in China， and more and more scientific research institutions begin to attach great importance to the protection of personal privacy system design. Based on the background above， this paper introduces a kind of personal privacy protection system based on Web technology， and analyzes the design and implementation of the system in detail， hoping to provide reference for personal privacy protection in China.关键词：个人隐私保护；Web；管理系统；大数据Key words： personal privacy protection；Web；management system；big data中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）20-0159-021 大数据环境下的个人隐私保护系统概况随着计算机技术在各领域应用取得显著进展，利用以太网进行通信及智能化技术的迅速成熟，个人隐私保护工作逐渐朝数字化方向发展，也使得数字化网络技术在资料管理系统中不断深入。
本文利用WEB数据采集传输系统和新型智能设备，按照相关标准统一建模，实现个人隐私保护系统的实时、高效、可靠地密匙及查询信息。
基于WEB技术的个人隐私保护系统是在数字化编程技术基础上发展起来的，采用领先技术，安全可靠、低碳环保的智能化装置组合而成，以高速网络通信平台作为系统基础，自动完成采样、密匙、保护、监控、记录、防范、查询等基本功能，并能根据实际需求完成系统实时智能化监控和调节，在线分析和决议，与其他系统交互等应用功能。
在个人隐私保护系统中，需要对系统进行监视、控制和管理来掌握其运行状态。
随着系统实现的功能越来越多，结构越来越复杂、处理的信息量越来越大，对数据的可靠性、实时性、一致性和共享性提出了更高的要求。
于是各功能模块需要一个数据库系统来管理维护这些共享数据，这些数据可能采用了不同的数据结构、数据类型或表示形式等，这在一定程度上影响了编程自动化的建设。
如何将编程内的各类数据相互转换，集中管理、统一使用，实现数据之间基于网络方式的交换、共享已经成为当前Web个人隐私保护系统设计亟需解决的问题之一。
2 Web数据库系统的隐私保护机制与应用2.1 Web与数据库的连接在B/S结构中，实现对数据库连接的主要方法有：CGI、ODBC、JDBC，服务器的扩展ISAPI（微软）或NSAPI（SYBASE）以及ASP。
这些方法都有一个共同点，都需要提供数据库链接字来访问数据库。
ASP针对CGI、API应用程序的缺陷进行了优化设计，将HTML、Script、ActiveX组件有机整合，最终形成一个交互性、高效率的Web服务器应用程序。
2.2 Web数据库安全访问技术2.2.1 服务器安全。
Web服务器安全主要涉及个人隐私保护和操作系统安全两个方面。
目前主要采用SSL技术，通过限制系统用户账户的数目、减少可能被监听到的口令数目来防止个人隐私被非法窃取。
除此以外，还引入IDS（入侵检测系统）进行主动的、针对SQL的保护和监视，以此保护预先包装或自行开发的Web应用。
2.2.2 用户身份验证。
以为例，和IIS共同为用户提供验证服务。
其中，提供了三种方式来帮助用户完成验证：Windows验证、窗体（Forms）和Passport验证。
第一种验证方法可以用在企业的局域网中，要求网络环境全程可控。
窗体认证可以应用在Internet中。
Passport验证比较适合跨站之间的应用，用户只需通过一个用户名和密码就可以对任何成员站进行访问，注销离开时，系统会自动清除Passport认证信息，因此这种认证方式非常适合用在公共场所的网络系统中。
2.2.3 数据库加密。
现阶段常用数据库加密算法一是对称密钥算法（如分组算法DES 等），二是公开密钥算法（非对称，如RSA等）。
为了提高效率，大多数数据路都选择分组算法来加密数据，同时采用字段加密技术直接加密关系数据库中数据项，并采用主密钥、表密钥、子密钥三级密钥管理系统来提高数据的保密性。
运用以上设计思想，现介绍一种数据库加密系统方案。
3 Web个人隐私保护系统设计与实现3.1 数据库设计资源数据库具有数据结构化、冗余度低、程序与数据独立性较高、能批量处理数据、易于扩充和索引、易于编制应用程序、同时可清晰表达SCL配置文件等优点，故选用关系数据库来完成SCL配置文件的数据建模，利用现有数据库的密匙、备份、恢复、并发控制等技术可有效地对数据进行管理。
借助数据库技术，根据WEB标准关于数据模型的描述，把SCL文件提供的配置信息进行关联、配置，导入数据库中，根据需要导出数据库相关的信息，映射转换成符合要求的配置文件，实现信息复用的目的。
在采集编程描述信息SSD文件时，通过在数据库中设计了一系列的表，以实现数据存取、防范、修改、备份和维护等基本功能。
3.2 ICD文件建表方案ICD文件一般由厂商提供，供配置工具使用，由于ICD文件包含的信息量不小，在建表时，不可能将这些信息全都存放在数据库中，这样会影响数据库的运行，所以数据库的结构设计应尽量简洁，只需将必要的信息密匙在数据库中，方便图形显示界面模块调用数据。
ICD文件包含的信息可分为标记和数据两部分，其中标记部分的由WEB标准规定，属于静态部分，不需要建表密匙在数据库中；而数据部分则需要根据实际情况而定，属于动态部分，也是数据库的关键内容，故需要建表密匙在数据库中。
3.3 XML与关系数据库编程自动化系统一般采用关系数据库来管理编程中的相关数据，数据库中包含多张表，表中的数据都是以行和列的二维表形式组织在一起的，每行表达了一个唯一的数据记录，列也称为“字段”，表示数据的种类或属性。
各表之间通过某种联系关联起来，组成我们需要的数据库。
为了实现互操作性和可扩展性，WEB标准通过采用面向对象的方法建立编程设备的对象模型，定义了基于Client/Server的分层数据模型，数据对象描述方法以及面向对象的服务。
3.4 XML文件密匙系统的设计目前，XML数据的密匙方式基本上可分为三类：文件系统、密匙管理器和数据库管理系统。
数据库管理系统方式中的基于关系数据库的XML密匙管理是一种应用比较广泛的方法。
根据密匙时是否使用XML模式，基于关系数据库的XML密匙方法又能分为结构映射和模型映射。
不管采用哪种映射方法，都需要先对XML文件进行编码。
XML编码是指对XML文档树的每个节点都按一定的算法进行惟一性编码，根据任两个节点的编码，能够直接判断这两个节点之间是否有祖先、后代等结构关系。
目前已经提出了多种XML编码方案，如区域编码、前缀编码、素数编码等。
图2为密匙系统环境中数据项界面控制流程。
4 应用效果改系统在实际应用取得了良好的应用效果，借助该技术发布微博消息，可以通过系统功能（如“仅自己可见”、“密友圈”、“分组可见”等等）来设定用户的访问权限，在都不选择的条件下，系统会自动将访问权限设定为“所有人都可见”。
写博客时，可根据自身需要将博文设定为“私人”、“博友”、“公开”；而在QQ网络通信中，可将QQ动态信息设置为“仅自己可见”、“仅好友可见”、“所有人可见”，用户可根据个人意愿，在“私人”、“指定人”，“仅朋友”、“朋友的朋友”、“每个人”五种权限中任意勾选其中一项，若不选择，则系统会默认为“每个人”。
笔者就隐私设置，对200名用户做过调研，发现对共享默认的隐私设置有36%的内容；隐私设置满足用户的期望只有37%的时问，这说明目前的设置在大多数时问都不正确；当用户改变他们默认的隐私设置时，改变的设置只满足用户期望的39%的时问，表明有更多隐私意识的用户不知道如何正确管理其隐私设置。
由此可见，与隐私设置相比，该技术具有明显的应用优势，特别是在社交网站与身份服务领域的应用，对隐私功能进行了细粒度划分，使用户可以在不同的朋友圈中共享信息。
5 结语大数据时代我国对个人隐私保护工作越来越重视，传统保护方式已然不能适应当前的需要。
基于此，将先进的网络化技术应用到个人隐私保护系统的设计工作中来无疑是势在必行的。
本文详细分析了基于Web技术的个人隐私保护系统，研究发现，该系统不但可以充分达成个人隐私保护的各项任务指标，并同时还增加了大量新的管理模块，实现了个人隐私保护系统的智能化与高效化。
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