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

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。

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。

一旦敏感信息被确认，在保持应用程序完整性的同时进行脱敏的方法就是最重要的了。简单地修改数值可能会中断正在测试，开发或升级的应用程序。例如遮挡客户地址的一部分，可能会使应用程序变得不可用，开发或测试变得不可靠。

脱敏的过程就是一个在安全性和可用性之间平衡的过程。安全性是0%的系统中，数据不需要进行脱敏，数据库中都是原来的数据，可用性当然是100%;安全性是100%的系统中，大概所有的数据全都存一个相同的常量才能实现。

所以需要选择或设计一种既能满足第三方的要求，又能保证安全性的算法就变得特别重要了。

选定了敏感数据和要施加的算法，剩下的就是如何实现了，在什么过程中进行脱敏呢

难题的解决方案

1.如何识别敏感数据

现在有两种方式来识别敏感数据。第一种是通过人工指定，比如通过正则来指定敏感数据的格式，Oracle公司开发的Oracle Data Masking Pack中就使用了这一种方法来指定。

第二种方式就是自动识别了，在文献[2]中，作者给出了基于数据特征学习以及自然语言处理等技术进行敏感数据识别的自动识别方案(没有具体的实现,只提出了模型)。

具体的实现在gayhub上找了一个java实现的工程，chlorine-finder，看了下源码具体原理是通过提前预置的规则来识别一些常见的敏感数据，比如信用卡号，SSN，手机号，电子邮箱，IP地址，住址等.

2.使用怎样的数据脱敏算法

在比较常见的数据脱敏系统中，算法的选择一般是通过手工指定，像Oracal的数据脱敏包中就预设了关于信用卡的数据选择什么算法进行处理，关于电话的数据怎么处理，用户也可以进行自定义的配置。

脱敏方法现在有很多种，比如k-匿名，L多样性，数据抑制，数据扰动，差分隐私等。

k-匿名：

匿名化原则是为了解决链接攻击所造成的隐私泄露问题而提出的。链接攻击是这样的，一般企业因为某些原因公开的数据都会进行简单的处理，比如删除姓名这一列，但是如果攻击者通过对发布的数据和其他渠道获得的信息进行链接操作，就可以推理出隐私数据。

k-匿名是数据发布时保护私有信息的一种重要方法。 k-匿名技术是1998 年由Samarati和Sweeney提出的 ,它要求发布的数据中存在至少为k的在准标识符上不可区分的记录,使攻击者不能判别出隐私信息所属的具体个体,从而保护了个人隐私, k-匿名通过参数k指定用户可承受的最大信息泄露风险。

但容易遭受同质性攻击和背景知识攻击。

L-多样性

L多样性是在k-匿名的基础上提出的，外加了一个条件就是同一等价类中的记录至少有L个“较好表现”的值，使得隐私泄露风险不超过 1/L，”较好表现“的意思有多种设计，比如这几个值不同，或者信息熵至少为logL等等..

但容易收到相似性攻击。

数据抑制

动态数据脱敏技术分析

美创科技动态数据脱敏技术分析在当前国内信息安全热潮中，数据脱敏作为数据安全的重要一环得到了业界的认可与重视。早在2012年，数据脱敏首次作为一个单独的魔力象限由Gartner发布，Gartner在2014年又提出了：按照数据使用场景，将数据脱敏分为静态数据脱敏(Static data masking-SDM )与动态数据脱敏(Dynamic data masking-DDM )。可能有人望文生义，认为动态数据脱敏一定比静态数据脱敏高级。非也非也，静态or动态，取决于脱敏的使用场景，主要是以使用场景为由来选择合适的数据脱敏的模式。本文主要就动态数据脱敏和静态数据脱敏的区别作解释，着重和大家分析下动态数据脱敏的原理、使用场景、部署方式等，一窥动态数据脱敏如何在隐私数据安全保护中发挥至关重要的作用。一、动静态数据脱敏“半斤八两” 前面提到了，静态数据脱敏与动态数据脱敏是按脱敏数据的使用场景来区分的。所谓的数据使用环境，主要是指业务系统脱敏之后的数据在哪些环境中使用，一般可分为生产环境和非生产环境（开发、测试、外包、数据分析等）。

l静态数据脱敏(SDM)：一般用在非生产环境，将敏感数据从生产环境抽取并脱敏后给到非生产环境使用，常用于培训、分析、测试、开发等非生产系统的数据库； l动态数据脱敏(DDM)：常用在生产环境，在访问敏感数据即时进行脱敏，一般用来解决在生产环境需要根据不同情况对同一敏感数据读取时进行不同级别脱敏的场景。? 二、动态数据脱敏实现原理动态数据脱敏是在用户层对数据进行独特屏蔽、加密、隐藏、审计或封锁访问途径的流程，当应用程序、维护、开发工具请求通过动态数据脱敏（DDM）时，实时筛选请求的SQL语句，依据用户角色、权限和其他脱敏规则屏蔽敏感数据，并且能运用横向或纵向的安全等级，同时限制响应一个查询所返回的行数。动态数据脱敏实现原理示意图

安华金和数据库脱敏系统白皮书

目录安华金和数据库脱敏系统 (1) 白皮书 (1) 一. 产品简介 (3) 二. 应用背景 (3) 2.1数据库安全已经成为信息安全焦点 (3) 2.2企业需要安全的使用隐私数据 (4) 2.3越发复杂的敏感数据使用场景 (4) 2.4数据安全相关政策与法律法规 (4) 三. 客户价值 (5) 3.1保护隐私数据，满足合规性 (5) 3.2保证业务可靠运行 (5) 3.3实时动态保护生产系统数据 (6) 3.4敏感数据统一管理 (8) 四. 功能特点 (8) 4.1自动识别敏感数据 (8) 4.2灵活的策略和方案管理 (8) 4.3内置丰富脱敏算法 (9) 4.4数据子集管理 (9) 4.5脱敏任务管理 (9) 4.6脱敏数据验证 (10) 4.7动态数据脱敏 (10) 五. 联系我们 ............................................................................................................. 错误！未定义书签。

一. 产品简介安华金和数据库脱敏系统（简称DBMasker）是一款高性能、高扩展性的数据屏蔽和脱敏产品，采用专门的脱敏算法对敏感数据进行变形、屏蔽、替换、随机化、加密，将敏感数据转化为虚构数据，隐藏了真正的隐私信息，为数据的安全使用提供了基础保障。同时脱敏后的数据可以保留原有数据的特征和分布，无需改变相应的业务系统逻辑，实现了企业低成本、高效率、安全的使用生产的隐私数据。安华金和数据库脱敏系统脱敏产品，实现了自动识别敏感数据和管理敏感数据，提供灵活的策略和脱敏方案配置，高效可并行的脱敏能力，帮助企业快速实施敏感数据脱敏处理，同时保证数据的有效性和可用性，使脱敏后的数据能够安全的应用于测试、开发、分析，和第三方使用环境中。安华金和数据库脱敏系统脱敏产品提供了具有极高附加价值的数据动态脱敏功能，该功能在数据库通讯协议层面，通过SQL代理技术，实现了完全透明的、实时的敏感数据掩码能力；在不需要对生产数据库中的数据进行任何改变的情况下，依据用户的角色、职责和其他IT定义规则，动态的对生产数据库返回的数据进行专门的屏蔽、加密、隐藏和审计，确保业务用户、外包用户、兼职雇员、合作伙伴、数据分析、研发和测试团队及顾问能够恰如其分地访问生产环境的敏感数据。安华金和数据库脱敏系统支持Oracle、MSSQL、Informix等主流数据库，支持Windows、Linux、AIX、Solaris等多个主流数据库应用平台，提供灵活的脱敏规则配置及脱敏规则扩展。安华金和数据库脱敏系统产品广泛适用于银行、证券、保险等金融机构，同时在政府部门、涉密单位也有良好适用场景。产品在国家等级保护、分级保护等领域均具有很强的政策合规性。二. 应用背景 2.1 数据库安全已经成为信息安全焦点在企业和金融机构的后台数据库中，储存着大量的敏感信息，无论是从商业惯例还是数据安全角度，这些敏感信息都应得到有效的保护，一旦发生信息泄密行为，不仅会造成重大的财产损失，也会对企业的名誉造成严重影响。

(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

智慧校园软件系统开发整体解决方案

智慧校园软件系统开发整体解决方案智慧校园软件系统开发整体解决方案全面智慧化的时代已经到来，作为培养下一代的根基，校园智慧化也是必须要落实的方向之一，源中瑞科从事智慧软件部分开发，为智慧校园打造的解决方案如下，并支持更多的定制化功能开发。源中瑞可做哪些功能的发开呢？（部分）一、建成数据集成和服务平台根据学校数据集成需求，建设内部及外部接口管理和数据集成管理和服务系统，提供统一的对外报送数据接口，提供集成监控和接口的统一管理和管控，提供数据集成平台和数据服务平台，保障数据及接口的可靠性和安全性。（1）外部系统注册平台对所有需要从学校已建成的数据中心进行数据对接的外部系统提供注册管理，登记系统名称、系统标示、系统访问地址、单位名称、单位地址、联系方式、联系人、厂商名称、厂商联系人、厂商联系方式等必要信息。每个系统都由系统自动生成唯一的系统标识，应可以进行手动修改。所有的外部系统对通过唯一标示生成加密后的传输token。（2）系统数据接入注册所有外部系统在进行数据对接之前需要接入操作进行注册管理。在学校已建成的数据共享服务的推送接口配置的基础上，增加拉取、

下载两种方式的配置。每种配置方式都需要加入鉴权信息，涵盖口令、令牌等。智慧校园系统开发解决方案：xnbwang（微）欢迎联系。要求提供如下： 1）接入测试，要求所有的接入操作都能够进行在线测试。 2）接入授权，只有授权的接入操作才能进行数据对接。 3）接入模型管理，提供所有对接数据的数据结构进行管理。（3）系统接入调度管理平台通过设置定时任务，对数据推送、下载等提供定时操作，能够从定点、定频、多频次等多个维度进行调度配置。能够在调度终止的环节上配置限时、预警等多种可选操作，实现调度的安全配置。（4）数据传输日志管理平台对所有数据对接进行日志记录，对所有数据传输数据保存详细的历史切片，并提供切片归档管理。 1）推送数据日志监控记录在推送操作过程发生的所有日志信息，涵盖推送时间、传输方式、数据量等信息；应能对每次推送的数据进行在线核校。 2）拉取数据日志监控记录在拉取数据过程中发生的过程信息，涵盖数据描述、拉取时间、传输方式、鉴权情况等信息；应能提供每次拉取数据的在线查询3）下载数据日志监控记录外部系统在下载数据过程中的日志信息，涵盖文件名称、文

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。

一种隐私保护的序列数据马尔可夫分类方案

小型微型计算机系统Journal of Chinese Computer Systems 2018年2月第2期Vol.39No.22018 收稿日期:2016-06-17 收修改稿日期:2017-05-04 基金项目:国家自然科学基金项目(61572456)资助;江苏省自然科学基金项目(BK 20151241)资助. 作者简介:李宗峰,男,1992年生,硕士,研究方向为信息安全二数据挖掘等;黄刘生,男,1957年生,教授,博士生导师,研究方向为信息安全二高性能计算二数据挖掘等;沈瑶,男,1989年生,博士,研究方向为信息安全;许杨,男,1993年生,博士,研究方向为信息安全;聂熠文,女,1992年生,博士,研究方向为信息安全;杨威,男,1978年生,博士后,副研究员,研究方向为信息安全等. 一种隐私保护的序列数据马尔可夫分类方案李宗峰1,2,黄刘生1,2,沈瑶1,2,许杨1,2,聂熠文1,2,杨威1,2 1(中国科学技术大学计算机科学与技术学院,合肥230027)2 (中国科学技术大学苏州研究院,江苏苏州215123) E-mail :lzf 01@https://www.360docs.net/doc/8b12600881.html, 摘要:数据挖掘是当前热门的研究方向,序列数据分类作为一种非典型的数据挖掘任务在很多领域有广泛的应用前景,例如金融二生物等领域.由于序列数据难以定义特征,其分类问题,传统的基于特征的分类方法难以适用.一种常见的解决方案是使用概率模型进行序列分类,例如马尔可夫模型.在大数据时代,经常需要多个独立的机构或个人共享数据进行数据挖掘任务,很多数据由于伦理二法律等方面的问题,不适合直接共享.本文在保证每个参与方数据隐私(包括数据本身以及数据的统计特征)的前提下针对如何训练马尔可夫模型,借助密码学技术提出了一个解决方案.方案针对1阶和2阶马尔可夫模型没有误差并且有较小的时间开销,尤其是训练轮数增加时性能较高.关键词:数据挖掘;隐私保护;序列分类;马尔可夫模型中图分类号:TP 309 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2018)02-0197-05 Privacy Preserving Scheme for Sequence Classification Based on Markov Model LI Zong-feng 1,2,HUANG Liu-sheng 1,2,SHEN Yao 1,2,XU Yang 1,2,NIE Yi-wen 1,2,YANG Wei 1,2 1(School of Computer Science and Technology ,University of Science and Technology of China ,Hefei 230027,China )2 (Suzhou Institute for Advanced Study ,University of Science and Technology of China ,Suzhou 215123,China ) Abstract :Nowadays data mining is a popular research area ,as a special classification task ,sequence classification has been extensively used in some area ,such as finance ,biology etc.It is hard to define the features for sequence data ,traditional feature based classification algorithms are not good choices.A common way used on sequence classification are probability models ,such as Markov model.In big data area ,it is common for some individual institutions or people to undertake data mining tasks under collaboration.Faced with some problems such as ethic and law ,it is not suitable to share data directly.In this paper ,we use a cryptography scheme to solve the prob-lem of how to train Markov model while preserving privacy (include data and statistical features of data ).The results of first-order and second-order Markov model are very small in terms of time cost ,especially with the increase of the train period.Key words :data mining ;privacy preserving ;sequence classification ;Markov model 1 引言序列数据分为时间序列数据二DNA 序列数据二语音数据二自然语言数据等.序列数据分类是目前数据挖掘领域的一个研究热点.本文将主要研究使用马尔可夫模型对序列数据进行分类时的隐私保护. 数据挖掘是在大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程 [4] .数据挖掘主要有分类二聚类和关联分析等研究方向.分类就是确定对象属于哪个预定义的目标类 [4] .分类任务一般分为两步,第一步根据输入数据建立分类模型,第二步利用分类模型对待分类数据进行分类.常见的分类模型主要有决策树模型二神经网络模型二基于规则的模型二支持向量机模型二贝叶斯模型等. 序列分类是分类算法的一个类别,其输入是序列数据,输出是对这个序列的某个离散标记.针对序列数据,常见的分类方案有如下几种:一是借助于序列数据的领域知识或者特点进行分类,这种方法存在通用性差二特点难以发现等特点;二是使用传统的特征分类算法进行分类,使用这种方法需要找到有效的特征查找方法,但很多序列数据难以找到有效的特征;第三种是使用概率模型对数据进行分类,该方案在序列数据分类中比较常见,针对序列数据,有较完善的数学基础;同时具有效率与准确性较高,通用性强的优势. 马尔可夫模型是一个描述随机过程的概率模型.作为一种分类方法,马尔科夫模型的准确度和参与训练的具有代表性的数据量密切相关.因此如何获得足够多的具有代表性的数据成为一个关键问题. 某机构或个人获得的序列数据往往是相同类型,会导致数据的代表性比较差,无法训练出有效的模型.此时比较好的方案是与多个机构合作进行训练,这就可以获得足够多有代表性的数据,所以多个机构或个人合作训练模型是一种解决万方数据

数据中心安全建设方案

数据中心安全解决方案

目录第一章解决方案 (2) 1.1建设需求 (2) 1.2建设思路 (2) 1.3总体方案 (3) 1.3.1 IP准入控制系统 (5) 1.3.2 防泄密技术的选择 (6) 1.3.3 主机账号生命周期管理系统 (6) 1.3.4 数据库账号生命周期管理系统 (7) 1.3.5 令牌认证系统 (8) 1.3.6 数据库审计系统 (8) 1.3.7 数据脱敏系统 (9) 1.3.8 应用内嵌账号管理系统 (10) 1.3.9 云计算平台 (13) 1.3.10 防火墙 (13) 1.3.11 统一安全运营平台 (14) 1.3.12 安全运维服务 (16) 1.4实施效果 (16) 1.4.1 针对终端接入的管理 (16) 1.4.2 针对敏感数据的使用管理 (17) 1.4.3 针对敏感数据的访问管理 (18) 1.4.4 针对主机设备访问的管理 (18) 1.4.5 针对数据库访问的管理 (19) 1.4.6 针对数据库的审计 (20) 1.4.7 针对应用内嵌账号的管理 (22) 1.4.8 安全运营的规范 (22) 1.4.9 针对管理的优化 (23) 第二章项目预算及项目要求....................................................................... 错误！未定义书签。 2.1项目预算.......................................................................................... 错误！未定义书签。 2.1.1 项目一期预算....................................................................... 错误！未定义书签。 2.1.2 一期实现目标....................................................................... 错误！未定义书签。 2.2项目要求.......................................................................................... 错误！未定义书签。 2.2.1 用户环境配合条件............................................................... 错误！未定义书签。

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.360docs.net/doc/8b12600881.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

测试数据脱敏综合评价体系

测试数据脱敏综合评价体系摘要本文提出一种全面的测试数据脱敏方法评价体系，从高效性、有效性、真实性、稳定性及多样性五个方面来对测试数据脱敏需求及脱敏方法进行综合评估。测试数据脱敏综合评价体系测试数据脱敏工作通常涉及数据使用方及数据管理方两个角色，测试数据脱敏不仅要保证数据敏感性被去除，还要尽可能满足测试使用方的测试需求，同时还要确保其技术方案是可行且易于管理的。综合两方面角色考虑，本文从高效性、有效性、真实性、稳定性及多样性五个方面提出了一种全面的测试数据脱敏评价指标体系。（一）有效性测试数据脱敏的最基本原则就是要去掉数据的敏感性，保证数据安全，这是对测试数据脱敏最基本的要求，即有效性。有效性主要从以下两个方面进行评价： 1.相对于原有数据，脱敏后数据敏感性的去除程度。例如，对客户姓名采用置为常数的方法进行脱敏，脱敏后所有敏感的姓名数据都被置为某个没有敏感性的字符串，即数据敏感性完全去除；相对的，对客户姓名采用屏蔽若干位字符的方法（张三置为张*）进行脱敏，则脱敏后数据仍然保留了具有敏感性的姓信息，即数据敏感性部分去除。 2.脱敏后数据可能被反推回具有敏感性原始数据的程度。采用的脱敏方法不一样，其破坏脱敏轨迹的程度也不一样，从而最终导致脱敏后数据被反推回脱敏钱数据的程度也不一样。例如，对客户姓名采用置为常数的方法进行脱敏，脱敏结果不可能被反推回原始数据；对客户姓名采用按偏移值查姓名表的方法（按配置的固定偏移值选取表中假的姓名）进行脱敏，如果姓名表及配置偏移值泄露，脱敏结果是可能被反推出原始数据的。（二）真实性测试数据最终是需要在测试中使用，越能真实体现原始数据特征的脱敏后数据，越能更好地满足测试工作的需求。这是从数据使用方的角度来看对测试数据脱敏的基本要求，即真实性。真实性主要从以下两个方面进行评价： 1.相对于原有数据，脱敏后数据业务逻辑特征的保留程度。任何数据都是具备一定业务逻辑特征的，例如客户姓名、身份证号、交易金额等数据都有明显的特征。对客户姓名采用置为常数的方法进行脱敏，脱敏后数据完全保留了客户姓名的特征；相对的，对客户姓名采用每个姓名字符的码值偏移固定值的方法进行脱敏，则脱敏后数据为乱码，完全丧失了客户姓名的特征。 2.相对于原有数据，脱敏后数据统计分布特征的保留程度。任何数据都是具备一定统计分布特征的，例如客户姓名数据中，有单姓多，复姓少，大姓多，小姓少，一些字符高频出现，一些字符根本不会出现等。对客户姓名采用置为常数的方法进行脱敏，脱敏后数据统计分布特征完全被破坏；相对的，对客户姓名采用按偏移值查姓名表的方法（按配置的固定偏移值选取表中假的姓名）进行脱敏，

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

银监会监管数据标准化报送系统EAST30-北部湾银行.doc

附件 1：监管数据标准化报送系统升级（E AST3.0）需求说明书广西北部湾银行股份有限公司 2017 年 4 月

1.系统建设背景为了更规范的进行金融机构进行监管数据标准化的报送工作，并对国内的银行业金融机构在监管数据标准化报送规范层面进行统一，银监会于 2017 年 3 月发布了《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范的通知》及相关说明附件，将国内银行业金融机构的监管数据标准化工作进行统一与规范，通知要求国内各银行业金融机构需要按照该发文的要求，进行数据的全面梳理、映射、采集、检核和上报。 2.系统建设价值根据银监会通知要求，该系统将于2017 年 7 月在全国范围内正式上线运行，能否在规定的时间内完成银监会监管数据标准化报送系统及相关业务系统的改造，建立一个功能完善、高效率的监管数据标准化报送系统，将直接影响到我行日后与银监会之间日常报备工作的顺利开展。 3.系统建设目标根据《中国银监会办公厅关于印发银行业金融机构监管数据标准化规范的通知》的有关要求以及我行的接口要求，建设EAST数据采集

报送系统，帮助我行（包括我行的所有村镇银行）及时、完整、准确地完成监管数据标准化的报送要求，保证报送质量，提升管理水平，并促进行内业务数据改良以及监管统计分析工作。建成后系统报送表单如下：序号主题域表名表名 1 101 机构信息表 2 102 员工表 3 公共信息103 柜员表 4 104 岗位信息表 5 105 机构关系表 6 201 总账会计全科目表 7 202 内部科目对照表 8 203 个人活期存款分户账 9 204 个人活期存款分户账明细记录 10 205 个人定期存款分户账 11 206 个人定期存款分户账明细记录 12 207 对公活期存款分户账 13 会计记账信息类208 对公活期存款分户账 14 209 对公定期存款分户账 15 210 对公定期存款分户账明细记录 16 211 内部分户账 17 212 内部分户账明细记录 18 213 个人信贷分户账 19 214 个人信贷分户账明细记录 20 215 对公信贷分户账 21 216 对公信贷分户账明细记录 22 301 个人基础信息 23 302 个人客户关系信息 24 客户信息类303 对公客户 25 304 股东信息 26 305 关联关系 27 401 信贷合同表 28 402 项目贷款信息表 29 授信交易对手信403 票据票面信息表 30 405 表外授信业务息 31 406 贸易融资业务信息表 32 407 银团贷款 33 408 委托贷款

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

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。