大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护随着互联网的快速发展，大数据已经成为信息时代中不可或缺的一部分。
大数据能够带来巨大的经济价值和社会效益，但与此同时也带来了一系列的安全与隐私问题。
如何保障大数据的安全性和保护个人隐私成为当前亟需解决的问题。
本文将从大数据安全和隐私保护两个方面对这个问题进行探讨。
一、大数据安全1. 数据泄露风险大数据的快速增长和传播给数据存储和传输带来了挑战，也给数据的安全带来了新的风险。
数据泄露可能由于技术手段的不当使用、设备的丢失或损坏、非法入侵等原因造成。
一旦数据泄露，不仅会造成损失，还会对个人和企业的声誉产生严重影响。
2. 数据安全加密为了保证大数据的安全，需要采用数据安全加密技术。
数据加密是一种将数据转换成不易被识别的形式，以保护数据的机密性和完整性的技术。
通过加密，可以有效防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。
3. 安全认证和访问控制大数据安全需要建立严格的安全认证和访问控制机制。
只有经过认证的用户才能够访问相关数据，而且需要对用户的操作进行详细的记录和监控。
这样可以避免非法用户的恶意操作，有效保护大数据的安全。
4. 安全备份和恢复针对大数据的安全备份和恢复也是非常重要的。
在数据存储和传输过程中，可能会出现各种意外情况，例如设备损坏、网络中断等，为了避免数据丢失，需要建立可靠的备份和恢复机制。
5. 安全合规和监管针对大数据安全，需要建立完善的安全合规和监管机制。
政府和相关机构需要采取相应的政策和法律保障大数据的安全，鼓励企业建立健全的数据安全管理制度，同时加强大数据安全的监管和检查。
二、隐私保护1. 个人信息保护随着大数据的发展，个人信息的泄露和滥用问题日益严重。
为了保护个人信息的安全，需要采取措施加强对个人信息的收集、存储、处理和传输的安全性控制。
需要明确规定个人信息的权利和利益，建立健全的个人信息保护制度。
2. 匿名化处理针对大数据中的个人信息，需要采用匿名化处理技术。
通过数据脱敏、数据替换等技术手段，有效保护个人信息的隐私，避免个人信息的泄露和滥用。
大数据时代下的隐私与安全问题
大数据时代带来了许多隐私与安全问题，主要包括以下几个方面：1.数据的采集：大数据时代，个人数据的采集变得更加广泛和深入。
许多应用和服务都需要收集用户的个人信息，如姓名、年龄、地理位置等。
这些数据的采集可能会侵犯用户的隐私权。
2.数据的存储：大数据需要大量的存储空间，这意味着个人数据可能会被保存在各种不同的系统和数据库中。
如果这些数据没有得到适当的保护，可能会被黑客窃取或滥用。
3.数据的处理：大数据分析通常需要对大量个人数据进行处理和分析。
在这个过程中，可能会泄露用户的敏感信息。
另外，一些算法和模型可能会产生误导性或偏见性的结果，从而影响到用户的权益。
4.数据的传输：在大数据分析的过程中，数据可能会在不同的系统之间传输。
如果数据在传输过程中没有经过加密或其他安全措施，可能会被黑客窃取或篡改。
5.数据的分享：大数据分析通常涉及多方合作，不同组织之间可能需要分享数据。
在数据共享的过程中，可能存在数据安全和隐私保护的问题。
如果没有确保数据共享的安全性，个人数据可能会被滥用或泄露。
为了解决这些问题，需要采取一系列的措施：1.强化隐私法规和政策：政府和相关机构应采取措施制定和实施隐私法规和政策，明确个人数据的收集和使用规范，保护用户的隐私权。
2.加强数据安全措施：各个组织和企业应加强数据安全措施，包括加密、访问控制、身份验证等，确保数据的安全存储和传输。
3.提升用户教育意识：用户需要提升对隐私和安全的教育意识，了解自己的权益和如何保护个人数据。
4.推进数据伦理研究：研究人员和学术界应加强对数据伦理的研究，探讨数据采集和使用的伦理原则，避免滥用个人数据。
5.加强监管和合规：政府和监管机构应加强对数据采集和使用的监管，对违规行为进行处罚，确保个人数据的安全和隐私被充分保护。
综上所述，大数据时代下的隐私与安全问题需要通过法律法规、技术措施和用户教育等多方面的努力来解决。
只有保护好个人数据的安全和隐私，才能真正发挥大数据的潜力，促进社会的发展和创新。
大数据时代下的数据安全和隐私保护
大数据时代下的数据安全和隐私保护随着互联网技术的不断发展，我们已经步入了一个大数据时代。
在这样的时代里，数据的重要性已经不需要过多强调了，数据对于企业决策、社会治理、科学研究等方面都起到了不可替代的作用。
但是随着数据的重要性变得越来越明显，数据安全和隐私保护也变得越来越重要。
本文将浅谈大数据时代下的数据安全和隐私保护。
一、数据安全数据安全普遍面临着几个主要问题：一是防范数据泄漏，特别是对于敏感数据如个人隐私；二是保护数据不被篡改，特别是对于应用于金融、医疗等领域的数据；三是保护数据的可用性，保证数据能够在需要时被正常访问。
1、防范数据泄漏在大数据时代，各种数据源不断涌现。
为了收集这些数据，企业和机构需要建立大规模的数据中心，这些数据中心内部涉及大量的敏感数据，例如个人身份证号、个人地址、银行账号等数据。
一旦这些数据被泄露，将导致严重的后果。
因此，数据泄漏的问题是数据安全的首要问题。
企业可以通过加强员工教育、建立安全机制、加密技术等方式来防范数据泄漏。
在员工教育方面，企业要加强对员工的教育和培训，提高员工对数据安全的重视程度，使员工知道如何保护数据，如何从个人角度保护企业数据安全。
2、保护数据不被篡改数据的完整性也是数据安全的重要方面。
在大数据环境中，数据被经常用于金融、医疗等领域，必须确保数据的完整性和准确性。
异常的数据可能会导致计算的结果或分析的结论与实际不符。
因此，企业必须通过数据加密、访问控制、数据备份和恢复等方法来确保数据的完整性和准确性。
3、保证数据可用性在大数据时代，数据的可访问性是非常重要的。
无论是企业还是个人，数据的丢失都可能导致不可估量的损失。
在数据中心中，数据可用性问题主要是指保障企业内部对数据的访问。
为了确保数据的可访问性，企业需要构建强大的硬件基础设施，如高速网络、高性能存储和计算平台等，同时还需要定期备份和恢复数据。
二、隐私保护在大数据时代，个人隐私保护已经成为了社会关注的焦点。
大数据时代下的隐私保护与数据安全
大数据时代下的隐私保护与数据安全现在随着大数据时代的到来，每个人的个人信息都可能被记录和存储。
这些数据可能包括人们的生日、姓名、身份证号码、家庭住址、电话号码、电子邮件地址、信用卡信息、社交媒体账户，甚至是人们的健康状况和精神状况等等。
在这个数字化的时代，隐私保护和数据安全已经成为了一个越来越重要的问题。
本文将就大数据时代下的隐私保护与数据安全做出一些深入的探讨。
一、隐私保护的意义隐私保护是指保护个人信息的机制，这一机制是为了防止个人信息被非法使用，非法获得以及非法存储。
隐私保护的核心在于对个人信息的保密，也就是说，这些信息只能被授权的人访问和使用。
随着大数据的发展，隐私保护变得更加重要。
因为随着越来越多的个人信息被收集和存储，这些信息就越容易被窃取。
因此，隐私保护成为了一个必要的工具，以保障人们的基本权利和自由。
二、隐私泄露的风险在大数据环境下，隐私泄露的风险也随之增加。
这是因为大数据技术已经可以轻松地收集和存储大量个人信息。
这些信息包含了人们的个人生活和工作细节，如果这些数据被攻击者获取，那么会对个人的生活和事业造成毁灭性影响。
比如，这些数据可能会被恶意用户利用进行诈骗、广告骚扰或者被黑客用于发起网络攻击。
为了保护隐私，政府和企业需要实施一些有效的安全措施。
这些措施包括数据加密、身份验证、访问控制等，以确保个人信息不会被不良攻击者获取。
三、大数据时代下的隐私保护方案在大数据时代下，保护隐私的方法有很多。
这里我们列举几种主要的方法：1. 数据加密。
数据加密是一种保护数据安全的主要方法。
这种方法可以防止未授权的访问和使用，从而保护个人信息。
2. 隐私保护技术。
有很多的隐私保护技术可以确保个人信息的安全。
这些技术包括数据遮盖、匿名化，可以防止个人信息被攻击者获取。
3. 身份认证和访问控制。
身份认证是指通过验证身份，确保个人信息的安全。
访问控制是指防止未授权的访问，从而保护数据安全。
4. 数据管理和安全审计。
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护随着信息时代的到来，大数据的应用越来越广泛，给我们的生活带来了便利和发展的机遇。
然而，大数据的安全性和隐私保护问题也逐渐引起了人们的关注。
本文将从大数据安全的挑战、隐私保护的需求以及应对措施等角度，探讨大数据安全与隐私保护的重要性以及相关解决方案。
一、大数据安全的挑战随着互联网的普及与发展，海量的数据被不断生成和存储。
大数据的安全挑战主要包括以下几个方面：1. 数据泄露风险：大数据中包含着大量的个人和机密信息，一旦泄露，将给个人和组织带来巨大的损失。
2. 数据篡改威胁：数据被篡改后，可能会导致混乱和错误的决策，进而影响个人和企业的利益。
3. 数据存储和传输的安全性：由于大数据的规模庞大，存储和传输过程中的安全性问题亟待解决。
二、隐私保护的需求伴随着大数据的应用，人们对个人隐私保护的需求也越来越强烈。
保护个人隐私的重要性主要体现在以下几个方面：1. 个人权益保护：个人的隐私权是一项基本的人权，保护个人隐私对于维护个人权益至关重要。
2. 经济利益保护：个人的敏感信息一旦被泄露，可能导致经济损失，甚至引发金融欺诈等问题。
3. 社会和法律规范：个人隐私保护也涉及到社会道德和法律法规，维护个人隐私的合法权益有助于构建和谐社会。
三、大数据安全与隐私保护的解决方案针对大数据安全和隐私保护的问题，我们可以采取以下措施来加强保护：1. 强化数据安全管理：建立健全的数据安全管理体系，包括数据分类、分级保护、权限控制、加密技术等，确保数据在存储和传输过程中的安全性。
2. 加强隐私保护技术研发：研发先进的隐私保护技术，包括数据脱敏、隐私保护算法等，采用实践可行的方法，最大限度地保护个人隐私。
3. 引入法律和政策保障：加强相关法律和政策的制定和执行，明确数据安全和隐私保护的责任和义务，维护个人和组织的合法权益。
4. 提高公众意识和教育：通过加强大数据安全和隐私保护的宣传和教育，提高公众对于个人隐私保护的意识，引导个人主动参与保护个人隐私。
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护【正文】一、引言大数据的快速发展和广泛应用给人们的生产、生活和社会管理等各个方面带来了巨大的变革和发展。
然而，大数据的使用也伴随着诸多的安全风险和隐私问题。
为了保护大数据的安全和隐私，本文将详细介绍大数据安全与隐私保护的相关内容。
二、大数据安全的基本概念和挑战2.1 大数据安全的基本概念在大数据时代，大数据安全指的是通过控制数据的获取、存储、传送、处理和使用等环节，确保数据不被非法访问、篡改、泄露等，保障大数据的完整性、可靠性和可用性。
2.2 大数据安全面临的挑战2.2.1 数据量大、速度快大数据的数据量庞大，处理速度快，给安全管理和监控带来了巨大的挑战。
2.2.2 多样化的数据来源大数据的数据来源多样化，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等，这使得数据的安全和隐私保护更加复杂。
2.2.3 非授权访问和数据泄露大数据环境中，非授权访问和数据泄露是最常见的安全问题，黑客攻击、恶意软件、内部人员泄露等都可能导致数据的非授权访问和泄露。
2.2.4 隐私保护问题大数据中包含着大量的个人敏感信息，如何保护用户的隐私成为了一个重要的挑战。
三、大数据安全与隐私保护的关键技术3.1 数据加密技术数据加密技术可以对数据进行加密处理，确保数据在传输、存储和处理过程中不被非法访问和解读。
3.2 访问控制技术通过访问控制技术，可以对数据的访问进行限制和控制，确保只有授权人员才能访问相关数据。
3.3 匿名化技术匿名化技术可以对数据中的个人敏感信息进行脱敏处理，以保护用户的隐私。
3.4 数据备份与恢复技术数据备份与恢复技术可以帮助及时备份和恢复数据，防止数据丢失和损坏。
四、大数据安全与隐私保护的法律法规和标准4.1 个人信息保护法个人信息保护法是保护个人信息安全与隐私的重要法律法规，规定了个人信息的采集、使用、存储和传输等方面的要求。
4.2 数据保护指南数据保护指南是国际上广泛使用的数据保护标准，包括数据保护原则、数据主体权利、数据处理程序等方面的内容。
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护正文：一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的普及应用，大数据已经成为了当前社会经济发展的重要驱动力之一。
大数据的收集、存储和分析能够为企业和机构带来巨大的商业价值和机会。
然而，随之而来的问题是大数据安全和隐私保护的挑战。
本文将详细介绍大数据安全与隐私保护的相关知识和方法。
二、大数据的定义和特点1.定义：大数据指的是数据量庞大、来源广泛、处理复杂的数据集合。
这些数据通常以结构化、半结构化和非结构化数据的形式呈现。
2.特点：a.体量大：大数据的数据量远远超过了传统数据处理能力的范围。
b.多样性：大数据涵盖了各种类型的数据，包括文本、音频、视频等多媒体数据。
c.时效性：大数据的速度非常快，需要实时或近实时处理。
d.高价值：大数据中蕴含着各种商业价值和洞见，能够帮助企业做出更准确的决策。
三、大数据安全的威胁1.数据泄露：大数据中包含着大量的个人隐私信息，如果未能妥善保护，容易被恶意攻击者获取。
2.数据篡改：攻击者可以通过篡改大数据中的某些信息来达到其自身利益的目的。
3.数据滥用：未经授权地使用大数据可能会侵犯个人隐私权，造成不可挽回的损失。
4.数据丢失：对于大数据的丢失，可能导致企业或机构无法正常运营，造成巨大的经济损失。
四、大数据安全与隐私保护的方法1.数据加密：通过对大数据进行加密，可以防止未授权的访问和窃取。
2.访问控制：通过访问控制策略，限制对大数据的访问权限，提高数据的安全性。
3.数据备份与恢复：定期对大数据进行备份，并建立完善的恢复机制，以防止数据丢失。
4.安全审计：建立完善的安全审计机制，对大数据的访问和使用过程进行监控和审计。
5.隐私保护：对大数据中的个人敏感信息进行脱敏处理，以保护用户隐私的安全。
6.安全培训：为企业和机构的员工提供安全培训，提高对大数据安全的意识和能力。
附件：本文档涉及的附件，请参见附件部分。
附录：1.法律名词及注释：a.个人隐私权：指个人对其个人信息的私有性和自主决定权的保护权利。
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护在当今信息化的社会中，大数据已经成为重要的生产要素，为各行各业的发展提供了无限的可能。
然而，大数据的应用也带来了对安全与隐私的担忧。
因此，保障大数据的安全与隐私保护成为了当务之急。
首先，大数据安全是指在大数据处理和应用过程中保护数据不被非法访问、篡改、泄露或破坏的能力。
在大数据时代，数据的价值愈加凸显，大数据安全问题不容小觑。
为了确保大数据的安全，需要采取一系列的措施。
首先，加强大数据的存储和传输安全。
在存储方面，可以采用数据加密技术，对数据进行加密存储，以防止数据被非法获取。
在传输方面，要确保数据传输过程中的安全性，可以使用SSL/TLS等协议进行加密传输，防止数据在传输过程中被拦截或篡改。
其次，建立完善的访问控制机制。
大数据的访问控制是指对大数据进行严格的权限控制，确保只有经过授权的人员才能访问和使用数据。
可以采用身份验证、访问控制列表等技术手段，只允许合法的用户在经过身份验证后进行数据的访问和操作，提高数据的安全性。
此外，定期进行安全检测和漏洞修复也是保障大数据安全的重要措施。
通过定期的安全检测，及时发现和修复系统中的漏洞和安全问题，确保大数据系统的稳定和安全。
此外，也需要建立应急响应机制，及时应对安全事件和威胁，以保障大数据的安全。
除了大数据安全，隐私保护也是大数据应用过程中面临的挑战。
随着数据规模的增大和数据来源的多样化，个人隐私的泄露风险也越来越高。
因此，为了保护个人隐私，需要采取一系列的措施。
首先，加强隐私保护意识。
在大数据应用过程中，个人隐私的保护需要得到广泛的重视和尊重。
企业和组织需要加强隐私保护的培训和宣传，提高员工和用户的隐私保护意识，减少因为不当的行为而导致的隐私泄露。
其次，制定和执行隐私保护政策。
企业和组织需要制定明确的隐私保护政策，明确个人信息的收集和使用范围，并将其告知用户。
同时，应建立相应的管理机构和流程，确保隐私政策的执行和监督，保障用户的隐私权益。
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三、大数据带来的安全挑战
大数据中的用户隐私保护
大数据的可信性
大数据带来的安 全挑战
如何实现大数据的访问控制
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大数据带来的安全挑战
用户隐私 保护 大数据的 可信性 如何实现 大数据访 问控制
不仅限于个人 隐私泄漏，还 在于基于大数 据对人们状态 和行为的预 测。 目前用户数据 的收集、管理 和使用缺乏监 管，主要依靠 企业自律
大数据技术框架
数据采集与预 处理 由于大数据的 来源不一，可 能存在不同模 式的描述，甚 至存在矛盾。 因此。在数据 集成过程中对 数据进行清洗， 以消除相似、 重复或不一致 的数据是非常 必要的。 数据分析 分为三类：计 算架构，查询 与索引，数据 分析和处理。 数据解释 旨在更好地支 持用户对数据 分析结果的使 用，涉及的主 要技术为可视 化和人机交互。
缺点
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基于大数据的数据真实性分析
基于大数据的数据真实性分析被广泛认为是最为有效的方 法 优势： 1、引入大数据分析可以获得更高的识别准确率 2、在进行大数据分析时，通过机器学习技术，可以发 现更多具有新特征的垃圾信息 面临的困难：虚假信息的定义、分析模型的构建等
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大数据与“安全-即-服务”
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基于大数据的认证技术
基于大数据的认证技术：收集用户行为和设备行为数据， 对这些数据分析，获得用户行为和设备行为的特征，进而 确定其身份。
1、攻击者很难模拟
优点
用户行为通过认证 2、减小用户负担 3、更好的支持各系 统认证机制的统一
1、初始阶段的认证， 由于缺乏大量数据， 认证分析不准确 2、用户隐私问题
面 临 的 挑 战
数据溯源与隐私保护之间的平衡
数据溯源技术自身的安全性保护
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角色挖掘技术
角色挖掘：根据现有“用户-对象”授权情况，设计算法 自动实现角色的提取与优化。 典型工作：
①以可视化形式， 通过用户权限二 维图排序归并方 式进行角色提取
②非形式化： 子集枚举以及 聚类的方法提 取角色
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数据水印技术
数据水印技术应用：强健水印类可用于大数据起源证明， 脆弱水印类可证明数据的真实性 基于文档结构微调的水印 存在的问题：当前方案多基于静态数据集，针对大数据的 高速产生与更新的特性考虑不足 文本 水印
基于文本内容的水印
基于自然语言的水印
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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与恢复 基本方法：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
技术手段 政策法规
更好的解决大数 据安全与隐私保 护问题
核心问题：如何收集、存储和管理大数据
对信息安全企业来说，现实的方式是通过某种方式获得大 数据服务，结合自己的技术特色，对外提供安全服务．
前景：以底层大数据服务为基础，各个企业之间组成相互 依赖、相互支撑的信息安全服务体系，形成信息安全产业 界的良好生态环境．
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六、小结
大数据带来新的契机的同时也带来了新的安全问题， 但它自身也是解决问题的重要手段。论文从大数据的隐 私保护、信任、访问控制等角度梳理了大数据安全与隐 私保护的相关技术，但当今的研究仍不够充分。
③基于形式化 语义分析、通 过层次化挖掘 来更准确提取 角色
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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。 案例：基于多级别安全模型的风险自适应访问控制解决方 案、基于模糊推理的解决方案等 难点：在大数据环境中，风险的定义和量化都比以往更加 困难。
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五、大数据服务与信息安全
基于大数据的应用
威胁发现 技术
认证技术
数据真实 性分析
安全-即-服务
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基于大数据的威胁发现技术
基于大数据，企业可以更主动的发现潜在的安全威胁 相较于传统技术方案，大数据威胁发现技术有以下优点：
1、分析内容的范 围更大
2、分析内容的时 间跨度更长
3、攻击威胁的 预测性
2
分析掌握个性化特 征 企业通过长时间、 多维度的数据积累， 可以分析用户行为 规律，为用户提供 更好的个性化产品 和服务，以及更精 确的广告推荐。
3
通过分析辨别真相 由于网络中信息的 传递更变便利，所 以网络虚假信息造 成的危害也更大。 目前人们开始尝试 利用大数据进行虚 假信息的识别。
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威胁之一是伪 造或刻意制造 数据， 而错误的数据 往往会导致错 误的结论。 威胁之二是数 据在传播中的 逐步失真。
（1）难以预 设角色，实现 角色划分； （2）难以预 知每个角色的 实际权限。
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四、大数据安全与隐私保护关键技术
1 2 3 4 数据发布匿名保护技术 社交网络匿名保护技术
数据水印技术
4、对未知威胁的 检测
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基于大数据的认证技术
身份认证：信息系统或网络中确认操作者身份的过程，传 统认证技术只要通过用户所知的口令或者持有凭证来鉴别 用户 传统技术面临的问题:
1、攻击者总能找到方法来骗取用户所知的秘密，或窃取用户凭证
2、传统认证技术中认证方式越安全往往意味着用户负担越重
作者：冯登国 张敏 李昊
大数据安全与隐私保护
中国科学院软件研究所
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大数据安全与隐私保护
1 2 3 4 大数据的现状
大数据研究概述
大数据带来的安全挑战 大数据安全与隐私保护关键技术 大数据服务与信息安全 小结
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一、大数据的现状
为什么我们要 研究大数据？
当今，社会信息化和 网络化的发展导致数 据的爆炸式增长，据 统计，平均每秒有 200万的用户在使用 谷歌搜索，各行业 也有大量数据在不 断产生。
ห้องสมุดไป่ตู้
在科学界《Nature》 和《Science》都 推出了大数据专利 对其展开探讨，意 味着大数据成为云 计算之后的信息技 术领域的另一个信 息产业增长点。
缺点：安全与隐私问题是人们公认的关键问题。
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二、大数据研究概述
特点
大规模 高速性 多样性 大数据
来源
人 机 物
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大数据分析目标
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获得知识与推测趋 势 由于大数据包含大 量原始、真实信息， 大数据分析能够有 效摒弃个体差异， 帮助人们透过现象 把握规律。
优势 一定程度上保护了 数据的隐私，能够 很好的解决静态、 一次发布的数据隐 私保护问题 劣势 不能应对数据连续 多次发布、攻击者 从多渠道获得数据 的问题的场景。
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社交网络匿名保护技术
社交网络中典型的匿名保护： 1、用户标识匿名与属性匿名，在数据发布时隐藏了 用户的标识与属性信息 2、用户间关系匿名，在数据发布时隐藏了用户间的关 系 常见社交网络匿名保护 1
边匿名方案多基于 边的增删，用随机 增删交换便的方法 有效地实现边匿名 不足：匿名边保护 不足
2
基于超级节点对图 结构进行分割和集 聚操作 不足：牺牲数据的 可用性
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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。 前提：数据中存在冗余信息或可容忍一定精度的误差 案例： 1、Agrawal等人基于数据库中数值型数据存在误差容 忍范围，将少量水印信息嵌入到这些数据中随机选取 的最不重要位上。 2、Sion等人基于数据集合统计特征，将水印信息嵌入 属性数据中，防止攻击者破坏水印
数据溯源技术
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角色挖掘技术
风险自适应的访问控制
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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 K匿名方案 典型例子：K匿名方案 k-匿名技术要求发布的数据中存在 一定数量(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