大数据安全与隐私保护上课讲义
大数据安全及隐私 ppt课件
⑥ 大数据误用风险：大数据的准确性和数据质量不高，对 其进行分析和使用可能产生无效的结果，从而导致错误 的决策。
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传统数据安全的不足
④ 匿名的隐私权：匿名权利的适度许可，可以鼓励个人的参 与感，并保护其自由创造力空间，真知直谏推动社会的整 体进步。
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隐私保护
• 隐私保护（Privacy Preserving）：是对个人隐私采取一 系列的安全手段防止其泄露和被滥用的行为。
• 隐私保护面临的威胁
① 数据搜集：Internet服务提供商在搜集、下载、集中、整 理和利用用户个人隐私资料极为方便。
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4、发布环节安全技术
•发布是指大数据在经过挖据分析后，向数据应用实体输出 挖掘结果数据的环节，即数据“出门”环节，必须对即将输 出的数据进行全面的审查，确保输出的数据符合“不泄密、 无隐私、不超限、合规约”等要求。
•安全威胁：泄密、泄露隐私、不合规范。
•安全机制：
①安全审计：基于日志的、基于网络监听的、基于网关的、 基于代理的
① 个人属性的隐私权：譬如姓名、身份、肖像、声音等，直 接涉及个人领域的第一层次，是保护的首要对象。
② 个人资料的隐私权：譬如消费习惯、病历、犯罪前科等记 录，若其涉及的客体为一个人，则这种资料含有高度的个 人特性而常能辨识该个人的本体，即“间接”的个人属性， 也应以隐私权加以保护。
③ 通信内容的隐私权：通信内容包含个人的思想与情感，原 本存于内心，别人不可能知道，因而应以隐私权保护，以 保护个人人格的完整发展。
数据安全与隐私保护培训资料
技术发展与安全挑战
新技术的发展和应用带来新的 安全挑战，如云计算、大数据
、物联网等的安全问题。
CHAPTER 02
数据泄露途径及案例分析
网络攻击与数据泄露
网络钓鱼
恶意软件
通过伪造官方邮件、网站等手段诱导用户 泄露个人信息。
包括病毒、木马等，窃取用户数据或破坏 系统安全。
身份认证
采用多因素身份认证技术，确保用户 身份的真实性和合法性，防止身份冒 用和非法访问。
数据备份与恢复策略
数据备份
制定完善的数据备份方案，定期对重要数据进行备份，确保数据的可恢复性。
恢复策略
建立快速、高效的数据恢复机制，确保在发生数据丢失或损坏时能够及时恢复 数据，保障业务的连续性。
防火墙、入侵检测等网络安全设备
防火墙
部署防火墙设备，对内外网之间的通信进行过滤和监控，防止外部攻击和非法访 问。
入侵检测
采用入侵检测技术，实时监控网络中的异常行为和攻击事件，及时发现并处置安 全威胁。
CHAPTER 04
隐私保护原则与实践方法
最小化收集原则
仅收集必要信息
只收集与处理目的直接相关的信 息，避免过度收集用户隐私数据
建立员工数据安全考核和激励机制， 鼓励员工积极参与数据安全保护工作 。
持续改进和优化管理流程
定期收集和分析数据安全事件和漏洞信息，总结经验教 训，持续改进管理流程。
建立跨部门的数据安全协作机制，加强各部门之间的沟 通和协作。
引入先进的数据安全管理理念和方法，优化现有的管理 制度和流程。
定期对数据安全管理体系进行评估和认证，确保其符合 国际标准和行业最佳实践。
医疗健康大数据的存储与隐私保护培训ppt
随着医疗健康大数据的快速增长，如 何确保数据的安全性、隐私性和可靠 性成为亟待解决的问题。
医疗健康大数据的发展趋势
数据整合与共享
隐私保护与伦理规范
未来医疗健康大数据将更加注重整合 和共享，以提高数据利用效率和价值 。
随着数据安全和隐私问题的日益突出 ，医疗健康大数据的隐私保护和伦理 规范将更加严格。
人工智能与大数据的结合
人工智能技术将与医疗健康大数据深 度融合，为医学研究和临床实践提供 更智能化的支持。
02
CATALOGUE
医疗健康大数据的存储技术
数据存储硬件与架构
硬件选择
选择高性能、高可靠性的硬件设备，如企业级服务器和存储设备，以满足医疗 健康大数据的存储需求。
分布式存储架构
采用分布式存储架构，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据可靠性和可 扩展性。
了解并遵守数据跨境传输的相 关政策和规定，确保数据合法 合规地跨境流动。
隐私政策
制定并公开透明的隐私政策， 明确告知数据主体数据的收集 、使用和共享方式，以及隐私
保护措施。
04
CATALOGUE
医疗健康大数据的存储与隐私保护案例分 析
成功案例分享
案例一
某医疗机构通过采用先进的加密技术 和访问控制机制，成功保护了患者的 敏感信息，同时实现了高效的数据分 析。
法律法规与合规性
实践案例分析
解读了与医疗健康大数据相关的法律法规 和政策，如GDPR、CCPA等，以及如何确 保数据合规性和避免法律风险。
分享了多个医疗健康大数据存储与隐私保 护的实践案例，包括成功经验和教训。
未来发展方向
新技术应用
随着技术的不断发展，医疗健康 大数据的存储与隐私保护将更加 依赖于人工智能、区块链等新兴
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护第一章：引言大数据技术正在引领信息技术的发展，是各行各业争相采用的一种技术手段。
然而，大数据技术的广泛应用也会带来一些安全和隐私问题，这些问题一直是大数据发展面临的一个难点。
所以本文将重点探讨大数据安全与隐私保护的问题。
第二章：大数据安全问题2.1 数据泄露随着大数据技术的不断发展，大量的数据被收集、存储和处理，并且这些数据通常都是敏感的。
如果这些数据泄露或者被攻击者获取，将会极大地损害数据的安全性，甚至会导致恶劣后果的发生。
2.2 数据篡改大数据处理过程中的数据可信度、准确性和完整性都是需要考虑的数据安全问题。
如果数据被篡改，不仅会在产生错误的决策和分析方面存在风险，也会影响大数据系统和相关业务领域的整体信誉度。
2.3 数据访问控制大数据处理系统需要对数据进行权限、访问控制等方面的措施。
如果未能在此方面进行充分的保护，用户信息等重要数据可能会被未经授权的人员访问、修改、分发等。
第三章：大数据隐私问题3.1 个人隐私泄露大数据系统中保存的大量个人信息比如身份证号码、姓名、电话等等，一旦被恶意使用那么会产生诸如短信广告、骗取信息、诈骗等问题，给用户带来严重的损失。
因此保障大数据隐私成为非常重要的一个任务。
3.2 数据共享和安全风险在数据挖掘和处理的过程中，大数据的共享和交流能够提升挖掘结果的准确性和深度。
然而如果处理不当，数据共享也会存在一定的风险，例如数据泄露、信息滥用等等。
第四章:大数据安全与隐私保护措施4.1 安全策略的制定制定一系列的安全策略能有效地保障大数据的安全性。
制定完善的安全策略，包括数据的备份、加密、权限控制、访问控制等方面的保护机制，能够有效地降低数据遭受攻击的可能性。
4.2 隐私保护技术的应用可采用人脸识别技术、指纹识别技术和智能卡、3DES、AES 等加密算法实现数据的隐私保护和安全传输等。
这些技术可以很好地防止数据泄漏、篡改和无法控制的访问等问题。
4.3 安全审计和监控安全审计和监控是确保大数据系统安全的关键步骤。
数据隐私保护与信息安全课件
数据隐私保护与信息安全课件一、课程介绍随着信息技术的快速发展，数据隐私保护和信息安全成为了当今社会中一个重要的议题。
数据隐私指的是个人或组织在使用网络服务时产生的各种数据，如个人身份信息、银行账户信息等，如何在使用和传输过程中得到很好的保护。
而信息安全则是指对计算机系统中信息的保护，以防止未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改等活动。
本课程旨在通过系统的学习，使学生掌握数据隐私保护和信息安全的基本知识，了解相关法律法规以及最新的技术应用。
二、数据隐私保护数据隐私保护是保护个人数据不被滥用、泄露或者被恶意使用的一种机制。
在本模块中，我们将深入了解数据隐私的定义、分类以及主要威胁因素。
1. 数据隐私的定义数据隐私是指个人或组织基于收集、存储和处理数据时希望数据仅供授权人员使用，不被非法获取、利用或泄露的一种权益。
数据隐私的保护是司法、经济和社会发展的要求。
2. 数据隐私分类根据数据的敏感程度和主体的认知度，数据隐私可被分为个人数据隐私和机构数据隐私。
个人数据隐私是指与个体直接相关的数据，例如姓名、身份证号码等。
机构数据隐私是指机构运营中产生、收集的数据，例如财务报表、合同文件等。
3. 数据隐私威胁数据隐私威胁指可能导致数据隐私泄露或滥用的各种威胁因素，如黑客攻击、恶意软件感染、数据泄露等。
我们将通过实例和案例分析讨论常见的数据隐私威胁以及防范措施。
三、信息安全信息安全是指保护计算机系统中信息不被未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改等活动的一种机制。
在本模块中，我们将介绍信息安全的基本概念、重要性以及常见的安全威胁。
1. 信息安全概述信息安全是保护计算机系统中信息的安全，防止信息被未经授权的访问、使用、披露、破坏等活动。
信息安全的核心目标包括机密性、完整性、可用性和可靠性。
2. 信息安全的重要性信息安全对于个人、组织和社会都非常重要。
在信息技术高度发达的今天，信息安全的破坏可能会导致个人隐私泄露、财产损失以及社会秩序的混乱。
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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
一定程度上保护了
不能应对数据连续
数据的隐私，能够
多次发布、攻击者
很好的解决静态、
从多渠道获得数据
一次发布的数据隐
的问题的场景。
私保护问题
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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cience》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。
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 大数据的现状 2 大数据研究概述 3 大数据带来的安全挑战 4 大数据安全与隐私保护关键技术 5 大数据服务与信息安全 6 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。
大数据的 可信性
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。
如何实现 大数据访 问控制
（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 数据发布匿名保护技术 2 社交网络匿名保护技术 3 数据水印技术 4 数据溯源技术 5 角色挖掘技术 6 风险自适应的访问控制
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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
如何实现大数据的访问控制
大数据带来的安 全挑战
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大数据带来的安全挑战
用户隐私 保护
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。
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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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。
优点
1、攻击者很难模拟
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
❖ 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
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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， 脆弱水印类可证明基数于据文档的结真构实微性调的水印
❖ 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
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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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K技匿术名手方段案
❖ 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
优势
劣势
面 临
数据溯源与隐私保护之间的平衡
的
挑
战
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
③基于形式化 语义分析、通 过层次化挖掘 来更准确提取
❖ 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。
❖ 常见社交网络匿名保护
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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
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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。
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
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