位置大数据隐私保护研究综述

大数据时代移动通信和传感设备等位置感知技术的发展形成了位置大数据,为人们的生活、商业运作方法以及科学研究带来了巨大收益.由于位置大数据用途多样,内容交叉冗余,经典的基于“知情与同意”以及匿名的隐私保护方法不能全面地保护用户隐私.位置大数据的隐私保护技术度量用户的位置隐私,在信息论意义上保护用户的敏感信息.介绍了位置大数据的概念以及位置大数据的隐私威胁,总结了针对位置大数据隐私的统一的基于度量的攻击模型,对目前位置大数据隐私保护领域已有的研究成果进行了归纳.根据位置隐私的保护程度,可以把现有方法总结为基于启发式隐私度量、概率推测和隐私信息检索的位置大数据隐私保护技术.对各类位置隐私保护技术的基本原理、特点进行了阐述,并重点介绍了当前该领域的前沿问题：基于隐私信息检索的位置隐私保护技术.在对已有技术深入分析对比的基础上,指出了未来在位置大数据与非位置大数据相结合、用户背景知识不确定等情况下保护用户位置隐私的发展方向.     

大数据时代大学生个人隐私保护问题研究

伴随着互联网+的风生水起,信息量暴增的大数据时代应运而来,"网络原住民"大学生不可避免、理所当然地处于大数据洪流之中,但也为其个人隐私保护带来了极大挑战。文章针对大数据带来的安全隐私问题,指出大学生个人隐私泄露的可能原因,提出可以采取的个人隐私保护措施,给出大数据时代隐私保护几种技术,期望能给相关人士提供有效参考。     

保护隐私堵住6大安全缺口

近来,一系列因为隐私泄露而闹出的各种风波,让大家对隐私安全问题越来越重视。本文将给出一个全面的隐私安全的保护方案。无论是前几年这个"门"那个"门"事件,还是前段时间刚发生的CSDN的用户数据库密码泄露事件,关于隐私的新闻就从没有间断过。不过在很多人的印象中,隐私泄露似乎只和明星有关,其实就在我们不经意之间,你的诸多隐私可能已泄露出去了。     

基于属性分类的分布式大数据隐私保护加密控制模型设计

在分布式大数据的存储和传输过程中,数据极易被恶意用户攻击,造成数据的泄露和丢失。为提高分布式大数据的存储和传输安全性,设计了基于属性分类的分布式大数据隐私保护加密控制模型。挖掘用户隐私数据,以分布式结构存储。根据分布式隐私数据特征,判断数据的属性类型。利用Logistic混沌映射,迭代生成数据隐私保护密钥,通过匿名化、混沌映射、同态加密等步骤,实现对隐私数据的加密处理。利用属性分类技术,控制隐私保护数据访问进程,在传输协议的约束下,实现分布式大数据隐私保护加密控制。实验结果表明,设计模型的明文和密文相似度较低,访问撤销控制准确率高达98.9%,在有、无攻击工况下,隐私数据损失量较少,具有较好的加密、控制性能和隐私保护效果,有效降低了隐私数据的泄露风险,提高了分布式大数据的存储和传输安全性。     

大数据隐私动态防护框架

大数据创造经济和社会效益的同时,也为隐私保护以及数据安全带来前所未有的风险。目前,隐私已经成为大数据应用领域亟待突破的难题,本文分析了隐私保护的现状与挑战,提出了一个以数据为核心的、全生命周期的、系统性的隐私动态防护技术框架,以降低大数据应用实践中的泄露风险,探索行之有效的隐私管理解决方案。     

大数据隐私管理

信息化和网络化的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热点,是IT业正在发生的深刻技术变革.但它在提高经济和社会效益的同时,也为个人和团体的隐私保护以及数据安全带来极大风险与挑战.当前,隐私成为大数据应用领域亟待突破的重要问题,其紧迫性已不容忽视.描述了大数据的分类、隐私特征与隐私类别,分析了大数据管理中存在的隐私风险和隐私管理关键技术;提出大数据隐私主动式管理建议框架以及该框架下关于隐私管理技术的主要研究内容,并指出相应的技术挑战.     

大数据与个人信息隐私安全研究

大数据时代的到来为企业带来了丰厚的利润,也为人们的生活带来了便利。但是大数据时代同样使得个人信息隐私数据化,人们的个人信息隐私随时有被曝露的危险。目前个人信息隐私安全问题已得到国家、企业和个人的广泛关注。探讨了大数据时代个人信息隐私安全面临的新挑战,总结了目前大数据时代下个人信息隐私曝露的途径,提出了相应的保护措施。     

大数据隐私保护密码技术研究综述

大数据是一种蕴含大量信息、具有极高价值的数据集合.为了避免大数据挖掘泄露用户的隐私,必须要对大数据进行必要的保护.由于大数据具有总量庞大、结构复杂、处理迅速等特点,传统的保护数据隐私的技术很多都不再适用.从密码学的角度,综述了近年来提出的、适用于大数据的隐私保护技术的研究进展.针对大数据的存储、搜索和计算这3个重要方面,分别阐述了大数据隐私保护的研究背景和主要研究方向,并具体介绍了相关技术的最新研究进展.最后指出未来大数据隐私保护研究的一些重要方向.     

大数据时代的网络安全与隐私保护

在大数据时代,网络安全及隐私保护受到了国民的高度关注,如何保障人们的网络安全,保护人们隐私,避免个人及企业因网络安全问题而隐私受到侵害,或者面临经济损失,属于当今时代应该思考的重要问题。基于此,本文在分析大数据时代、大数据时代的网络安全及隐私保护问题后,探究大数据时代的网络安全及隐私保护方法。     

大数据背景下的隐私保护关键技术的研究

大数据背景下,数据量规模化的增长,数据的采集、传输、存储等环节都会存在数据泄露的安全隐患.从大数据的基本原理、现状出发,对数据信息的隐私安全做了相关应研究,并在此基础上,提出了一种改进的差分隐私直方图发布算法来对数据信息进行隐私保护.     

大数据安全与隐私保护关键技术研究

大数据的快速发展带来了许多机遇和挑战,其中最重要的挑战之一是如何保护大数据的安全性和隐私性。本文旨在研究大数据生命周期中的安全风险和大数据安全和隐私保护关键技术,以应对日益增长的安全威胁和隐私泄露风险。     

一种大数据环境下的数据隐私保护策略及其实践

随着大数据技术研究的进展,大数据治理问题中的隐私保护也成为一个重点研究领域,对大数据环境下的数据隐私保护进行了分析,给出了基于数据项的访问控制模型,并结合大数据的特点兼顾系统性能和细粒度访问控制之间矛盾,给出了实践的建议,对大数据环境下信息系统的隐私保护和改造有一定的借鉴作用。     

基于分割的云存储医疗大数据分级保密模型设计

为提高在云存储环境中具有密度高、关联复杂的医学大数据安全保密级别,基于数据分割和等级关联结构,以数据加密的隐私保护算法为支持,提出了一种新的大数据资源的隐私保密模式.从云环境下医疗大数据特征入手,分析云存储中数据隐私保护机制,提出基于分割的云存储数据分级保密模型,大大提高了数据的安全性.研究表明,该模型可以有效保护数据安全和隐私,提高云端数据的安全程度及提高执行效率.     

大数据安全与隐私保护研究

大数据时代的来临正影响着人们日常生活方式、工作习惯及思考模式.但目前数据在收集、存储和使用中面临着诸多风险,大数据所导致的隐私泄露为用户带来了困扰,虚假数据将导致错误或无效的大数据分析结果.该文分析了实现大数据安全与隐私保护所面临的技术挑战,整理了大数据安全与隐私保护关键技术,对我们信息安全领域的发展有一定的参考和借鉴意义.     

基于属性分类的用电大数据隐私保护方法

针对用电大数据环境下,非交互式差分隐私模型无法提供准确查询结果及计算开销较大的问题,提出一种基于最大信息系数与数据匿名化的差分隐私数据发布方法。从原始数据集中选出部分隐私属性作为特征集,利用最大信息系数选出与此特征集相关性高的数据作为隐私数据集,使用协同隐私保护算法对隐私数据集进行保护,发布满足差分隐私保护的用电大数据集。理论分析与实验结果表明,所提出的方法在提高大数据隐私保护处理效率同时,有效分化查询函数敏感性,提高发布数据可用性。     

大数据环境下医疗数据隐私保护对策研究

随着大数据技术和"互联网+医疗健康"应用的蓬勃发展,个人医疗数据信息在全生命周期各阶段均面临着越来越多的隐私泄漏挑战,安全问题频发。在对北京市部分医院和患者进行个人医疗数据信息隐私保护问题调研分析基础上,面向医疗大数据环境分析了个人医疗数据全面生命周期存在的隐私信息泄漏风险模式,进而从法规规范层面、技术措施层面和应用实施层面提出了一个个人医疗数据隐私保护框架,并分别从隐私保护意识提升和安全技术措施层面提出个人医疗数据隐私保护对策与建议。     

探索基于大数据的分布式隐私保护聚类挖掘算法

近些年来,全世界范围内的移动互联网以及云计算技术都得到了飞速发展,网络上随时随地都会出现诸多的各方面数据,在这大数据时代背景下,有必要加强对于分布式隐私保护聚类挖掘算法展开深入分析。本文简略介绍了大数据挖掘安全技术以及隐私数据保护技术,并对基于大数据的分布式隐私保护聚类挖掘算法展开了全面探索,旨在提升数据隐私保护水平的同时,还能达到高精确度的大数据聚类挖掘效果。     

差分隐私的高维数据发布研究综述

大数据时代的到来,使得信息量暴增的同时,数据维度也呈现几何式增长。在保护用户隐私的前提下,如何充分挖掘高维数据的可用信息,成为了大数据发布领域的研究热点和难点。差分隐私作为一种强大的隐私保护模型,被越来越多地应用到高维数据发布中。本文归纳了差分隐私及其相关方法在高维数据发布的应用,重点分析了差分隐私和特征降维、特征抽取、贝叶斯网络、树模型以及最新提出的粗糙集和随机投影等方法在高维数据发布中结合应用的优缺点,梳理了各个方法在高维数据方面的应用和对比,最后对未来差分隐私在高维数据发布中的应用方向进行了展望。     

大数据分析与隐私保护

大数据为商业创新和社区服务带来了巨大利益.然而,由于大数据分析技术挖掘出的信息可能超出人们想象,隐私问题备受关注.介绍大数据分析方法及支撑架构,剖析大数据的安全与隐私保护相关技术,并提出一种基于云存储的大数据隐私保护方案.     

医疗健康大数据隐私保护综述

随着智能移动设备普及化、医疗设备数字化及电子病历结构化的推进,医疗数据呈现爆发增长的特点。在深入研究探讨医疗大数据发展规律,提高对医疗大数据真实价值的认识的同时,如何有效保护数据的隐私安全现已成为广受关注的重要议题。医疗大数据自身特点以及存储环境等都为隐私保护带来了不小的挑战。首先,介绍了医疗大数据的相关概念以及特点。然后,围绕医疗大数据生命周期的四个阶段数据的采集、存储、共享以及分析,分别介绍面临的风险挑战以及相应的隐私保护技术,并对不同技术的优缺点、适用范围等进行分析。在数据采集时,匿名技术、差分隐私可以抵御数据集成融合带来的基于背景知识的攻击。在存储阶段,医疗大数据多存储于云平台,为了数据的机密性和完整性,常使用加密、审计的方法。在数据共享阶段,主要使用访问控制方法来控制获取数据的对象。在数据分析阶段,在机器学习框架下对医疗健康大数据进行隐私保护。最后,针对贯穿医疗大数据生命周期的普遍隐私保护挑战,从管理的层面提出合理的建议。