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        大數據隱私安全和保護機制分析

        時間:2021-09-11作者:朱禹睿
        本文導讀:這是一篇關于大數據隱私安全和保護機制分析的文章,隨著社會信息化和網絡化的發展,如今已然是大數據的時代。在我們使用的社交軟件,購物軟件,短視頻軟件中每秒都有大量的數據在交互,在醫療、教育、科學計算等領域也正源源不斷產生著數據。

          摘    要: 本文以大數據時代存有的隱私安全問題與隱私保護技術進行闡述,首先介紹了大數據的背景與特征,并分析了大數據在其各個環節——數據存儲、數據共享、數據采集過程中存有的隱私安全問題,又對收斂加密、同態加密、可恢復性證明、擁有權證明、差分隱私、數據脫敏等技術進行探討,介紹了當前社會的隱私保護技術。其目的在于提升大數據的背景下隱私保護技術發展,保證數據可以在各個環節中都受到保護,推動計算機信息行業的發展,旨在為相關研究提供參考。

          關鍵詞 :     大數據;隱私保護;云計算;加密技術;

          1 、大數據時代

          1.1、 大數據的背景概述

          隨著社會信息化和網絡化的發展,如今已然是大數據的時代。在我們使用的社交軟件,購物軟件,短視頻軟件中每秒都有大量的數據在交互,在醫療、教育、科學計算等領域也正源源不斷產生著數據。大數據被應用在生活中的方方面面:用戶喜好的推測、智能交通、犯罪預防、城市規劃,大數據給計算機領域開拓了一個新的黃金時代。安全技術作為任何新興技術的伴生技術,大數據安全與隱私保護也引起了人們的重視,如何在數據交互便利的當今社會保護好自身的隱私是值得我們探究的問題

          1.2 、大數據的特征

          提到大數據,人們往往最先想到的便是數據量很大,這是大數據最顯著的特征之一,但除此之外,大數據還有著時效性高、數據類型復雜、數據質量參差不齊以及數據的相對價值較低等特點。數據的時效性高著很容易理解,尤其是在某些社交網站上尤為突出,例如微博、推特等,不僅數據量大,且時效性很高,若在采集、處理數據上花費大量時間,則與某些需要高時效性的數據相悖(如新聞事件、應急事件)。數據的類型復雜指的是大數據不僅需要處理傳統的結構化的數據,還要處理大量非結構化、半結構化的數據,如網頁、圖片視頻等。這些數據的處理不僅需要傳統的關系數據庫技術還需要引入許多新的技術。大數據的第四個特征是數據質量參差不齊,主要是指在互聯網上存在的大量的無標注數據以及人為的錯誤數據,抑或是物聯網設備在采集數據時由于環境原因、設備故障等原因導致的錯誤數據。數據相對價值較低是因為雖然數據量大,但數據的價值密度比較低,所以需要在數據中發現價值、創造價值。

          2 、大數據隱私與安全

          2.1、 隱私的定義

          隱私通常指的是數據所有者不希望被外界所知曉的敏感信息,例如:個人的身份信息、薪資情況,企業的財政信息。一般來說,從隱私所有者進行分類,可將隱私分為,個人隱私與共同隱私。個人隱私指的是可以確定特定個人或與可確認個人相關,但個人不愿意暴露的信息。共同隱私指的是能表現出多個個體之間的聯系或共性且不愿意被暴露的信息。

          2.1、 大數據存儲及其隱私安全

          隨著云計算技術的迅猛發展,云存儲技術受到越來越多人的青睞,用戶可以將數據上傳到云端,通過不同終端讀取云端數據實現數據在各個設備之間的共享,也可以將其分享給他人。在云存儲服務架構中共有三個角色,分別是:用戶、云服務器和第三方審計者(TPA)。TPA的作用是代替數據擁有者完成對數據的完整性認證。由于用戶確認自己數據的完整性是一件會花費大量時間且成本較高的事情,所以會將這個任務交由TPA負責。如何在讓TPA有效率工作的同時,又不將自身的隱私泄露是一個亟須解決的問題。除此之外攻擊者有能力損壞云服務器中所存儲的數據,而即使數據遭到破壞,服務器也不會通知數據擁有者,以維護自身名譽,針對這個問題,數據可恢復性證明被提出,這在之后的隱私保護機制中詳細介紹。
         

        大數據隱私安全和保護機制分析
         

          2.2 、大數據共享及其隱私安全

          從大數據的整體態勢上看,數據的規模將會越來越大,多源數據的開采和分析才能使數據展現其真正的價值,在這過程中,數據共享技術扮演的角色日益重要。而阻礙數據大規模共享的一大問題便是如何保護隱私。在如今信息爆炸的時代,我們可以很輕易從社交網站上免費挖取他人的個人信息。而任何一個想做壞事的人可以通過從公開網絡上挖取到的個人信息進行違法犯罪,因而存在很大的安全隱患。

          2.4、 大數據采集及其隱私安全

          在大數據時代,互聯網公司想盡一切辦法采集用戶的信息,而我們在網絡空間的任何所作所為都可能會被記錄下來進行分析。當我們打開購物軟件,總能發現首頁推薦的商品和自己曾搜索瀏覽的商品相似,它會分析我們的喜好,記錄我們的消費水平,從而挑選出更適合我們的商品供我們選擇。我們的個人信息也會被保存在網絡中的任何一個角落,我們瀏覽過的網頁會被記錄下來,我們發送的電子郵件也會被存檔。這還不是全部,甚至在現實空間,當我們打開定位服務時,手機會記錄我們什么時候到了什么地方,手機供應商能輕易知道我們所有的行蹤。這些行為都引起了大眾對隱私的擔憂。

          3 、隱私保護機制

          3.1 、收斂加密

          大規模的云存儲往往面臨著兩個方面之間的矛盾:一是系統需要壓縮數據以節省存儲空間的開銷,二是用戶希望自己的數據能夠加密存儲在云端,以保護自己的隱私,而以去重方式的壓縮與加密存儲的期望相違背。于是退而求其次,適度放寬對安全性的需求。允許密文泄漏原文相等性信息,使加密后的數據能夠有去重的可能,最早提出的方案是收斂加密。在收斂加密中,采用數據本身的哈希值作為密鑰進行加密,在這種情況下不同用戶對相同數據加密所得到的值都是相同的,服務器也能通過數據哈希值的對比判斷數據是否相同。用于數據標記的計算與數據密鑰計算采用不同的哈希函數,因此不能夠通過數據標記推出數據的密鑰,使數據能夠安全地在不同的用戶空間共享,也就能實現加密情況下的數據去重。這既保證數據的隱私性也節省了數據的存儲空間。

          3.2、 同態加密

          即使解決了數據在云端存儲的加密問題,但新的問題又產生了,對加密后的數據進行搜索與處理不是一件容易的事情,不僅管理不方便,用戶的體驗也很差。為了解決這一問題,同態加密被提了出來。同態加密就是將數據加密后處理得到結果進行解密,與對沒有加密的數據處理后的結果相同。舉個最簡單的例子,當要進行“1+1”的運算時,將“1”進行加密得到“11”,預算得出結果為“22”,本地解密后得到最終結果“2”。在這種模式下云端服務器可以不用解密直接處理隱私數據,而在云環境中不會出現任何明文數據,用戶的隱私數據也得到了良好的保護。

          3.3 、可恢復性證明

          可恢復性證明的驗證機制需要解決兩個問題:(1)檢測出文件是否被損壞。(2)修復被損壞的文件。針對第一個問題,崗哨數據塊會被加入外包文件之中,服務器無法檢測出崗哨數據塊和普通數據塊的區別。而當文件數據被破壞時,相對應的,加入其中的崗哨數據塊也會被破壞。因此數據擁有者能夠判斷文件是否被破壞,也可以根據崗哨數據塊在整個文件中的分布,判斷出文件被損壞的程度。修復文件則是利用RS糾錯碼對文件的容錯預處理,是恢復機制能夠恢復文件中部分被損壞的數據。利用可恢復性證明的驗證機制能夠讓數據所有者對自身的文件有更好的掌控,也更安全的保護其隱私。

          3.4 、擁有權證明

          當用戶向云端上傳文件時,會發現幾百上千兆字節的文件,很快就能完成傳輸。這是因為每一個文件都擁有一個屬于自己的特征值,相同文件的特征值是相同的,用這個特征值與服務器中存儲的特征值相比較,若有相同,則無須上傳。這樣雖然很大節省了存儲空間與帶寬,但是攻擊者就可以根據一個文件的哈希值獲取到整個文件。為了解決這個問題,擁有權證明模型被提了出來,就是在客戶端與相應端執行一個挑戰/相應的協議,能夠防止攻擊者通過單一哈希值獲得整個文件,從而加強了用戶的隱私保護。

          3.5、 差分隱私

          當用戶在查詢數據時,得到的反饋是數據所有者給出的準確信息時,很容易造成隱私泄漏,因為攻擊者可能冒充用戶進行查詢,從得出的結果反推用戶的隱私信息。為了避免這個問題,研究者提出了差分隱私系統,可以保證攻擊者獲取到的數據幾乎和沒有這個人數據的數據集中所獲取的相差無幾。舉個例子:某醫院的數據庫的信息存儲格式:“小明,男,患有精神病”,“小紅,女,患有肥胖癥”......通過查詢前99條記錄性別為男的數量,與前100條記錄性別為男的數量進行比較,可以輕易得到第100條記錄的性別。但采用差分隱私技術后兩次查詢的結果便不準確,使攻擊者無法判斷。差分隱私技術就是向原始數據中添加噪聲,攻擊者獲取到帶有噪聲數據的數據集后,難以反推出用戶的隱私信息,從而得到保護隱私的目的。差分隱私的應用很廣,小米就利用差分隱私技術實現模糊定位功能,當應用請求用戶的位置信息時僅能獲得用戶的大致位置,從而保護用戶的隱私。

          3.6、 數據脫敏

          數據脫敏技術就是對與一些敏感信息利用脫敏規則進行變形,保護用戶的隱私。但與加密技術不同的是,數據脫敏后的數據與原數據的類型相同,即不是真實信息但看起來像是真實的,例如用戶名“張三”進行脫敏后變成了“李四”,身份證號碼脫敏后依舊符合身份證的格式規范,電話號碼脫敏后依舊為11位,且不會出現字母。數據脫敏技術在保護隱私的同時,也保持了數據監管的合規性。

          數據脫敏技術分為靜態脫敏與動態脫敏。靜態脫敏就是將數據從數據庫中取出,將數據脫敏處理后,交給開發、測試人員使用,可以任意對其進行讀寫操作,滿足業務需求的同時,也保護了數據安全。動態脫敏是在查詢敏感信息的同時,將數據進行脫敏后顯示,例如查詢的信息中包含一些敏感數據時,會將敏感數據先脫敏再將結果呈現出來,相當于“邊查詢,邊脫敏”。

          4、 結語

          在大數據時代,個人的隱私保護永遠是重中之重,現有的技術可以很大程度上保護用戶的隱私,但隨著時代的革新、技術的發展,隱私保護問題依然值得關注,我們需要不斷創新,在信息技術飛速發展的同時,保護自身的隱私不被泄露。

          參考文獻

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