大数据安全与隐私保护

当今社会随着信息科学技术的快速发展,人们对大数据的关注程度越来越高。大数据就像一把双面剑,在为人们带来便利的同时又存在很多安全隐患。传统的保护办法已经满足不了日益更新的大数据,需要研究开发出更先进更完善的大数据安全与隐私保护技术。本文就从探讨了大数据安全隐私的重要性以及如何提高大数据的安全性以及隐私保护性。     

物联网环境中占用空间较小的隐私保护加密算法研究

在物联网环境中,传统的加密算法对隐私保护进行加密时,由于数据量比较大,造成数据进行加密时造成的占用空间较大的现象。提出基于Baptista隐私保护混沌的加密算法。采用椭圆曲线的加密方法进行一次加密,能有效地提高安全性能,降低计算的复杂度,利用Baptista隐私保护混沌的加密算法进行二次加密,依据S盒混沌掩码的技术对Baptista混沌的密码进行增强,设计适合物联网的加密系统,依据应用的数据需求对数据传输的安全级别进行预置,有效地克服了传统方法存在的弊端,提高了加密算法的安全性,降低了数据的占用空间,利用Baptista混沌的二次加密完成对物联网环境中占用空间较小的隐私保护加密算法的研究。实验的结果表明,所提算法能有效地降低数据加密过程中的占用空间。     

同态映射联合追踪信息源位置隐私保护算法

对信息源位置的隐私保护算法设计是保证网络用户通信安全基础,传统的隐私保护算法采用群签名跟踪算法,存储和搜索代价大,且具有可追踪的特点,保护性能不好。提出一种基于同态映射联合追踪的信息源位置隐私保护算法。以车用自组网络为例,进行信息源位置隐私保护系统初始化构建,在安全和隐私增强的情况下兼顾效率,采用批验证和撤销预处理减少验证和撤销检测的计算量,通过同态映射联合追踪,得到隐私保护的相对差异,调节平均偏差和方差,发送联合追踪请求,进行同态映射操作,提高隐私保护性能。仿真结果得出,算法具有较好的隐私保护性能,新算法在隐私保护水平和数据实用性方面较传统算法有明显改善。     

大数据环境下用户信息隐私泄露成因分析和保护对策

针对大数据环境下用户信息隐私泄露问题,论文首先分析当前用户信息隐私保护的现状与趋势,并指出当前用户信息隐私保护存在的问题;然后通过典型案例、统计分析和系统分析等手段,研究大数据环境下用户信息隐私泄露的发生机制和成因;最后聚焦用户信息隐私泄露的成因,分析研究用户信息隐私保护的关键社会方法与技术方法,并构建用户信息隐私保护的社会技术模型以及优化策略。     

云计算中数据的隐私保护数据加密算法研究

随着云计算中大数据的广泛应用,得到的数据量呈指数级增长,从而导致用户数据隐私保护方面面临严峻的挑战。数据加密的执行时间长度一直是数据加密处理和传输过程中的重要问题之一。在实际应用中许多应用程序为了达到整体数据传输性能水平的提升都放弃了数据加密。针对移动云计算中用户数据的隐私保护问题,本文提出一种新的数据加密方法,称为选择性数据加密算法(SDEA)。该算法原理为在单位时间限制下使用不同的隐私分类方法选择性地加密数据,目的是通过在实际应用最少的执行时间要求内使用选择性数据加密算法来最大化对大数据的隐私进行保护。仿真实验结果表明,本文提出的移动云计算中大数据的隐私保护数据加密算法兼顾数据传输效率的同时具有良好的数据隐私保护性能。     

基于大数据的图书馆用户个性化隐私保护策略

近年来,用户隐私保护问题已成为大数据时代图书馆的研究热点,用户数据隐私保护的意义显得尤为重要。本文介绍了大数据时代图书馆用户隐私保护问题的研究背景,提出了一种基于大数据的图书馆用户个性化隐私保护策略,从隐私政策、隐私保护技术、数据可用性分析和图书馆监管4个重要方面,对图书馆用户的隐私保护问题进行了分析与总结。     

云存储系统中隐私保护数据的抗泄露加密算法

混沌映射加密算法,虽然能够对数据进行加密,防止数据泄露,但是针对具有非线性属性的隐私保护数据进行加密时性能差,导致数据泄露。为此提出了一种新的基于可撤销多重循环控制的云存储系统中隐私保护数据的抗泄露加密算法。通过分析云存储系统中的隐私保护数据的数据结构模型,进行隐私保护数据的数据编码序列分析,并设计了云存储系统中隐私保护数据的线性编码和密钥。引入可撤销多重循环控制方法,实现云存储系统中隐私保护数据的抗泄露加密算法的改进,在整个过程中保证了数据的保密性。仿真结果表明,该算法进行云存储系统中的隐私保护数据的抗泄漏加密,数据的密钥编码分布的随机性加强,降低了被破译概率,降低了数据泄露风险,提高了数据加密的隐私保护性能。     

基于信息熵的位置大数据隐私保护研究

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K-匿名的隐私保护方法不能全面地保护用户隐私。本文设计了一个分布式位置隐私保护模型,实现了精确位置分割和多层次粗糙位置融合的新算法;利用概率推测技术建立连续查询攻击模型,采用基于信息熵的理论实证,结果显示新算法对位置大数据隐私保护的效果更好。     

试论大数据安全与隐私保护

当前社会,随着全球化经济的快速发展,数据信息呈现激增的态势,爆炸式的信息增大使大数据应运而生,虽然一定程度上为人们的生产和生活带来了极大的便利,但也相应地带来了巨大的数据安全与隐私威胁,信息泄露的情况时有发生,为人们带来了极大的经济损害,加之大数据安全与隐私保护力度不足,导致很多数据泄露问题的出现不能得到及时有力的控制,为我们带来了极大的困扰和干预。本文拟从大数据的概念出发,分析大数据安全与隐私保护的必要性,进而剖析大数据安全与隐私保护面临的挑战,以提出针对性的应对策略,提高大数据安全与隐私保护力度和水平。     

大数据时代图书馆个性化服务中用户隐私的保护对策研究

【目的/意义】大数据时代图书馆的服务模式发生了根本性变化,个性化信息服务是数字图书馆的基础和核心,同时在服务过程中也会导致用户隐私泄露问题。采取科学、有效的用户隐私保护策略有助于提高图书馆服务质量和信息资源使用效率。【方法/过程】通过分析图书馆个性化服务隐私泄露的途径,全面阐述在图书馆数据生成、存储、传输以及应用生命周期中的主要隐私泄露风险,进而从法律规范和措施层面提出了一个图书馆服务中个人数据隐私保护框架。最后从技术层面提出个人数据隐私保护对策与建议。【结果/结论】研究表明,图书馆必须从保障和维护用户权益出发,自觉遵守相关的法律、法规,提高用户隐私数据全生命周期中监督管理的科学性、有效性和技术水平,满足用户个性化服务需求。【创新/局限】本文从理论和技术上全面阐述了图书馆个性化服务中用户隐私保护策略,但对图书馆服务过程论述得不够全面,具有一定的局限性。     

我国数据隐私保护策略的探索与研究

数据隐私应该受到法律保护.通过对国内外数据隐私保护状况的分析,提出我国可以通过提高人员素质、建立相关法律制度、采取技术防范等策略来进行数据隐私权的保护,这些策略对探索适合我国国情的数据隐私保护具有一定的指导意义.     

大数据环境下APP用户隐私计算影响因素研究

[目的/意义] 大数据环境下,APP已经成为工作、生活、娱乐甚至是赚钱的重要工具,与此同时,APP也成为用户隐私泄露的重灾区。用户一方面担心隐私的泄露,另外一方面由于APP所带来的益处,却愿意主动提供隐私数据供商家利用,这就是所谓的"隐私悖论"现象。[方法/过程] 隐私计算是研究隐私悖论的重要方法之一,通过对APP用户隐私计算影响因素的调查,分析影响用户自愿提供隐私数据的核心因素,并分析悖论存在的原因。[结果/结论] APP用户隐私的保护需要不断加强法律、制度的建设和开发商与运营商的监管,而不断提高用户隐私保护的意识也是不可忽视的重要内容。     

我国政府数据开放的隐私保护困境及管理框架研究

[研究目的]构建我国政府数据开放的隐私管理框架,旨在为政府部门数据隐私管理提供思路,提高我国政府数据开放的隐私保护水平。[研究方法]探讨我国政府数据开放所面临的隐私保护困境,通过对发达国家隐私管理框架的梳理与分析并结合我国开放数据实践,构建出我国政府数据开放的隐私管理框架。[研究结论]从制度创新、隐私科技和隐私管理实践3个方面出发构建我国政府数据开放的隐私管理框架,分别讨论了每个环节的核心管理要素、流程及工作要点,为政府部门系统地开展隐私管理提供参考。     

云环境数据发布服务中隐私保护相关技术研究

云计算环境下数据库服务应用系统中的隐私保护问题是影响组织是否选择相关服务的重要因素之一,本文界定了云计算数据库服务应用系统架构;分析了基于密码学理论实现访问控制方法的不足,探讨了云计算环境下支持多管理域合成的访问控制模型;研究了云计算环境数据动态变化场景下的用户隐私保护问题;介绍了经典数据发布模型,对比了发布数据效用度量方法。最后指出云计算环境数据发布服务中隐私保护的热点研究方向。     

位置服务中基于假数据的轨迹隐私度量方法

随着各种各样移动设备的普及,轨迹隐私保护问题变得日益严峻,作为轨迹隐私保护的一个方向,国内外开始慢慢建立起一些较为成熟的度量机制,常见的有基于k-匿名保护机制的隐私度量方法、基于跟踪的度量方法、针对特定匿名系统的轨迹隐私度量方法等。文章在现有研究的基础上构建了了一种基于假数据轨迹隐私保护技术的隐私度量标准,从发布假轨迹上点之间的关联性、发布数据所包含信息的精确度以及攻击者所拥有背景知识多少三个方面进行轨迹隐私保护度的全面度量。     

浅谈大数据时代的隐私保护策略

随着非结构化数据采集技术的发展,大数据的产生速度正在以超乎人们的想象。随着所蕴涵价值不断被发现,大数据成为IT信息产业中最具潜力的蓝色海洋,全球已经进入大数据时代。就如同数据挖掘和隐私保护这两个孪生兄弟一样,大数据给我们的生活带来了很多便利的同时却也同样带来了很多烦恼。在全球都大力发展数据中心、处理中心等大数据产业之时,对隐私信息的保护具有更加重要的意义。本文通过分析大数据在个人隐私、企业隐私、国家安全等三个方面带来的问题,从技术、法律法规、行业以及国家安全等方面提出大数据时代的隐私保护策略。     

面向分布式数据挖掘的隐私保护研究

在不泄露隐私信息或敏感知识的基础下,如何挖掘出分布式数据中准确的规则信息,已成为数据挖掘领域的重要研究方向之一。本文总结了面向分布式数据挖掘的隐私保护技术的现状,并比较分析了不同方法的优缺点,另外还提出了面向数据挖掘隐私保护技术的性能评估标准,展望了未来进一步的研究方向。     

大数据环境下新的数据加密算法研究

针对目前大数据环境数据加密隐私保护算法安全性以及数据加密处理效率不是特别理想的情况,本文提出一种新的基于重复数据删除技术的大数据加密算法,该法针对大数据进行消冗处理,充分体现出椭圆曲线加密算法的安全性高、密钥短等优势,同时又结合了CTR工作模式,充分展现出并行性佳且速度较快等优点。通过大量实验分析充分证明,新算法的安全性高且数据加密速度得到较大提高。     

中老年人社交网络隐私保护行为影响因素研究

[目的/意义]旨在探究中老年人在社交网络隐私保护行为的影响因素。[方法/过程]通过问卷调查法收集中老年人隐私保护行为的影响因素数据,采用SPSS和AMOS进行分析,结合隐私计算理论、有限理性理论、社会理论、信任理论构建其影响因素模型。[结果/结论]感知收益显著负向影响中老年人隐私保护倾向;情感需求、感知自我效能正向影响感知收益;信任负向影响隐私保护倾向;社交需求负向影响感知收益。     

日本数据隐私法律:概况、内容及启示

针对"大数据"背景下,我国数据隐私法律缺失的现状,本文以日本数据隐私法律为研究对象,介绍了日本目前2部数据隐私保护适用法律——《个人信息保护法案》和《"通用号码"法案》,从数据操作规定、数据服务规定、执行处罚规定3个方面,对日本数据隐私法律内容进行研究分析,并得出制定数据隐私专门法,鼓励多方机构参与,建立行业部门规范标准,建立数据隐私保护倒逼机制4个方面的启示,以期为我国数据隐私立法提供借鉴参考。