大数据安全及隐私概述.pptx

合集下载

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【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PPT课件

大数据安全与隐私保护PPT课件

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。
8
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。
LOGO
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
❖ 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
13
LOGO
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
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。
3
LOGO
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
4
LOGO
大数据分析目标
1
❖ 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
11
LOGO
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。

大数据培训课件pptx

大数据培训课件pptx
数据呈现
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户,如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
提供高可靠性的数据存储,支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集,通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准,大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用,如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析,可以挖掘出海量数据中的有价值信息,为决策提供科学依据,提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态,预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度,优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用,如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时,通过备份数据快速恢复数据,确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规,如《个人信息保 护法》等,确保大数据处理合法合规。

大数据安全与隐私保护

大数据安全与隐私保护

引言概述大数据安全与隐私保护是当今信息技术领域中一个重要的议题。

随着数字化时代的到来,大数据的产生与使用日益普遍,对大数据的安全和隐私保护问题的关注日渐增多。

本文将从五个方面介绍大数据安全与隐私保护的重要性及相关的技术和措施。

正文内容1.大数据安全的挑战1.1.数据泄露威胁1.2.数据篡改风险1.3.数据持续性和可靠性问题1.4.数据的单点故障1.5.大数据的异构性2.大数据安全保护技术2.1.访问控制技术2.1.1.身份验证与授权2.1.2.多层次的访问控制2.1.3.数据加密技术2.2.安全监测与审计技术2.2.1.数据监测与异常检测2.2.2.安全审计日志2.2.3.安全事件响应与处理2.3.数据备份与恢复技术2.3.1.定期备份2.3.2.数据冗余与容错2.3.3.灾难恢复计划2.4.数据遗忘技术2.4.1.数据脱敏2.4.2.匿名化处理2.4.3.隐私保护算法3.大数据隐私保护研究3.1.隐私保护法律法规3.2.隐私保护与数据共享3.2.1.脱敏数据共享3.2.2.隐私计算技术3.3.隐私保护与数据挖掘3.3.1.隐私保护的数据挖掘算法3.3.2.数据隐私分析与泄露风险评估3.4.隐私保护与3.4.1.隐私保护智能算法3.4.2.隐私保护与机器学习4.企业大数据安全与隐私保护实践4.1.安全策略与管理4.2.人员培训与安全意识4.3.系统与应用安全4.4.数据分类与标记4.5.第三方合作与外包安全管理5.大数据安全与隐私保护未来发展趋势5.1.多维度实时分析与控制5.2.技术在大数据安全与隐私保护中的应用5.3.区块链技术与大数据安全5.4.隐私保护法规的进一步完善5.5.大数据安全与隐私保护国际合作的重要性总结大数据安全与隐私保护是当前信息技术领域的一个重要议题,本文从大数据安全的挑战、安全保护技术、隐私保护研究、企业实践和未来发展趋势等五个方面进行了详细阐述。

随着大数据的快速发展,大数据的安全和隐私保护问题将日益凸显,只有加强技术和管理措施的实施,不断完善隐私保护法规并加强国际合作,才能确保大数据的安全和隐私得到更好的保护。

大数据安全与隐私保护(PPT 24张)

大数据安全与隐私保护(PPT 24张)
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
LOGO
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
LOGO
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
LOGO
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
LOGO
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
LOGO
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
LOGO
大数据安全与隐私保护
LOGO
大数据安全与隐私保护
1 2 大数据的现状 大数据研究概述

大数据安全及隐私概述

大数据安全及隐私概述

大数据安全及隐私概述大数据安全和隐私是在数字化时代中成为越来越关注的话题。

随着现代技术的发展,大数据已经成为众多领域的基础,包括商业、医疗、金融等。

然而,大数据的使用和管理也带来了一系列的安全和隐私问题。

大数据安全是指保护大数据资产免受非法访问、破坏或泄漏的能力。

鉴于大数据的规模和复杂性,安全措施必须具备高度的智能化和自动化能力。

这包括制定和实施策略、加密数据、监测和检测异常行为、控制访问权限等。

首先,保护大数据的安全需要对物理设施进行保护。

这意味着确保数据中心和服务器的访问控制、防火墙的配置、备份和恢复机制的建立等。

此外,还需要实施强大的身份验证和访问控制措施,以保护大数据系统免受未经授权的访问。

其次,加密是保护大数据隐私的关键技术。

通过对数据进行加密,即使数据被盗取或访问,也无法解析其内容。

加密可以在数据传输和存储的各个环节进行,确保数据的完整性和机密性。

除了技术手段,教育和培训也是保护大数据安全和隐私的重要组成部分。

员工需要意识到安全风险,并接受适当的培训以应对安全威胁。

组织还应制定严格的数据访问和使用政策,并进行监督和审计,以确保员工遵守这些政策。

此外,隐私是大数据安全的一个重要方面。

随着大数据的快速发展,个人隐私越来越容易受到侵犯。

组织在收集和使用大数据时应遵循合法、透明和道德的原则,保护个人信息不被滥用。

隐私政策和知情同意是维护隐私的重要工具,用户应获得清晰和明确的信息关于他们的数据将如何被使用。

可以看出,大数据安全和隐私是一个综合性的问题,需要结合技术、政策和教育等多个层面的措施来解决。

只有通过采取全方位的安全措施,才能确保大数据的安全性和隐私性,从而充分发挥大数据在各个领域的潜力。

大数据安全和隐私是当前数字化时代中一个重要而复杂的话题。

随着科技的迅猛发展和互联网的普及,大数据已经成为许多行业的核心资源和竞争力的来源。

然而,大数据的广泛应用也带来了许多安全和隐私问题。

本文将进一步探讨大数据安全和隐私的相关内容。

网络安全防范课件:保障数据安全与隐私保护

网络安全防范课件:保障数据安全与隐私保护
网络安全防范课件:保障 数据安全与隐私保护
在这个数字化时代,网络安全和隐私保护变得至关重要。本课件将介绍如何 保护数据和个人隐私。
网络安全:基础知识
1 1. 密码保护
强密码是防止未授权访问的第一道防线。
2 2. 防火墙
设置防火墙来阻止未经授权的网络访问。
3 3. 定期更新软件
更新软件以修复漏洞并提高系统安全性。
网络钓鱼
通过伪造信任的方式获取用户敏 感信息。
恶意软件
病毒、木马和勒索软件的攻击。
分布式拒绝服务攻击
大量请求造成服务器崩溃。
网络安全策略
1
1. 审查现有安全措施
评估当前的安全措施并发现潜在风险。
2. 制定安全策略
2
基于风险评估制定全面的安全策略。
3
3. 安全培训和意识
提供员工培训和加强安全意识。
4. 监控和漏洞修复
4 4. 教育培训
提供员工网络安全培训,提高安全意识。
隐私保护:最佳实践
1. 数据加密
使用加密技术保护敏感数据,防止未授权访问。
2. 隐私政策
制定明确的隐私政策,并告知用户数据处理方 式。
3. 数据备份
定期进行数据备份,以防止意外数据丢失。
4. 权限管理
仅授权人员能够访问和处理敏感数据。
网络漏洞。
隐私保护法律法规
• 《个人信息保护法》 • 《网络安全法》 • 《信息安全技术个人信息安全规范》 • 《欧盟通用数据保护条例(GDPR)》
网络安全意识
教育培训
提供员工网络安全培训,加强 安全意识和防范措施。
强化密码
设置复杂的密码并定期更换, 避免使用相同密码。
定期更新
及时更新系统和软件以修复漏 洞。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

政府 隐私保护的安全监管、网路环境的安全感知、大数据安全标准 的制定、安全管理机制规范等内容
大数据安全威胁
① 大数据基础设施具有虚拟化和分布式特点,容易受到非 授权访问、信息泄露或丢失、破坏数据完整性、拒绝服 务攻击、网络病毒传播;
② 大数据应用的生命周期中,数据存储是一个关键环节, 尤其是非关系数据库带来如下安全挑战:模式成熟度不 够、系统成熟度不够、服务器软件没有内置的足够的安 全机制、数据冗余和分散性问题。
① 系统安全:操作系统、数据库系统。 ② 数据安全:数据的安全存储与传输。 ③ 内容安全:病毒防护、不良内容过滤 ***密码学技术是保障信息安全的关键技术
信息安全的模型
信息安全威胁:宏观地分为人为威胁和自然威胁
① 人为威胁:对信息的人为攻击,主要来自用户(恶意的 或无恶意的)和恶意软件的非法侵入。
③ 机密性服务:保护信息不被泄露或暴露给非授权的实体。
④ 完整性服务:对数据提供保护,以对抗未授权的改变、 删除或替代
⑤ 抗抵赖服务:防止参与某次通信交换的任何一方事后否 认本次通信或通信内容。
安全机制
① 加密机制:为数据提供机密性,也为通信业务流信息提供 机密性。
② 数字签名机制:证实消息的真实来源和抗抵赖。
③ 网络安全是大数据安全防护的重要内容,安全问题随着 网络节点数量的增加呈指数级上升;安全数据规模巨大, 安全事件难以发现;安全的整体状况无法描述;安全态 势难以感知,等等。
④ 网络化社会使大数据易成为攻击目标:在网络化社会中, 信息的价值要超过基础设施的价值;大数据蕴涵着人与 人之间的关系和联系,使得黑客成功攻击一次就能获得 更多数据。
大 数 据 之 门
大数据安全及隐私
参考书及补充
重点与难点
• 内容:大数据安全、隐私及其保护的基本概念。 • 重点:安全及隐私保护技术。 • 难点:密码学和协议。
内容提纲
5.1 大数据安全 5.2 隐私及其保护 5.3 信息安全技术
5.1 大数据安全
信息安全(Information Security):是一个综合、交叉 的学科领域,研究内容涉及安全体系结构、安全协议、密 码理论、信息分析、安全监控、应急处理等。分为3个层 次:
② 自然威胁:可能来自于自然灾害、恶劣的场地环境、电 磁辐射和电磁干扰、网络设备自然老化等。
重点在于预防
重点在于检测、恢复
人为攻击
信息的安全性(安全属性)
① 机密性:是指信息不泄露给非授权实体并供其利用的特性。
② 完整性:是指信息不能被未经授权的实体改变的特性。
③ 不可否认性:是指通信双方信息真实同一的安全属性,收 发双方均不可否认。
电信 核心数据和资源的保密性、完整性和可用性、保障用户利益、 体验和隐私的基础上发挥数据的价值
金融
对数据访问控制、处理算法、网络安全、数据管理和应用等方 面和服务水平,防范和化解金融风险
医疗
数据隐私性高于安全性和机密性,同时要安全可靠的数据存储、 完善的数据备份和管理,以帮助医生与病人进行疾病诊断,药 物开发,管理决策、完善医院服务,提高病人满意度,降低病 人流失率
大数据安全内涵:应该包括两个层面的含义:
① 保障大数据安全,是指保障大数据计算过程、数据形态、 应用价值的处理技术;
② 大数据用于安全,利用大数据技术提升信息系统安全效 能和能力的方法,涉及如何解决信息系统安全问题。
行业 安全需求
互联网 有效的安全存储和智能挖掘分析,严格执行大数据安全监管和 审批管理,从海量数据中合理发现和发掘商业机会与商业价值
⑧ 公正机制:公正人为通信双方所信任,并掌握必要信息以 一种可证实方式提供所需的保证。
数据安全:是一种主动的包含措施,包括数据本身的安全 和数据防护的安全。
① 数据本身的安全,主要是指采用现代密码算法对数据进 行主动保护,如数据保密、数据完整性、双向强身份认 证等;
② 数据防护的安全,主要是采用现代信息存储手段对数据 进行主动防护,如通过磁盘阵列、数据备份、异地容灾 等手段保证数据的安全。
• 随着大数据应用越来越多,数据的拥有者和管理者相分离, 原来的数据生命周期逐渐转变成数据的产生、传输、存储 和使用。数据以外包形式存储在云端。
保障大数据安全
• 围绕大数据全生命周期,即数据的产生、采集、传输、存 储、处理、分析、发布、展示和应用、产生新数据等阶段 进行安全防护。
• 大数据保障技术可以从物理安全、系统安全、网络安全、 存储安全、访问安全、审计安全、运营安全等角度进行考 虑。
⑤ 大数据滥用的风险:一方面,大数据本身的安全防护存 在漏洞,安全控制力度不够。另一方面攻击者利用大数 据技术进行攻击,最大限度地收集更多用户敏感信息。
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。
传统数据安全的不足
• 传统数据安全往往是围绕数据生命周期来部署,即数据的 产生、存储、使用和销毁。由于大数据的规模没有上限, 且许多数据的生命周期极为短暂,因此,常规安全产品想 要继续发挥作用,则需要解决如何根据数据存储和处理的 动态化、并行化特征,动态跟踪数据边界,管理对数据的 操作行为等。
③ 访问控制机制:对资源访问或操作加以限制的策略。
④ 完整性机制:保护数据以避免未授权的数据乱序、丢失、 重放、插入和篡改。
⑤ 鉴别交换机制:通过密码、密码技术、实体特征或占有物 提供对等实体的鉴别。
⑥ 通信业务填充机制:提供通信业务流机密性,对抗通信业 务分析。
⑦ 路由选择控制机制:使路由能动态地或预定地选取,以便 通信只在具有适当保护级别的路由上传输。
④ 可控性:是指授权实体可以对信息及信息系统实施安全监 控,控制信息系统和信息使用的特性。
⑤ 可用性:指信息能够被授权实体访问并按要求使用,信息 系统能以人们所接受的质量水平持续运行,为人们提供有 效的信息服务的特性。
安全服务 ① 鉴别服务:提供对通信中对等实体和数据来源的鉴别。
② 访问控制服务:对资源提供保护,以对抗其非授权使用 和操作。
相关文档
最新文档