大数据安全及隐私课件
大数据时代下的数据安全和隐私保护
大数据时代下的数据安全和隐私保护随着互联网技术的不断发展，我们已经步入了一个大数据时代。
在这样的时代里，数据的重要性已经不需要过多强调了，数据对于企业决策、社会治理、科学研究等方面都起到了不可替代的作用。
但是随着数据的重要性变得越来越明显，数据安全和隐私保护也变得越来越重要。
本文将浅谈大数据时代下的数据安全和隐私保护。
一、数据安全数据安全普遍面临着几个主要问题：一是防范数据泄漏，特别是对于敏感数据如个人隐私；二是保护数据不被篡改，特别是对于应用于金融、医疗等领域的数据；三是保护数据的可用性，保证数据能够在需要时被正常访问。
1、防范数据泄漏在大数据时代，各种数据源不断涌现。
为了收集这些数据，企业和机构需要建立大规模的数据中心，这些数据中心内部涉及大量的敏感数据，例如个人身份证号、个人地址、银行账号等数据。
一旦这些数据被泄露，将导致严重的后果。
因此，数据泄漏的问题是数据安全的首要问题。
企业可以通过加强员工教育、建立安全机制、加密技术等方式来防范数据泄漏。
在员工教育方面，企业要加强对员工的教育和培训，提高员工对数据安全的重视程度，使员工知道如何保护数据，如何从个人角度保护企业数据安全。
2、保护数据不被篡改数据的完整性也是数据安全的重要方面。
在大数据环境中，数据被经常用于金融、医疗等领域，必须确保数据的完整性和准确性。
异常的数据可能会导致计算的结果或分析的结论与实际不符。
因此，企业必须通过数据加密、访问控制、数据备份和恢复等方法来确保数据的完整性和准确性。
3、保证数据可用性在大数据时代，数据的可访问性是非常重要的。
无论是企业还是个人，数据的丢失都可能导致不可估量的损失。
在数据中心中，数据可用性问题主要是指保障企业内部对数据的访问。
为了确保数据的可访问性，企业需要构建强大的硬件基础设施，如高速网络、高性能存储和计算平台等，同时还需要定期备份和恢复数据。
二、隐私保护在大数据时代，个人隐私保护已经成为了社会关注的焦点。
大数据安全与隐私保护PPT - 副本 - 副本
个性化与隐私。 选择退出与选择加入 错误的选项 隐私是主观的 公司与用户
本文概要
• 这篇文章在梳理大数据研究现状的基础上，重点分析了当 前大数据所带来的安全挑战，详细阐述了当前大数据安全 与隐私保护的关键技术。需要指出的是，大数据在引入新 的安全问题和挑战的同时，也为信息安全领域带来了新的 发展契机，即基于大数据的信息安全相关技术可以反过来 用于大数据的安全和隐私保护。
用户应该有的决定权
• 1、数据采集时的隐私保护，如数据精度处理 • 2、数据共享、发布时的隐私保护，如数据的匿名处理、 人工加扰等； • 3、数据分析时的隐私保护 • 4、数据生命周期的隐私保护 • 5、隐私数据可信销毁等。
如何实现大数据访问控制
• 我个人将至放在数据处理和数据分析中间，我们要拿到这 部分被处理过的数据之后才可以分析，这个时候冯老师提 到了大数据访问控制 • Problem： • 角色控制：角色难以预设。因为其多样性的特点，很难满 足多种情况 • 对于角色的权限难以控制。同上
问题
初始阶段的认证问题。一开始没有 大量的数据要怎么办？ 用户隐私问题，问题又回来了。
有这么一段话我认为非常好
• 大数据带来了新的安全问题，但是它本身也是解决问题的 重要手段。 • 论文中提到的：基于大数据的数据真实性分析、生物认证 等 • 除了技术上面的难关之外，还必须有相关的政策法规出台， 次啊能更好的解决大数据安全与隐私保护问题。
• 我觉得这个是最近的一个热点，如果有同学感兴趣可以研究一下。 • 简单的理解，APT攻击就是一类特定的攻击，为了获取某个组织甚至 是国家的重要信息，有针对性的进行的一系列攻击行为的整个过程。 APT攻击利用了多种攻击手段，包括各种最先进的手段和社会工程学 方法，一步一步的获取进入组织内部的权限。APT往往利用组织内部 的人员作为攻击跳板。有时候，攻击者会针对被攻击对象编写专门的 攻击程序，而非使用一些通用的攻击代码。此外，APT攻击具有持续 性，甚至长达1年，这种持续体现在攻击者不断尝试各种攻击手段， 以及在渗透到网络内部后长期蛰伏，不断收集各种信息，直到收集到 重要情报。总之，APT攻击具有很强的特定性，特指有明确目的的攻 击，而非随意的攻击。因而，APT攻击也是Cyberwar， Cybersecurity重点关注的问题。
大数据安全与隐私保护技术
大数据安全与隐私保护技术1、大数据安全的背景和意义：早期数据存储以及传输的方式并不是很安全，通常是通过纸质文件、U盘等物理设备进行传输。
而随着大数据时代的来临，数据的存储、传输、分析、处理等方式得到了彻底的变革。
这也意味着，随之而来的安全问题也变得越来越复杂。
大数据的泄露和篡改等安全问题不仅仅对个体隐私造成影响，甚至对于国家的安全也存在着巨大的威胁。
2、大数据安全的威胁在数字化时代，我们面临着更多的威胁，因为随着网络攻击和数字间谍活动的增加，抢夺大规模数据集的行为日益增多。
数据被篡改、窃取、滥用，损害了个人及企业的利益，甚至危及国家的安全。
以下是目前大数据安全所面临的主要威胁：2.1 数据泄露数据泄露型攻击利用各种技术来获取数据，如暴力破解、社交工程、漏洞利用等方法，这些攻击均可能导致数据的泄露。
泄露的数据可能是个人的身份信息、银行账户数据等，因此严重影响到了个人以及企业的利益。
2.2 安全漏洞由于软件的漏洞和系统管理失误等原因，攻击者可能会获得身份验证等凭证，利用这些漏洞在系统中远程执行程序或获取信息。
2.3 恶意软件恶意软件有多种类型，如蠕虫、病毒、木马、恶意广告等，这些软件可能会下载额外的恶意软件，或者记录敏感信息，损害系统、企业甚至国家安全。
2.4 攻击者攻击者的种类也多种多样，包括黑客、相关组织以及跨国公司等，在数字化世界中，无恶不作的攻击者危害极大。
3、大数据安全技术针对大数据安全所面临的威胁，出现了多种技术手段来保护数据的安全，下面我们将介绍一些主要的技术手段。
3.1 数据加密和解密技术加密技术可以保护数据，使其无法被第三方获取和解密，保证数据的机密性。
通常采用的加密手段有对称加密和非对称加密，前者通过使用相同的密钥来加密和解密数据，后者采用公钥加密和私钥解密的方式进行数据的加密传输。
3.2 数据匿名化技术数据匿名化技术是一种可以保护个人隐私的方法，通过数据匿名化技术，可以隐藏或模糊数据的真实来源和属性，从而保护数据的隐私。
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
(完整版)信息安全课件
常见的网络安全协议
01
包括SSL/TLS、IPSec、SNMPv3等，用于确保网络通信的安全
；
网络安全标准
02
包括ISO 27001、NIST SP 800-53等，提供了一套完整的信息
安全管理框架和最佳实践；
密码学基础
03
了解密码学原理、加密算法以及数字签名等基本概念。
网络安全管理策略与实践
1 2
篡改。
密钥管理
建立完善的密钥管理体系，包括 密钥生成、存储、使用和销毁等
环节，确保密钥安全。
数据备份与恢复策略
数据备份策略
制定定期备份计划，采用全量备份、增量备份和差异备份等方式 ，确保数据可恢复。
数据恢复机制
建立快速有效的数据恢复机制，包括备份数据恢复、容灾备份等 ，降低数据丢失风险。
备份数据安全性
重要性
保护个人隐私和企业 秘密。
维护信息系统正常运 行，避免业务中断。
防范网络攻击和数据 泄露，减少经济损失 和声誉损害。
信息安全的发展历程
萌芽阶段
成熟阶段
20世纪70年代前，信息安全主要关注 密码学和保密通信。
21世纪初至今，信息安全已成为一个 综合性的学科领域，涵盖了密码学、 网络安全、应用安全、数据安全等多 个方面。
安全事件的能力。
05
应用系统安全防护
Web应用安全漏洞与防范
常见的Web应用安全漏洞
SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）、文件上传漏洞、跨站请求伪造（CSRF）等。
漏洞防范措施
输入验证、参数化查询、输出编码、HTTP头设置等。
Web应用防火墙（WAF）
通过WAF对恶意请求进行拦截和过滤，保护Web应用免受攻击。
大数据培训课件
智能交通
运用大数据技术对交通流量、路 况、交通事故等多源数据进行挖 掘和分析，实现交通拥堵的预测 和疏导，提高交通运行效率和安 全性。
环境保护
利用大数据技术对环境监测数据 进行实时分析和预测，及时发现 和解决环境问题，为环境保护和 可持续发展提供有力支持。
THANKS
感谢观看
数据传输安全
分析数据传输过程中可能面临的安全威胁，探讨 如何通过SSL/TLS等协议来确保数据传输的安全 性。
密钥管理
阐述密钥管理的重要性和挑战，介绍常见的密钥 管理技术（如密钥交换、密钥存储等）及其最佳 实践。
数据脱敏与匿名化处理
数据脱敏技术
01
探讨数据脱敏的原理和方法，包括静态数据脱敏和动态数据脱
化规律。
社区发现
识别社交网络中的社区结构，分 析社区内的交互行为和信息传播
机制。
网络传播分析
研究信息在社交网络中的传播路 径、速度和影响范围，为舆情监
控和营销策略提供支持。
06
大数据安全与隐私保护
数据加密与传输安全
1 2 3
数据加密技术
介绍常见的加密算法（如AES、RSA等）及其原 理，探讨如何在实际应用中选择合适的加密算法 来保护数据的机密性。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据技术架构
分布式存储技术
Hadoop的HDFS、HBase、 Cassandra等，用于存储海量
数据。
分布式计算技术
MapReduce、Spark、Flink等 ，用于处理和分析大数据。
文本挖掘与情感分析
大数据时代的隐私保护与数据安全
大数据时代的隐私保护与数据安全随着大数据时代的到来，个人隐私保护和数据安全成为了一个重要的议题。
在大数据时代，大规模收集和分析数据已经成为了各行各业的常态，包括政府、企业、社会组织等都在积极参与大数据的应用与开发。
然而，这些数据的收集与利用也带来了隐私泄露和数据安全的风险。
因此，如何在大数据时代保护个人隐私和确保数据安全成为了迫切需要解决的问题。
一、大数据时代的个人隐私保护问题在大数据时代，个人隐私面临着诸多挑战。
一方面，大数据的收集范围越来越广，包括个人身份信息、位置信息、行为数据等，这些数据的采集不可避免地涉及个人隐私。
另一方面，大数据技术的快速发展也使得个人隐私泄露的风险不断增加。
例如，通过数据挖掘和分析技术，可以轻松地将看似无关的数据进行关联，从而揭示出个人的隐私信息。
这给个人隐私保护带来了巨大的挑战。
针对大数据时代个人隐私保护的问题，有几个方面的解决途径。
首先，需要加强对个人隐私权的法律保护。
制定和完善相关法律法规，明确个人隐私的界定和保护范围，加大对个人隐私泄露行为的惩处力度，为个人隐私保护提供有力的法律保障。
其次，个人需要提高个人隐私意识和保护意识，积极采取一系列措施来保护自己的隐私。
例如，不轻易透露个人敏感信息，在使用互联网时注意个人隐私的保护等。
最后，需要引入技术手段来加强个人隐私的保护。
例如，使用数据加密和脱敏技术来保护数据，采用匿名化技术来保护个人隐私等。
二、大数据时代的数据安全问题在大数据时代，数据安全是一个极其重要的问题。
随着数据的大规模存储和传输，数据泄露和数据被篡改的风险也相应增加。
一旦数据被泄露或者篡改，不仅会给个人带来巨大的损失，也会给社会和国家带来严重的后果。
因此，保障大数据的安全具有十分重要的意义。
为了保障大数据的安全，需要采取一系列的措施。
首先，加强数据的存储和传输加密。
将数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据被非法获取和篡改。
其次，建立完善的权限管理机制。
大数据时代的信息安全与隐私保护
大数据时代的信息安全与隐私保护随着科技的进步和信息化时代的到来，大数据的应用已经成为了一项不可或缺的技术。
但是，大数据技术的广泛应用也带来了一系列的安全问题和隐私泄露问题。
在这个看似方便实用的大数据时代，我们应该如何保障自己的信息安全和隐私呢？首先，我们需要了解大数据时代的安全风险。
在大数据的应用过程中，我们需要收集、存储、处理大量的数据，在这个过程中，很容易遇到数据泄露、数据篡改、数据丢失、数据被盗用等安全问题。
另外，在大数据的分析过程中，我们也会涉及到一些涉密信息，如医疗记录、社保数据、企业财务数据等，如果这些信息不当处理，就可能会导致重大的安全问题和隐私泄露。
所以，我们需要采取一系列的措施来保障大数据时代的信息安全和隐私保护。
首先，我们需要加强大数据安全意识的培养。
只有广泛普及安全意识，提高全民的安全防范意识，才能提高每个人的自我保护意识，防止一些安全问题的发生。
其次，我们需要建立一套完整的大数据安全机制。
安全机制包括防火墙、入侵检测、数据备份、加密算法等安全措施，同时要确保数据的合法、合规和规范。
最后，我们需要加强法律条款的建设，完善现有的法律法规，制定更加严格的安全规定和隐私保护法律，加大对违规行为的惩罚力度，提高监管的实效性和可靠性。
除了对大数据时代的信息安全做出一系列的措施，我们还需要探究如何更好地保障隐私保护。
保护个人隐私是一项公认的人权保护，任何机构和个人都有义务保障他人的隐私权。
在大数据时代，我们需要加密并匿名化处理涉密信息，避免个人敏感信息被滥用。
同时，我们需要建立一套严格的隐私保护机制，加强个人权益的保护，对于泄露个人隐私的行为，要坚决予以打击和惩罚。
从以上几点来看，建立一个安全可靠的大数据系统，需要全社会的共同努力。
我们应该加强安全意识的培养，提高安全防范意识；加强对大数据的可控性和管控力度，建立一套完整的安全机制；加强法律法规的建设，加强强制性规定和对违规行为的打击力度；加强隐私保护的机制建设，实现涉密信息的加密处理和匿名化措施，强化对个人权益的保护。
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。
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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
❖ 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
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
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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
4
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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
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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。
信息安全专业PPT课件
2024/1/30
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数据库安全管理与加密
01
02
03
04
数据库安全威胁
数据泄露、篡改、损坏等。
数据库安全管理
访问控制、审计追踪、备份恢 复等。
数据库加密技术
透明加密、存储加密、传输加 密等。
最佳实践
使用强密码、定期更新补丁、 限制远程访问等。
2024/1/30
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移动应用安全问题与挑战
移动应用安全威胁
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03
网络与通信安全
2024/1/30
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网络通信原理与安全漏洞
网络通信原理
介绍OSI七层模型、 TCP/IP协议栈等基本概念 ，阐述数据在网络中的传 输过程。
2024/1/30
安全漏洞
分析网络通信中可能存在 的安全漏洞，如ARP欺骗 、IP欺骗、端口扫描等。
漏洞利用
讲解攻击者如何利用这些 漏洞实施攻击，如中间人 攻击、拒绝服务攻击等。
定义、作用、意义等
信息安全管理体系建设流程
规划、实施、检查、改进等步骤的详细阐述
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信息安全管理体系标准
ISO 27001等标准的介绍与解读
信息安全管理体系实施要点
组织架构、职责划分、资源保障等方面的关 键要素
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信息安全风险评估与应对
信息安全风险评估概述
定义、目的、意义等
信息安全风险评估方法
信息安全专业PPT 课件
2024/1/30
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目录
• 信息安全概述 • 信息安全技术基础 • 网络与通信安全 • 应用系统安全 • 数据安全与隐私保护 • 信息安全管理与法规
2024/1/30
2
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。
大数据安全与个人隐私保护主题班会PPT课件
随着大数据技术的快速发展,个人信息安全和隐私保护日益受到重视。本节将探讨大数据时代下隐私安全的挑战,并提出可行的保护措施。
by w k
什么是大数据?
数据量大
大数据指的是数据量巨大、种类繁多,从 TB 级到 ZB 级的各类结构化和非结构化数据。这些数据来自多个来源,如社交媒体、物联网设备等。
大数据企业的隐私保护措施
加密技术
采用先进的加密算法保护客户数据,防止未经授权的访问和泄露。
访问控制
建立完善的权限管理系统,限制员工对敏感数据的访问范围。
数据匿名化
对收集的个人信息进行脱敏处理,减少隐私风险。
安全审计
定期开展安全审计和风险评估,及时发现并修复安全漏洞。
政府在隐私保护中的责任
1
制定法律法规
4
保持冷静
当遇到可疑情况时,保持冷静并寻求专业人士的帮助。
养成良好的隐私保护习惯
注意信息泄露
谨慎地管理个人信息,避免在公共场合泄露敏感信息。
审慎使用设备
定期检查手机、电脑等设备的隐私设置,确保隐私安全。
谨慎上网行为
上网时保持警惕,小心谨慎地浏览网页,避免不必要的信息泄露。
合理使用社交
在社交媒体上只分享适当的内容,并设置良好的隐私保护。
政府应制定明确的隐私保护法律,规范企业和个人的数据收集、使用和共享行为。
2
加强执法力度
政府要加大对隐私违法行为的打击力度,维护公众的合法权益。
3
引导企业自律
政府应鼓励企业建立健全的隐私保护机制,主动保护用户隐私。
4
提升公众意识
政府应加大对隐私保护的宣传教育,增强公众的隐私保护意识。
立法保护个人隐私权
大数据安全及隐私保护技术
大数据安全及隐私保护技术一、引言随着现代社会信息化程度不断加深，大数据的普及和应用已成为不可避免的趋势。
然而，大数据的大规模采集、传输、存储和处理涉及到许多安全问题，如数据泄露、隐私侵犯等。
大数据安全和隐私保护已成为当前研究热点和难点，因此本文将重点探讨大数据安全和隐私保护技术。
二、大数据安全技术1. 认证和授权技术认证和授权技术是保障大数据安全的重要手段之一。
认证技术主要是身份验证，通常使用的是密码、密钥、证书等方式进行身份验证。
授权技术主要是资源的控制，即在认证通过的基础上，控制用户的访问权限，避免用户越权访问数据。
2. 数据加密技术数据加密技术是大数据安全保障的重要手段，主要分为对称加密和非对称加密技术。
对称加密技术指数据发送方和接收方使用相同的密钥进行数据加密和解密。
而非对称加密则指使用公钥进行数据加密，使用私钥进行数据解密。
数据加密技术能够有效保护大数据的安全性，避免敏感数据的泄露。
3. 数据备份和恢复技术数据备份和恢复技术是保障大数据安全的重要手段之一，采用数据备份技术可以在数据意外丢失或损坏时，通过备份数据的方式进行恢复。
备份技术可采用冷备份、热备份以及多副本备份等方式，以保证数据的备份准确性和时效性。
三、大数据隐私保护技术1. 数据匿名化技术数据匿名化技术是一种保护大数据隐私的重要手段。
通过对数据进行去标识化、脱敏化等方式处理，避免敏感信息被泄露。
这种技术通常使用的是数据替换、数据切分、数据加噪等方式对数据进行匿名化处理。
2. 数据访问权限控制技术数据的访问权限控制技术是保障大数据安全的重要手段之一。
为保护用户的隐私信息，需要实现访问数据的用户进行身份认证和授权才能够访问数据。
在访问控制技术中，通常采用的是基于角色的访问控制、基于属性的访问控制以及基于策略的访问控制等方式进行访问控制。
3. 数据搜索技术数据搜索技术是一种保护大数据隐私的有效手段，可以对数据进行搜索的同时保护隐私信息。
大数据的隐私与安全问题及防范措施
大数据的隐私与安全问题及防范措施随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的热门话题。
大数据的应用给我们的生活带来了很多便利，但同时也引发了一系列的隐私与安全问题。
本文将探讨大数据的隐私与安全问题，并提出相应的防范措施。
一、大数据的隐私问题1.1 数据泄露大数据的核心是数据的收集和分析，而这些数据往往包含了个人的隐私信息。
一旦这些数据泄露，个人的隐私将面临被滥用的风险。
例如，个人的身份证号码、银行账户信息等一旦被泄露，可能会导致身份盗用、财产损失等问题。
1.2 数据滥用大数据的应用范围广泛，包括商业、政府等各个领域。
然而，一些不法分子可能会利用大数据来进行非法活动，如诈骗、侵犯个人权益等。
这些滥用行为给个人和社会带来了巨大的损失。
1.3 数据操纵大数据的分析结果往往会对决策产生重要影响。
然而，一些不法分子可能会通过操纵数据来达到自己的目的。
例如，一些商家可能会通过操纵销售数据来夸大产品的销量，从而欺骗消费者。
二、大数据的安全问题2.1 数据存储安全大数据的存储是一个重要环节，如果数据存储不安全，将会给隐私带来巨大的风险。
因此，确保数据存储的安全性是非常重要的。
采取加密技术、访问控制等措施可以有效保护数据的安全。
2.2 数据传输安全大数据的传输过程中也存在安全风险。
一旦数据在传输过程中被窃取或篡改，将会对数据的完整性和可信度产生严重影响。
因此，采取加密传输、身份验证等措施可以有效保护数据的传输安全。
2.3 数据处理安全大数据的处理过程中也存在安全问题。
一些恶意软件可能会通过操纵数据来达到自己的目的，从而对数据的处理结果产生影响。
因此，确保数据处理的安全性是非常重要的。
采取数据验证、异常检测等措施可以有效保护数据的处理安全。
三、大数据的防范措施3.1 加强法律法规建设针对大数据的隐私与安全问题，加强法律法规的建设是非常重要的。
相关部门应制定相应的法律法规，明确大数据的隐私保护和安全要求，加强对违法行为的打击力度。
大数据分析知识：数据安全——保障数据完整性与隐私保护
大数据分析知识：数据安全——保障数据完整性与隐私保护数据安全是大数据分析的关键之一。
在处理海量数据的同时，保证数据完整性和隐私保护是大数据分析的基础。
本文将探讨数据安全的概念、数据完整性和隐私保护的重要性，以及如何保障数据的完整性和隐私保护。
一、数据安全概述随着数字化时代的到来，数据变得越来越庞大和复杂，人们为了更好的运用数据，进行了大规模的数据收集和处理。
但是大数据分析也面临着许多挑战，其中就包括保证数据安全。
数据安全包括数据完整性和隐私保护两个方面。
二、数据完整性数据完整性指的是数据的准确性、完整性和一致性。
大数据分析需要处理的数据量非常庞大，包括结构化的数据和非结构化的数据。
为了保证大数据分析的准确性，必须确保数据的完整性。
数据完整性的核心在于数据的质量，数据质量越高，则数据分析的效果越理想。
为了保障数据的完整性，需要采取以下的措施：1.数据采集：数据的来源和采集方法直接影响到数据的完整性，因此必须采用合适的数据采集方法。
2.数据清洗：在数据分析之前，必须进行数据清洗，包括数据去重、数据格式化、数据规范化等。
3.数据备份：数据的备份是数据完整性的基础，当数据出现损坏或丢失时，备份可以恢复数据。
4.数据备案：在处理大规模数据时，需要进行数据备案，以保证数据来源的合法性和数据的完整性。
三、隐私保护隐私保护是大数据分析的基本原则之一。
大数据分析的数据收集范围非常广泛，包括个人信息、商业机密等。
如果不加以保护，极可能引发安全隐患和泄露数据风险。
因此，对于大数据分析，隐私保护非常重要。
为了保障隐私，需要采取以下的措施：1.数据加密：对于敏感数据需要进行加密，比如支付信息、身份证信息等。
2.用户认证：在进行数据处理和数据共享时，必须进行用户身份认证。
3.权限管理：对于不同权限的人员，数据的访问控制方式不同。
比如管理人员可以获取更多数据权限，而其他人员只能获取部分数据权限。
4.风险评估：定期进行风险评估，发现和纠正安全缺陷和漏洞，提高隐私保护能力。
大数据安全与隐私保护(PPT 24张)
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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。 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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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
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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
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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
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大数据安全与隐私保护
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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
大数据时代下的隐私保护与个人信息安全
大数据时代下的隐私保护与个人信息安全在信息化与数字化的时代，大数据已经成为了各类应用的重要基础，并为我们提供了许多便捷和智能的服务。
但与此同时，大数据的应用场景中不可避免的涉及到了用户的隐私和个人信息。
保护用户的隐私和信息安全已经成为一个越来越重要的问题。
大数据时代的隐私保护挑战在大数据时代，隐私泄露问题变得越来越严重。
因为大数据可以帮助企业和机构收集到大量的用户信息，如用户喜好，购买记录，搜索记录，浏览记录等等。
这样，互联网公司可以通过用户数据来推荐产品，便秘用户使用体验和精准投放广告等，从而提升服务水平和客户忠诚度。
不过，这些数据的用途也有可能与个人隐私存在一定程度上的冲突。
如果这些信息被泄露，可能对个人造成较大的伤害。
如信用卡号，电话号码，社交账号密码等都可能被黑客盗取，易被用于恶意攻击，造成波及范围极广的信息泄露。
因此，大数据安全与隐私保护问题，已经被越来越多的人所关注。
隐私保护的应对策略随着大数据的蓬勃发展，在大数据隐私保护方面也出现了很多应对策略。
以下是一些最常见的隐私保护策略：1、个人信息加密在用户数据收集的过程中，可以通过对个人信息进行加密来保障用户数据的隐私不被窃取。
用户数据可以通过数据掩盖、数据加密等技术手段进行保护，确保数据传输和存储的安全。
2、匿名化处理这种处理方法将识别信息去除，转化为匿名标记，使个人所涉及的信息与识别信息分离，从而实现数据隐私保护。
3、牵制处理这种处理方法是一种折衷方案，是在保证数据使用的前提下保护用户隐私。
这种处理方法会在数据中添加一些约束条件，对敏感数据进行处理，从而保护数据隐私。
总之，在保护用户的隐私时，要充分考虑用户的感受，尽可能保留用户的隐私并确保其数据的存储安全。
个人信息安全的理念大数据时代的个人信息安全可谓是一项挑战。
为了保护个人数据的安全，我们需要从以下几个方面来加强保护。
1、个人信息保护意识对个人信息安全的保护，用户需要时刻保持警惕，提高信息安全的意识。
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
• 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。
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
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。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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。
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 面提出安全要求，期望利用大数据安全技术加强金融机构的内 部控制，提供金融监管和服务水平，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
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。