大数据的安全与隐私保护

大数据的安全与隐私保护

【摘要】网络的迅速发展，带来了大数据时代。大数据对人们的日常生活、生产经济方式等都有着潜移默化的影响，是现今社会各界的关注热点。目前而言大数据的收集、综合应用技术还不够成熟，

使用大数据的同时还面临着一系列的安全问题：信息真实性没有保障，用户隐私泄露。文章根据大数据的基本概述，结合当前发展大数据所

面对的安全挑战，对大数据安全与隐私保护关键技术进行探讨。

On the Big Data Security and Privacy Protections

Zhang Zhi-ping

(Qinhuangdao Municipal Human Resources and Social Security Bureau Information Center HebeiQinhuangdao 066000)

【】The rapid development of the network ，bringing the era of big data. Impact of big data on people's daily life ，production economics and so has a subtle way ，is now the concerns of the community hot spots. Currently the collection of data in terms of large ，integrated application of technology is not mature enough ，the use of large data ，while also facing a series of security problems ：there is no guarantee the authenticity of

basic outlines of big data ，combined with the current development of big data security challenges faced by large data security and privacy protection of key technologies of micro probe.

【Keywords 】big data; data security; information security; privacy

1引言

随着各行各业对数据的大量使用，大数据继移动互联网、云计算、物联网之后成为信息技术领域的一大标志。由于这么一个庞大而复杂的数据系统形成，人们对于数据信息的分析、深入研究都变得不那么容易。要处理以及管理如此复杂的数据系统，需要更全面的安全与隐私保护技术，但现在人们面对的是大数据日益显现的信息安全与隐私问题。这是需要整个信息技术行业重视并积极寻找解决方法的一大挑战。

2大数据

2.1大数据的来源和特征大数据是指很难使用现在的数据库管理工具或者数据处理方法去处理的，规模庞大且结构复杂的数据集合。

数据来源可以分为：（1）由人们自愿发出的，人们在互联网上发布的图片、文字、音频等各种数据信息; （2）由机器产生的，存储于计算机中的各类日志、文件、数据库、媒体资料等;（3）物品属性类的，设备记录数据，如仓库记录的各种产品信息、天文望眼镜中计算所得的数据等。

大数据的特征：(1)规模性一一就像前面提到的一样，大数据庞大而复杂，据统计2012 年全球的总信息量已有2.7ZB，预计2015年会增加到8ZB; (2)多样性一一在以往，为方便存储及查看，数据多是以文本为主的结构化数据，而现在由于人们对信息载体要求的多样化，使得包含图片和音频等信息的非结构化数据越来越多了；( 3)价值性——通过对整体数据进行分析和统计，提取出有价值的部分供使用者使用也是大数据的基本特性之一；(4)高速性一一在信息爆炸的时代，人们对高效率的处理信息并提供实时信息的需求也越来越大。

2.2大数据目标分析

大数据分析大多用于科学、医学、商业等不同领域中，用途大为不同，但是他们分析数据的目标不外乎三种。( 1)为获得有价值的信息，对包含大量信息的原始数据进行不同角度的分析、整合，最终总结出较为精华的信息以帮助人们看清事物的本质，掌握事物的发展运作规律，然后对事物事物的下一步发展做出预测反应。例如对于时装销售领域的企业，市场部通过分析消费者的消费数据，可以了解消费者的消费趋向和需求，便可提前生产出较有市场的产品，以满足消费者。( 2)通过多维度地分析累积的数据不仅可以使人们掌握大体的群体特征，还可以具体描述出不同个体的差别，企业可以依据这些数据为客户推出更为

人性化的服务。例如亚马逊通过对用户在购买物品之前的行为信息（即

搜索、浏览、加入购物车和购买等行为）进行分析，可以了解到用户的购买目标和购买时的心理活动，实行有效的推荐。（3）在信息可以通过网络迅速传播的条件下，辨别数据信息的真伪更加需要对数据进行具体分析。错误的数据所提供的信息，可能会使得使用者做出不正确的决定，有时更会造成不可挽回的错误。因而，要对数据进行具体深入的分析，取其精华，去其糟粕。例如过滤邮箱里的垃圾邮件，这也可以使用到大数据分析技术，使用户免受干扰。

3大数据所面临的安全考验3.1 大数据中用户隐私保护

从近几年发生的用户信息泄露事件来看，用户隐私的泄露对用户造成了很大的困扰。根据需要保护的隐私内容，隐私保护又可以分为：对未知的隐私保护、对标识符的匿名保护、对连接关系间的匿名保护。但事实上除开用户隐私泄露，还有一些困扰是部分企业通过对大数据分析而预测到用户的行为和生活状态，进而掌握用户的生活习惯、爱好、消费记录等，并对用户进行广告推荐等等。现今有很多企业只是对用户隐私进行简单的匿名处理，以为只要公开的信息里不含有用户标识符就可以很好地保护用户的隐私，其实不然。目前在收集、存储、管理和应用用户信息过程中对用户的隐私保护主要是靠企业的自律，极其缺乏相应的监督标准、条规。用户有权了解自己的数据信息在商业活

动中

如何使用、被用于何处。

3.2大数据的可信度在大数据中，有很多数据是带有迷惑性的，