大数据背景下的隐私保护问题研究

大数据的分析挖掘技术实现了散乱数据的潜在价值,也让人们的个人隐私面临威胁。大数据背景下的个人隐私分散隐匿于海量数据中,各数据间相互关联。数据化的个人隐私具有商业价值,促进了个人数据的挖掘。数据主体隐私保护意识欠缺,除了被动的隐私泄露,还有"数据化表演"的自我隐私披露。大数据背景下,个人隐私保护首先要明确立法,划分权责,加强对大数据产业运营的监管;其次,建立信息生态系统,模拟自然界的规律,为大数据的有序开发共享制定法则;同时还要提高用户对个人数据自我披露后果的预见性,有意识地防范个人隐私泄露。     

大数据环境下图书馆用户的隐私保护研究

大数据的应用给图书馆工作带来了极大便利,显著提高了图书馆服务效率,但同时也使用户隐私泄露更加严重,陷入了服务效率提高和用户满意度下降的矛盾.分析了大数据环境下图书馆用户隐私泄露的问题,并提出了相应的用户隐私保护措施,以期在利用大数据服务的同时保护好用户隐私.     

大数据环境下的用户隐私保护及其对策研究

简要介绍了大数据的研究背景和保护用户隐私的意义,分析了大数据环境下的信息安全、用户隐私保护存在的问题及数据安全风险,指出了用户数据保护溯源机制在数据安全存储中的作用,从技术和管理角度提出了保护用户数据隐私的对策。     

大数据时代个人隐私安全保护问题研究

本文从大数据时代个人隐私定义以及内涵、大数据时代个人隐私安全保护的迫切性两方面来阐述,分析当前大数据时代个人隐私安全现状及存在的问题,包括政府监管力度不足和效果不好、西方敌对势力恶意渗透、网络环境和生态环境有待净化、个人上网习惯有待改变和安全意识有待提升等,就大数据时代个人隐私安全保护提出了一些对策和建议。     

大数据隐私保护过程中的博弈目标漂移现象及其控制

考虑到大数据在使用的过程中面临着诸多的安全风险,与传统信息风险相比,其复杂性表现在与空间、时间、关联关系等方面,利用大数据相关访问者与信息拥有者博弈模型,发现存在博弈目标漂移现象。建立了一个考虑博弈目标漂移的大数据隐私保护模型,该模型了考虑大数据在空间、时间、关联关系上存在的风险。通过实验与传统模型进行比较,研究表明,考虑博弈目标漂移的大数据隐私保护模型能够在提供必要信息的情况下有效地保护隐私信息。     

基于云计算的大数据安全隐私保护

基于混合云提出了一种高效数据隐私保护模型,研究表明:通过引入非对称加密算法来加密双方通信用的对称密钥,较好地提高了云传输的安全性.     

基于二分关联图的大数据隐私保护方法

针对目前大数据缺乏群组隐私保护的问题,提出一种基于二分关联图的大数据群组隐私保护方法,在不同群组隐私层级的二分关联图中保护数据隐私。所提算法通过关联图分层(association graph layering, AGL)和层级群组差分隐私(hierarchical group differential privacy, HGDP),实现发布大数据的群组隐私保护。关联图分层将给定关联图的节点和边分组,通过划分二分关联图的节点最小化每个层级的敏感度,可以向不同权限的用户公开不同层级的子图;在层级群组差分隐私过程中,对不同层级选择灵敏度并计算方差,重复聚合噪声减少方差,通过高斯机制进行子图噪声注入,实现分层关联图的扰动,以保证每个层级的群组隐私。实验结果表明,所提方法可以用来保护群组数据的综合敏感信息,并且比其他方法具有更好的隐私保护效果和更高的数据可用性。     

大数据处理和分析中的隐私保护研究综述

大数据的处理和分析可以获取数据中蕴含的巨大价值,具有重要的理论和实际意义。然而,大数据中的敏感信息可能在数据的处理和分析过程中遭到暴露,给用户带来风险和危害。如何在保证隐私的情况下,仍然能对大数据进行处理和分析面临重大挑战。近年来,已有不少面向数据发布和分析过程中的隐私保护,尤其是差分隐私保护展开了大量研究。在大数据时代,有必要对现有隐私保护工作进行整理总结。首先梳理了隐私保护的不同手段和模型的演变;然后介绍了差分隐私的定义及其主要特性;接下来,重点阐述了数据发布和数据分析中基于差分隐私的保护研究的现状;最后,总结了进一步研究的挑战和未来的研究前景,明确了大数据场景下隐私保护的研究方向。     

面向数据隐私差异的隐私保护数据发布方法

针对关系型数据中多维敏感属性隐私差异所引起的隐私保护效用降低问题,提出了一种能有效表达多维敏感属性隐私差异的隐私保护数据发布方法.基于一种多维桶分组技术(MSB)对数据集的多维敏感属性隐私差异以及记录价值进行量化区分,给出记录分组优先级参数的计算方法,进而可实现基于记录分组优先级参数多维桶记录分组(TPSB)算法的隐私保护数据发布.实验结果表明:在权重参数合理赋值条件下,该方法在保证数据发布效率的同时可有效提升数据发布的质量.     

关于大数据时代高校图书馆文献检索课的思考

大数据时代的到来,对各行各业及整个社会带来了根本性的变革。介绍了大数据时代的内涵与外延,阐述了高校图书馆开设文献检索课的重要性,重点分析了大数据时代对高校图书馆文献检索课的影响,并提出了几点建议,以期推动对大数据时代高校图书馆文献检索课的深入研究。     

电子校务数据发布中的隐私保护

数据发布中的隐私保护就是将数据发布与隐私保护技术相结合,在保护隐私的前提下,发布较为准确的数据,实现隐私信息的合理保护和获得数据的最大效用.对隐私保护问题进行了阐述,并且对电子校务数据隐私保护系统的整体设计思想、体系结构做了论述.     

保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术

针对智能电网中的大数据安全和隐私保护问题,梳理了当前智能电网大数据安全与隐私保护关键技术,按照保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术路线,提出一种保护隐私的智能电网关联规则挖掘方案,即使用简单的加法秘密共享方案,加密和发送电表数据给可信第三方,并在安全聚合协议下汇总电表数据,使用安全多方计算关联规则的支持度和置信度。保护隐私的智能电网大数据挖掘使得电力公司在不泄露客户隐私信息的前提下,能够提高服务质量。     

大数据时代消防监督检查工作创新研究

现阶段,各大城市火灾险情发生的频率有逐年上升的趋势,这种状况表明目前国内各大城市消防监管任务执行不到位,广大人民群众消防安全理念需要提高.因此,本文根据最先进的大数据技术特性,整理出目前国内各大城市消防监督检查任务过程中的潜在问题,并且给出针对性较强的解决方案,希望帮助消防监督检查工作品质取得显著提高.     

大数据时代的思维变革

大数据正向我们扑面而来,世界正急速地被推入大数据时代。随着大数据时代的来临,人类的思维方式也将产生巨大的改变,因此我们必须从以往的小数据思维迅速转换成大数据思维,以适应这场急速的变革。大数据思维具有整体性、多样性、平等性、开放性、相关性和生长性等特征,从本质上来说它是一种复杂性思维。大数据思维获得了技术上的实现,因而影响更加巨大和深远。     

大数据安全标准现状和思考

随着中国《网络安全法》《网络产品和服务安全审查办法(试行)》《数据安全管理办法(征求意见稿)》等法律法规的陆续实施,对大数据运营商提出了诸多合规要求。如何应对大数据时代日益显著的数据安全风险,确保其符合网络安全法律法规政策,需要对网络运营者数据业务及安全管控措施进行规范化。在明确了大数据安全内涵、指出了大数据产业面临的安全挑战后,对照工业界大数据平台和大数据应用安全解决方案阐述了大数据安全目标及其大数据平台与应用关键技术与机制。     

浅谈大数据时代的大变革

大数据是继云计算、物联网、移动互联网之后又一次颠覆性的技术革命,开启了一次重大的时代转型。大数据已经撼动了世界的方方面面,从科技到医疗、政府、教育、经济以及社会的其他各个领域。     

浅谈大数据时代数据信息现状及发展

大数据开启了一个时代的转型,给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。本文介绍了大数据时代出现的必然性,分析大数据时代数据的特点,从而阐述大数据时代背景下信息的特点。     

浅谈大数据时代的数据挖掘和数据可视化

大数据时代下数据量的爆炸式增长,使得分析和解读大数据显得尤为重要. 阐述了解析数据工具——数据挖掘和数据可视化技术,重点探讨了两者创新性结合的重要意义和实际效果.