大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

工程學(xué)院 楊 華 郭 程

大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)

工程學(xué)院 楊 華 郭 程

大數(shù)據(jù)是當(dāng)前知識界和產(chǎn)業(yè)界研究的熱點(diǎn)，正影響著人們的生活方式、思維模式及工作習(xí)慣。但目前大數(shù)據(jù)在收集、存儲(chǔ)和處理過程中面臨著諸多安全風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)所導(dǎo)致的隱私泄密為用戶帶來嚴(yán)重困擾。虛假數(shù)據(jù)將導(dǎo)致錯(cuò)誤或無效的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。該文分析了大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)所面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。整理了若干技術(shù)及最新的進(jìn)展，指出了在大數(shù)據(jù)引入安全問題的同時(shí)，也是解決信息安全問題的有效手段，它為信息安全領(lǐng)域的發(fā)展帶來了新的契機(jī)。

大數(shù)據(jù)；隱私保護(hù)；信息安全

當(dāng)今，社會(huì)信息化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展導(dǎo)致數(shù)據(jù)爆炸式增長。據(jù)統(tǒng)計(jì)，平均每秒有200萬用戶在使用谷歌搜索，F(xiàn)acebook用戶每天共享的東西超過40億，推特每天處理的推特?cái)?shù)量超過3.4個(gè)億。

目前，大數(shù)據(jù)已成為繼云計(jì)算之后信息技術(shù)領(lǐng)域的另一個(gè)信息產(chǎn)業(yè)增長點(diǎn)。據(jù)GarTener預(yù)測，到2016年全球在大數(shù)據(jù)方面的總花費(fèi)將達(dá)到2320億美元。GarTner將“大數(shù)據(jù)”技術(shù)列入2012年對眾多公司和組織機(jī)構(gòu)具有戰(zhàn)略意義的十大技術(shù)與趨勢之一。不僅如此，作為國家和社會(huì)的主要管理者，各國政府也是大數(shù)據(jù)技術(shù)推廣的主要推動(dòng)者。截至目前，全世界已經(jīng)正式有35個(gè)國家和地區(qū)構(gòu)建了自己的數(shù)據(jù)開放門戶網(wǎng)站。美國政府聯(lián)合6個(gè)部門宣布了2億美元的“大數(shù)據(jù)要就與發(fā)展計(jì)劃”。在我國，2012年中國通信學(xué)會(huì)、中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)等重要學(xué)術(shù)組織先后成立了大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)，為我國大數(shù)據(jù)應(yīng)用和發(fā)展提供學(xué)術(shù)咨詢。

1.大數(shù)據(jù)研究概述

1.1大數(shù)據(jù)來源與特征

普遍觀點(diǎn)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是指規(guī)模大且復(fù)雜、以至于很難用現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫管理工具或主句處理應(yīng)用來處理數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)的常見特點(diǎn)包括大規(guī)模（volume）、高速性（velocity）和多樣性（variety）。根據(jù)來源的不同，大數(shù)據(jù)大致可分為如下：

人們在互聯(lián)網(wǎng)活動(dòng)以及使用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)過程中所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)，包括文字、圖片、視頻等信息。

各類計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以文件、數(shù)據(jù)庫、多媒體等形式存在、也包括審計(jì)、日志等自動(dòng)生成的信息。

各類數(shù)字設(shè)備所采集的數(shù)據(jù)。如攝像頭產(chǎn)生的數(shù)字信號、醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生的人的各項(xiàng)特征值、天文望遠(yuǎn)鏡所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)等。

1.2大數(shù)據(jù)分析目標(biāo)

目前大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于科學(xué)、醫(yī)藥、商業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域，用途差異巨大。但其目標(biāo)可以歸納如下：

人們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析由來已久，最初且最重要的目的就是獲得知識、利用知識。由于大數(shù)據(jù)包含大量原始、真實(shí)信息，大數(shù)據(jù)分析能夠有效地摒棄個(gè)體差異，幫助人們透過現(xiàn)象、更準(zhǔn)確地把握事物背后的規(guī)律?；谕诰虺龅闹R，可以更準(zhǔn)確地對自然或社會(huì)現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測。

個(gè)體活動(dòng)在滿足某些群體特征的同時(shí)，也具有鮮明的個(gè)性化特征。正如“長尾理論”中那條細(xì)長的尾巴那樣，這些特征可能千差萬別。企業(yè)通過長時(shí)間、多維度的數(shù)據(jù)積累，可以分析用戶行為規(guī)律，更準(zhǔn)確地描繪個(gè)體輪廓，為用戶提供更好的個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，以及更準(zhǔn)確地廣告推薦。

2.大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)

當(dāng)前亟需針對前述大數(shù)據(jù)面臨的用戶隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)內(nèi)容可信驗(yàn)證、訪問控制等安全挑戰(zhàn)，展開大數(shù)據(jù)安全關(guān)鍵技術(shù)研究。

2.1數(shù)據(jù)發(fā)布匿名保護(hù)技術(shù)

對于大數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（或稱關(guān)系數(shù)據(jù)）而言，數(shù)據(jù)發(fā)布匿名保護(hù)是實(shí)現(xiàn)其隱私保護(hù)的核心關(guān)鍵技術(shù)與基本手段，目前仍處于不斷發(fā)展與完善階段。

2.2社交匿名保護(hù)技術(shù)

社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)時(shí)大數(shù)據(jù)的重要來源之一，同時(shí)這些數(shù)據(jù)中包含大量用戶隱私數(shù)據(jù)。截至到2012年10月以前Facebook的用戶成員就達(dá)10億。由于社交網(wǎng)絡(luò)具有圖結(jié)構(gòu)特征，其匿名保護(hù)技術(shù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有很大不同。社交網(wǎng)絡(luò)中典型匿名保護(hù)需求為用戶標(biāo)識匿名與屬性匿名，在數(shù)據(jù)發(fā)布時(shí)隱藏了用戶的標(biāo)識與屬性信息；以及用戶間關(guān)系匿名，在數(shù)據(jù)發(fā)布時(shí)隱藏用戶間的關(guān)系。

3.總結(jié)

大數(shù)據(jù)帶來了新的安全問題，但它自身也是解決問題的重要手段。本文從大數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)、信任、訪問控制等角度出發(fā)，梳理了當(dāng)前大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)。但總體上來說，當(dāng)前國內(nèi)外針對大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)的相關(guān)研究還不充分。只有通過技術(shù)手段與相關(guān)政策法規(guī)等相結(jié)合，才能更好地解決大數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)問題。

［1］Jung T H，Li X Y，Wan Z G，et al.Privacy preserving cloud data access with multi-authorities［C］//IEEE International Conference on Computer Communication.2013：2625-2633.

［2］BLAZE G，BLEUMER G，STRAUSS M.Divertible protocols and automic Proxy-cryptography ［C］//Advances in Cryptology-Eurocrypt.1998：127-144.