大数据隐私保护技术的应用

摘 要

大数据已经成为了当今社会发展的一个重要趋势，在大数据背景下，很多行业都能够从中获益，但是对于这种大数据技术的应用来说，却存在着较多的问题需要引起足够的重视，安全性和隐私性更是重中之重，本文就首先简要介绍了大数据及其隐私保护的相关内容，然后重点探讨了大数据隐私保护技术的应用。

【关键词】大数据 安全 隐私保护技术

众所周知，当今社会已然进入了大数据时代，这种大数据的发展和推广应用确实在很多领域都表现出了理想的价值，并且这种大数据还和社会中的很多人存在着密切的联系，人们普遍或多或少的会受到大数据的影响。但是在大数据的应用过程中，相关数据信息的隐私性却需要引起足够的关注，如果大数据信息安全性遭到侵害，造成数据信息泄露的话，相应的数据隐私也就会带来较大的隐患，因此，基于大数据应用中的隐私保护技术进行深入研究和探索，切实提升大数据隐私保护效果也就显得极为必要。

1 大数据及其隐私保护概述

1.1 大数据概述

大数据其实也就是指数据集包括超大的容量，涉及到的数据信息内容较为繁杂，能够提供的参考内容和价值也较大，并且针对这些数据信息进行分析和处理也就难以采用传统方式进行，需要应用先进的数据分析和统计系统软件进行操作。基于大数据的应用来说，其具备以下四个方面的基本特点：

1.1.1 规模较大

主要就是指大数据集中涉及到了较多的数据信息内容，这种体量大的特点也是大数据最为基本的一个表现；

1.1.2 多样性明显

大数据集中涉及到的数据信息还存在着明显的种类繁杂性特点，这种繁杂的种类也就表明大数据能够提供更多的参考价值；

1.1.3 高效性

主要就是指在针对大数据进行应用处理过程中表现出了明显的速度快特点，其能够满足于当前社会各方面对于这种数据处理的基本要求；

1.1.4真实性高

对于大数据集的应用和分析来说，还需要切实保障其具备理想的真实性和可靠性，只有数据是真实的，才能够体现出相应的价值效果。从当前大数据的应用中来看，其在很多方面都得到了有效地应用，尤其是对于数据信息的多层次、全方位的处理分析来说，更是能够表现出多种应用效果，也能够为相关行业的进步提供支持，对于企业的发展来说同样具备着较强的价值和意义。

1.2 隐私保护

在大数据应用和推广过程中，密切关注隐私保护是比较重要的一个环节，但是对于这种隐私保护工作来说，其执行的复杂性和困难程度还是比较高的，因为大数据技术的应用主要就是为了充分挖掘相应的数据信息来促使其为人们提供较为全面的参考，保障大数据集应用的价值最大化；但是在这种数据挖掘过程中，数据隐私保护也就受到了一定的影响，很难做到两者间的平衡处理，这也就成为了当前大数据应用中需要解决的一个难点问题。从现阶段的具体应用过程中来说，数据挖掘中确保数据满足于隐私保护的要求又是比较基本的一个方面，因此，相应的隐私保护工作也就需要在大数据中得到较好的执行。基于此，当前国内外相关机构对于这种大数据隐私保护工作进行了深入的研究和探索，但是从取得的效果上来看，还是处于起步阶段，很多工作并没有得到较好的处理，也存在着很多的缺陷和问题，但是同时也得到了一定的成效，尤其是从具体的技术层面来看，很多隐私保护技术的应用也发挥出了一定的效果，提升了大数据技术的应用实效性。

2 大数据隐私保护技术应用

2.1 基于数据失真的隐私保护技术

对于大数据应用中的隐私保护技术应用来说，数据失真技术的应用能够表现出理想的应用效果，其主要就是针对具体的数据集进行扰动处理，进而也就能够将原始数据进行相应的改变，导致攻击者难以获取原始数据信息，保障数据集的安全性。基于这种数据失真隐私保护技术的应用进行分析可以发现，该技术的应用要求是比较高的，首先对于大数据应用人员来说，必须要促使扰动后的数据仍然具备着相应的信息保留效果，能够通过这些数据的分析和处理获取相应的目的，即保障大数据技术的应用依然具备着可行性，能够发挥出相应的作用和价值；而对于攻击人员来说，则需要通过扰动避免其通过大数据集来获取各种信息，尤其是要避免其通过失真后的数据恢复成原始数据，这也是隐私保护的基本要求所在。由此可见，这种基于数据失真的隐私保护技术需要从扰动处理入手进行重点探究，促使其能够表现出最佳的应用价值。

2.2 基于数据加密的隐私保护技术

对于大数据应用中涉及到的隐私保护处理来说，做好加密工作也是比较常见的一种手段，针对这种数据加密技术进行的研究也是比较多的，尤其是对于数据传递中的通讯工作来说，更是需要切实高效地执行加密处理。从这一方面来看，这种数据加密隐私保护技术主要就是针对于分布式结构进行推广应用，尤其是对于分布式数据挖掘、几何计算以及安全查询等操作来说，这种加密处理更是必不可少的。在现阶段的数据加密处理工作中，其存在的加密手段也是比较多的，相对应的各种数据加密软件也是层出不穷，基于这种加密方式的处理必须要结合大数据应用的基本特点和要求进行系统全面的分析，确保其能够满足于大数据应用的各方面需求，避免其影响到大数据技术的应用价值。当然，对于这种加密处理工作来说，首先还是需要重点从加密的可靠性入手进行评判，确保任何加密软件的应用都能够在适合于自身数据传递和应用的基础上，提升其安全水平，避免在该加密应用过程中出现轻易被破解的问题，进而也就能够有效提升这种加密技术应用的实际价值。

2.3 基于限制发布的隐私保护技术

对于大数据应用过程中存在的各种安全隐患和问题来说，其对于隐私保护造成威胁的主要途径还涉及到了原始数据的外泄，这也就要求人们应该针对大数据集的发布进行严格的控制和审查，避免出现关键信息内容的发布，把好发布关也就能够为隐私保护打好基础。具体到相应的数据信息发布限制中来看，其主要就是结合数据信息内容的特点进行分类，分析哪些数据可以被公布，哪些数据涉及到了隐私内容，需要进行保护，禁止发布，进而也就能够起到隐私保护效果。在当前的具体研究中，该方面的技术手段应用最为典型的体现就是数据匿名化，这种匿名化处理不仅仅是指针对数据信息的涉及人员姓名进行隐匿，对于一些关键数据和敏感数据同样需要进行隐匿处理，这也就需要人们针对具体的数据信息进行全面了解，研究其发布后可能造成的威胁和安全影响，进而将这些安全隐患扼杀。针对这种基于限制发布的隐私保护技术手段来说，还需要促使其能够较好结合相应的权限优化配置进行处理，促使不同的管理权限人员具备不同的数据获取内容，这一点在相应的数据发布中也应该得到相应的体现，即针对不同类型和级别的人群发布不同的信息，促使其能够在保障自身正常工作的基础上，避免影响到数据的安全性和隐私性，这同样考验着相关数据分析和管理人员的处理能力。

2.4 基于身份认证的隐私保护技术

在大数据的应用过程中，做好隐私保护工作还可以从参与者的角度进行控制和安全防护，这种安全防护手段主要就是身份认证处理，即给予参与者不同的大数据应用权限，促使其在数据信息的获取的内容上存在明显的差异性，如此也就能够较好提升其数据信息的被保护效果。这种身份认证的应用必须要通过设计恰当的验证结构和程序进行处理，构建恰当合理的身份认证程序和机制，针对不同人员进行有效区分，避免低等级权限的人员获得不应获取的信息，并且还应该针对黑客攻击进行有效地防护，避免其轻易被黑客破坏掉这种身份认证程序，这也是基于安全性考虑的一个重要内容。

3 结束语

综上所述，对于大数据隐私保护技术的应用来说，其必要性是极为突出的，这种必要性也就需要从各个方面采取恰当的设置和控制手段加强数据的保护和控制，其完善和优化的目标主要就是当前存在的各种漏洞和缺陷，进而避免数据信息的不安全外泄，充分提升其应用的安全性和价值效果。当然，这些措施和技术手段的落实都需要首先加强对于专业技术人员的培训和指导大数据隐私保护，提升专业管理人员的能力，促使其能够对于大数据进行有效管理，尽可能避免出现各种管理漏洞和偏差。

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（编辑：厦门网）

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