大数据隐私保护关键技术:数据脱敏、匿名化、差分隐私和同态加密
2021-06-22 网络 网络
古人云,“鱼,我所欲也,熊掌亦我所欲也;二者不可得兼”。大数据时代,数据挖掘诚可贵,例如各类APP通过收集我们的行为信息进行购买商品与美食预测和推荐,提高用户体验和提升效率;然
古人云,“鱼,我所欲也,熊掌亦我所欲也;二者不可得兼”。大数据时代,数据挖掘诚可贵,例如各类APP通过收集我们的行为信息进行购买商品与美食预测和推荐,提高用户体验和提升效率;然而,隐私保护价更高,例如敏感的个人信息(姓名、家庭住址和手机号码等)被某些机构收集,为了某种利益被非法贩卖或泄露,定向电信诈骗由此而生,山东徐玉玉案件给社会敲响了警钟。在大数据的应用场景下,在满足数据安全和隐私保护的同时,实现数据的流动和价值的最大化/最优化成为“数据控制者”或“数据处理者”普遍诉求。幸运的是,经过信息技术的发展和革新,“鱼和熊掌兼得”成为可能:数据处理者/控制者不但能收获到那条“鱼”(价值挖掘),也能得到预想的那只“熊掌”(隐私保护)。 一、数据脱敏 数据脱敏,也称为数据漂白(英文称为Data Masking或Data Desensitization)。由于其处理高效且应用灵活等优点,是目前工业界处理敏感类数据(个人信息,企业运营、交易等敏感数据)普遍采用的一种技术,在金融、运营商、企业等有广泛应用。广义地讲,人脸图像打码(马赛克)实际也是一种图片脱敏技术:通过部分的屏蔽和模糊化处理以保护“自然
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