大数据安全与隐私保护PPT课件

大数据安全和隐私，作者：冯德诺张敏豪中国科学院软件研究所，1，大数据安全和隐私，2，1，大数据的当前情况，由于当今社会信息和网络发展，数据爆炸式增长，平均每秒有200万用户使用谷歌搜索缺点：安全和隐私问题是公认的核心问题。3，2，大数据研究概述，特征，来源，4，大数据分析目标，5，大数据技术框架，6，3，大数据下的安全挑战，大数据的用户隐私，大数据的可靠性，如何实现对大数据的访问控制，大数据下的安全挑战当前，对用户数据的收集、管理和使用没有监管主要取决于企业的自律，威胁之一是伪造或故意制造数据，错误数据往往会导致错误的结论。威胁的第二个是传播中数据的逐步失真。(1)为了实现角色划分，很难预设角色。(2)很难预测每个角色的实际权限。8，4，大数据安全和隐私保护核心技术，9，数据发布匿名保护技术，数据发布匿名保护技术是大数据结构化数据隐私保护的核心核心核心核心核心和基本技术手段的典型示例：k匿名方案k-匿名技术需要发布特定数字(最小k)的唯一标识符的特定记录，以确定攻击者属于个人信息的特定个人社会网络的典型匿名保护：1、用户标识匿名和属性匿名、发布数据时隐藏用户的标识和属性信息2、用户之间的关系匿名、发布数据时隐藏用户之间的关系典型的社会网络匿名保护、11、数据水印技术、数据水印技术容易将标识信息嵌入数据载体内部，且不影响其使用方式的多媒体数据版权保护、数据库和文本文件的水印方案等，经常可见。 前提条件：数据包含重复信息或允许特定精度的错误示例：1，Agrawal等基于数据库中基于数字的数据的错误允许范围，在从这些数据中随机选择的最不重要的位置包含少量水印信息。2、基于Sion和其他数据集统计功能，将水印信息包含在属性数据中，防止攻击者破坏水印，12，应用数据水印技术：使用强大的水印类，可以用于大数据的起源证明，脆弱的水印类可以证明数据的可靠性的问题：当前方案基于更多静态数据集，没有充分考虑大数据的高速生成和更新特性，数据水印技术，13， 数据跟踪技术的目标是确定数据仓库的数据源，并使用标记(例如，数据仓库中数据查询和传播历史记录、数据跟踪技术、挑战、14、角色挖掘技术、角色挖掘：根据现有用户-对象授权自动提取和优化角色的设计算法)。 常见任务：15、风险自适应访问控制、风险自适应访问控制针对大型数据方案，安全管理员可能缺乏足够的专业知识，无法向用户正确分配可访问数据。案例：基于多级安全模型的风险自适应访问控制解决方案、基于模糊推理的解决方案等困难：在大型数据环境中，风险的定义和量化比以往任何时候都困难。，16，5，大容量数据服务和信息安全，17，基于大容量数据的威胁搜索技术，基于大容量数据的企业可以比传统技术方案更积极地搜索潜在的安全威胁大容量数据威胁搜索技术，1，分析内容范围更广，2，分析内容的长时间，3，预测攻击威胁传统认证技术使用用户知道的密码或凭据确定用户现有技术面临的问题：19、基于大数据的认证技术、基于大数据的认证技术：用户动作和设备动作数据收集、这些数据分析、用户动作和设备动作的特性获取和标识。1，攻击者难以模拟用户行为，2，减少用户负担3，统一支持每个系统身份验证机制，1，初始阶段的身份验证，由于大量数据不足而导致的身份验证分析不准确2，用户隐私问题，优点，缺点，20，基于大数据的数据可靠性分析，基于大数据的数据可靠性分析是最有效方法的优点即，错误信息的定义、分析模型的构建等21、大数据和“安全-即-服务”、核心问题：如何收集、存储和管理大数据对于信息安全企业来说，现实的方法是以某种方式通过大数据服务与自己的技术特性相结合，提供对外安全服务。展望：在基础大数据服务的基础上，各企业之间形成了相互依存、相互支持的信息安全服务系统，形成了信息安全产业界良好的生态环境，22、6、摘要、大数据带来了新的机会，同时也带来了新的安全问题，但本身也是解决问题的重要手段。论文从大数