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文档简介

1、大数据安全、融合共享与运用技术创新，变革未来目录大数据安全狭义数据安全与广义数据安全再谈数据泄漏数据流通的多个环节 数据共享与脱敏数据安全的狭义与广义再谈数据泄漏核心数据库防护是第一道考题弱密码有多少拖库是弱密码引起的数据库公网访问建议的服务器部署模式源码泄漏Shadow IT引发的风险无分级、无风控认证鉴权，PII信息比对等内容应该以服 务的形式存在，而不是直接访问数据库数据流通的多个环节数据产生数据传输持久化数据分析数据环节数据流通数据销毁数据共享与脱敏删除PII信息就够了吗？2006年，美国最大的影视公司之一 Netflix，举 办了一个预测算法的比赛（Netflix Prize），比

2、赛要求在公开数据上推测用户的电影评分 。 Netflix 把数据中唯一识别用户的信息抹去，认 为这样就能保证用户的隐私。但是在 2007 年 来自The University of Texas at Austin 的两位 研究人员表示通过关联 Netflix 公开的数据和 IMDb（互联网电影数据库）网站上公开的纪录 就能够识别出匿名后用户的身份。三年后，在 2010年，Netflix 最后因为隐私原因宣布停止这 项比赛，并因此受到高额罚款，赔偿金额总计九 百万美元。信息分级03 Sensitive attributesPII个人身份标示数据，例如电话 号码，身份证号，银行卡号， 账号等。在进

3、入分析环节这部 分数据一般直接删除。PI私人数据，虽然不能标示个体， 但属于分析个体时重要属性， 例如性别、年龄、学历数据分析的主体，是数据画像的结果， 例如购买偏好，收藏历史等。这部分 数据在数据分析时一般不能删除。并 且会作为结果展示。匿名化姓名性别年龄手机品牌购买偏好Kit*ty女202-25iphone化妆品Ka*th女205-25oppo厨具Bo*b男257-30vivo家电Ab*e男356-40iphone电子产品Fra*nk男356-40iphone电子产品Sa*m男25-30vivo图书Lav*inia女35-40vivo图书Sa*mmi女35-40oppo日用品Sam算法K匿名化K-匿名化的目的是保证公开的数 据中包含的个人信息至少 k-1 条 不能通过其他个人信息确定出来。 也就是公开数据中的任意 PI信息， 相同的组合都需要出现至少 k 次。差分数据噪音中心化与本地化数据 差分苹果在Iphone上使用的 本地数据

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