大数据环境下的隐私保护与数据加密算法研究与优化

为了应对庞大数据背景下隐私防护和信息加密带来的诸多不确定性,研究实施了一整套策略,并进行了深入的实践分析。在研究方法上,加强了对信息隐私性的保护措施。对于非必要展示的敏感数据,普遍采用匿名化处理,将部分数据转换为特定符号。据估计,采取这些策略后,个人隐私泄露风险显著降低,约降低了76%。对于必须公开的数据集,采用了数据去标识化方法,通过k-匿名化和l-异质性等技术,确保数据集中特定个体的身份无法被精确识别,进一步提升了个人隐私的安全性。