大数据环境下法人信息权的法律保护——以脱敏数据权利为切入点

在大数据环境下,以脱敏数据权利为代表的法人信息权面临法律保护的难题。脱敏数据由于具有非识别性和群体性的特征不属于个人信息,应作为法人信息权的典型对象看待。现有立法对于法人信息权通过著作权和商业秘密的方式予以附属的、有限的保护,难以适应保护需要。法人信息权是一种所有权,其权能包括信息占有权、信息利用权、信息收益权和信息处分权。

数据脱敏关键技术研究

数据脱敏技术作为一种保护数据的主要手段得到了广泛应用。然而,在实际的脱敏过程中,由于敏感数据的格式不规范,往往会导致敏感数据的识别率降低、漏报与误报现象显著增加的问题。为了解决这一难题,结合多种数据脱敏应用场景需求,对数据脱敏技术进行深入研究,详细梳理静态脱敏和动态脱敏的关键技术,提出一种新的敏感数据扫描优化方案,旨在解决传统敏感扫描方式对不规范数据和用户自定义代码的识别缺陷。实验证明,所提优化方案极大地提高了敏感数据扫描的准确度。

规模化考试信息系统数据脱敏技术研究

规模化考试信息系统在使用过程中,涉及海量敏感数据的流转。为避免未授权者或恶意攻击者通过非法方法、手段或途径识别出原始个人和机构信息主体,迫切需要采用数据脱敏技术。文章给出数据脱敏的参考定义,描述数据脱敏在整个数据生存周期安全中的地位作用,归纳数据脱敏应当遵循的基本原则,提出包括脱敏算法、脱敏规则和脱敏策略三大要素在内的数据脱敏应用架构,分析由扰乱技术、泛化技术、抑制技术、加密技术和匿名化技术构成的数据脱敏技术体系。

基于差分隐私的多维数据脱敏方法研究

本研究针对当今社会中大规模多维数据的隐私保护问题,提出了一种基于差分隐私的多层优化方法。首先,通过研究多维数据脱敏整体框架,构建了一个系统化的处理流程。其次,为了提高数据质量,分析了数据预处理技术;提出了一种针对多维数据的数据分割与映射技术,将数据划分为合适的数据块,并进行映射建立关联关系;通过动态调整隐私参数和差异化处理敏感性来实现隐私保护,保证了数据的实用性。最后,通过在Adult数据集上的实证研究,验证了提出方法的实际效果。结果表明,在提高数据隐私保护的同时,多层差分隐私优化方法对分类模型性能产生了一定影响,呈现了性能略微下降的趋势。因此,这种权衡关系为实际应用提供了一种思路,根据具体需求调整差分隐私参数和处理策略。

数据脱敏产品测试关注点分析

大数据时代下,数据的价值和风险并存,数据脱敏产品通过处理敏感数据防止数据泄露并保障了数据的开放流通,具有重要的应用价值。本文通过梳理数据脱敏产品的分类以及部署使用产品时的主要流程,对测试数据脱敏产品时的关注点进行了分析。

数据脱敏技术在网络安全领域的应用与面临的挑战

数据脱敏技术在网络安全中的应用与挑战是一个重要的研究领域。数据脱敏技术是一种通过删除或修改敏感信息来保护数据隐私和安全的技术手段。在网络安全领域,数据脱敏技术广泛应用于数据共享、数据分析和隐私保护等方面。然而,数据脱敏技术在网络安全中也面临一些挑战,包括脱敏效果与数据可用性的平衡、方法和算法的更新改进、合规性和标准化等方面的问题。

基于数据脱敏技术的电子病历隐私保护应用与研究

随着大数据、人工智能、云计算等现代信息技术在医疗健康领域的广泛应用,医疗信息化、智慧化进程进一步加快,促成海量医疗大数据中蕴藏的巨大价值在不断被挖掘的同时,敏感数据泄露风险剧增。因此,在数据采集、传输、共享过程中如何实现对敏感数据的精确定位和彻底脱敏,强化敏感及隐私信息保护,已成为当下数据管理者极为关注和亟待解决的关键问题。文章以数据脱敏原理、算法、策略,数据脱敏系统的流程、架构及系统实现的功能进行全面的分析研究,提出一种基于数据脱敏技术的电子病历脱敏系统,实现对隐私数据的可靠保护,构筑医疗数据防控屏障,从而保障医疗数据安全。

高校数据治理安全研究综述与展望

高校大数据治理系统的安全性,一直以来都是各界高度关注的问题。首先,介绍了数据治理系统安全技术在高校中的研究历程;而后,总结了现存的安全问题与挑战;其次,对于列出的安全问题从人员监管和技术实现两个方面提出解决方案。在技术方面,分别列举了数据分级、数据脱敏、数据权限管理信息系统等五种安全技术及措施;最后对高校数据治理安全领域的发展进行展望。

分析型数据库动态数据脱敏技术应用

在数字化转型过程中,需要兼顾数据的价值利用和用户的隐私安全。近年来,国内外陆续出台了相关法律,要求对个人信息通过技术手段进行保护。数据脱敏技术是保障隐私数据安全性及促进数据价值共享的关键技术,在对用户数据匿名化、去标识化的过程中,保留一定的原始数据分布特征和格式属性,使得应用无法通过脱敏后的数据反向推断原始数据,但是仍然可以利用数据的分析价值。本文介绍了中兴通讯EBASE-A分析型数据库中通过改写查询语法树实现数据脱敏的方法,讨论了其技术路线优势、实现原理及架构设计。实验显示,应用典型脱敏规则会产生2.5%~15.7%的额外性能消耗,在应用中符合预期。

基于数据元的医疗数据脱敏方法研究

电子病历中的医疗数据是宝贵资源,其共享和使用为科研开展和决策提供支持,但在这过程中可能会侵犯患者隐私权。为了保护患者个人隐私和保证数据可用性,研究了医疗数据脱敏方法。根据国家卫生行业标准,基于AxWriterControl编辑器设计了结构化电子病历系统,把数据元信息和输入域属性关联起来;考虑到医疗数据的可用性和保密性,基于数据元制定了个人敏感信息动态脱敏策略。经实验验证,该方法可有效根据用户等级实施相应的数据脱敏策略,满足不同应用场景下对病历隐私数据保护的需求。

数据脱敏技术研究及展望

信息技术的快速发展和广泛应用,使得全球大数据储量和产业规模呈爆发式增长,数据已成为推动经济社会发展的重要生产要素。数据价值持续释放的同时,数据的安全性问题也越来越受到关注。近年来,全球范围内数据泄露事件频频发生,而针对数据安全的传统解决方法大都聚焦于通过数据加密、访问控制等来严格控制数据的应用范围,以降低数据泄露的风险,这明显不能满足当前数字经济发展的需求。数据脱敏技术作为能够解决平衡数据安全和数据共享问题的重要技术手段,正逐渐被应用于各行业领域中,并成为业界研究的热点。首先介绍了数据脱敏技术的基本概念和应用需求,然后详细阐述了数据脱敏技术的各类算法规则,最后对数据脱敏技术未来可能的发展趋势进行了展望。

能源大数据中心数据脱敏关键技术研究

针对电网环境安全性较差引起的敏感数据易泄露、窃取等问题,提出一种能源大数据中心的数据脱敏关键技术。利用敏感数据样本的特征及属性,赋予所有样本同等支持度阈值,并计算数据间的隶属关系,通过关系参数对全部数据集实现敏感度划分,完成脱敏区间的建立。在此区间内计算同一背景属性下敏感数据与正常数据的重构概率,实行重构转换,完成数据的脱敏。实验结果证明技术对中心大数据脱敏的精准度较高、速度较快,且整体耗用较少。

基于区块链与数据脱敏的医疗数据共享方案

在医疗数据的交换过程中,利用数据脱敏技术将医疗数据中的敏感信息移除或隐藏,可以使医疗数据在避免泄露病人隐私的情况下,仍具有使用价值。为保护医疗数据中的敏感信息,文章以医疗数据集为例,提出一种基于区块链和数据脱敏的医疗数据共享方案。

GNSS观测数据的数据脱敏算法及质量验证

为了响应自然资源部和国家保密局对于基准站观测数据的数据保密要求,提出一种基准站数据脱敏方法:应用单基准站虚拟化数据脱敏算法在每个具有保密属性的基准站附近生产对应的虚拟站;然后使用“北斗精准服务网”的1500个基准站进行数据质量测试,得出其中有98.2%其物理站与虚拟站的有效率相等,92.1%其物理站与虚拟站的周跳个数差值小于2个;使用虚拟站数据进行单站实时动态差分法(RTK)载波相位相对定位、网络RTK服务的定位测试,得出虚拟站数据对水平定位影响不显著,对高程定位的影响约有几毫米;使用150个基准站的物理站、虚拟站进行精密单点定位(PPP)测试,得出物理站和虚拟站定位均方根(RMS)差距为东方向0.1 mm(94%)、北方向0.1 mm(97%)、天顶方向0.2 mm(95%)。结果表明,提出的方法可以保证虚拟站与基准站观测数据具有一致的数据质量。

基于人工智能的非结构化数据脱敏方法研究

介绍了数据脱敏技术的相关信息,提出了利用BERT预训练语言模型结合Transformer编码器和条件随机场等人工智能技术处理文字、音频、图像、视频中敏感信息的方法,为解决数据安全和数据共享之间的矛盾提供了思路。

大数据技术下电力安全保障构建--评《电力大数据安全》

电力行业作为国家经济发展的基础行业,安全运营至关重要,大数据技术在其中发挥着重要作用。然而随着电力大数据的迅猛发展,数据安全问题也日益凸显,确保电力大数据的安全,防范潜在的数据泄露和非法入侵,已成为电力行业面临的一大挑战。《电力大数据安全》详细阐述了电力大数据的基础设施安全问题。书中介绍了大数据与电力大数据的基本概念、特征和发展情况,进而揭示了电力大数据面临的安全威胁,详细描述了电力大数据平台的构建及设计与实现。在基础设施安全方面,书中从网络、主机和应用三个层面进行了深入探讨。在安全保障技术部分,详述了数据采集整合、存储、挖掘、发布等环节的安全措施,还特别提到了数据脱敏技术以及防范APT和电力线攻击的方法。作者对电力大数据的网络安全保密技术进行了全面剖析,包括网络通信保密、密钥管理技术及电力系统的网络安全,并提出了电力大数据的信息安全策略,涉及大数据安全分析、信息安全体系建设、存储安全及安全管理等内容。

电力档案信息化建设中的数据安全与隐私保护问题研究

文章针对电力档案信息化建设中的数据安全与隐私保护问题,提出一种有效和优化的方案,为电力档案信息化建设提供技术支撑。根据电力档案数据的敏感程度和重要性,划分不同的安全等级和保护要求,分别进行数据脱敏、数据加密和数据审计的处理,通过实验评估方案的数据安全性、数据隐私性、数据可用性、数据质量、系统性能等方面的效果,与现有的方法进行对比。实验结果表明,文章提出的方案在各个方面都优于或接近于现有的方法,说明文章提出的方案是有效和优化的。文章提出的方案综合考虑了电力档案数据的特点和需求,实现了电力档案数据的差异化处理和保护,既保证了数据的安全性和隐私性,又保证了数据的可用性和质量,为电力档案信息化建设提供了一种可行的技术支撑。

交通数据隐私保护技术研究及其在智能交通系统中的应用

随着智能交通系统的快速发展,交通数据的收集和分析成为提升交通效率、优化交通布局的重要手段。然而,交通数据中包含大量个人隐私信息,如何在利用数据的同时保护个人隐私成为亟待解决的问题。文章旨在探讨交通数据隐私保护技术,并分析其在智能交通系统中的应用。

一种基于保形加密的大数据脱敏系统实现及评估

数据脱敏,是指对数据中包含的一些涉及机密或隐私的敏感信息进行特殊处理,以达到保护私密及隐私信息不被恶意攻击者非法获取的目的。保形加密是众多数据脱敏技术的一种,但其具有保持原始数据格式不变的重要优势,从而在一定程度上对上层应用透明。随着大数据时代的到来以及Hadoop平台的广泛应用,传统的基于关系型数据库的数据脱敏技术已不能满足实际的生产需要。针对Hadoop大数据平台实现了一种基于保形加密的数据脱敏系统,支持对多种数据存储格式以及纯数字、纯字母或数字—字母混合等多种数据类型敏感数据的加密脱敏处理。然后对3种不同的实现方式进行了探讨,并开展了一系列实验对系统的加密脱敏性能进行详细的评估比较。

面向异构大数据环境的数据脱敏模型

不同场景下数据类型和脱敏需求的差异,使得传统的数据脱敏方法难以满足大数据背景下的用户隐私保护需求。如何实现异构大数据中敏感信息的精准定向、高效脱敏,从而更好地确保数据安全、可信和可用,是本领域的研究难点。提出了一种在异构大数据环境下,基于文本、图片、音频和数据库等异构数据的脱敏模型,并对4个关键模块进行了描述。通过脱敏数据预处理,实现不同应用场景下敏感数据的自动标注和分级设置。采用数据预脱敏处理方法,并从数据可用性、数据关联性、隐私保护度、时间和空间复杂度等5个维度进行脱敏效果评价,实现定制化脱敏策略。经过脱敏任务调度完成脱敏任务分配和执行,并支持用户对部分脱敏数据恢复。基于提出的异构大数据脱敏模型,对2种典型数据脱敏应用场景进行了验证分析,表明所提模型能够实现不同应用场景下异构敏感数据的高效脱敏。