基于DCGAN反馈的大数据安全静态脱敏系统设计

为提高大数据脱敏系统的脱敏信息总量,提升用户大数据信息安全性,本文基于深度卷积生成对抗网络(Deep Convolution Generative Adversarial Networks,DCGAN)反馈开展对大数据安全静态脱敏系统的设计研究。通过大数据敏感信息静态提取与分类、基于DCGAN反馈的敏感信息深度差分保护、大数据敏感信息脱敏处理等软件和硬件的设计,提出一种全新的脱敏系统。完成设计后,进行对比实验。实验结果证明,新的脱敏系统在实际应用中可有效提高对敏感信息的脱敏量,并进一步提升大数据的安全系数,保障用户隐私信息和敏感信息的安全。

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。

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。

数据脱敏在数据中台产品的研究与应用

随着网络技术不断发展,数据已经是影响社会和企业发展的决定因素。而数据中台因为汇聚了各个平台的数据,对数据安全有了更高的要求。通过对数据脱敏的概念、种类,以及数据分类、数据分级、脱敏规则管理进行研究,实现了对敏感数据自动识别以及动态和静态脱敏操作,并在数据中台产品上进行了部署和使用。通过数据脱敏,保障了该数据中台的数据安全,实现了千人千面的数据展示,为后续的数据共享打下安全基础。

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。

基于机器学习的数据脱敏系统研究与设计

近年来,国家电网公司各专业信息系统建设不断完善,为了保障数据在各类应用场景中安全使用,提出了一种基于机器学习的数据脱敏系统设计方案,重点针对敏感数据识别、定级,敏感算法制定,以及脱敏任务配置的实现方式进行研究。结合用户欠费信息的脱敏分析,验证了该方案具有自定义定级规则、辅助决策脱敏算法、配置脱敏任务等功能,为数据脱敏系统提供了一种智能化设计的新思路。

数据脱敏技术发展趋势

本文介绍了数据脱敏技术分类,总结了数据脱敏技术和产品的主要功能和应用场景,并通过对国内外市场需求的分析,阐述了数据脱敏技术的发展趋势。