生物、交通、电信、金融,;联通大数据行业的安全与隐私保护技术框架

作者:幸运星科技 发布时间:2021-03-08 11:34

     1:大数据的概念
随着大数据时代的到来,“大数据”已经成为互联网信息技术行业的流行词汇。关于“什么是大数据”这个问题,大家比较认可关于大数据的“4V”说法。大数据的4个“V”,或者说是大数据的4个特点,包含4个层面:数据量大(Volume)、数据类型繁多(Variety)、处理速度快(Velocity)和价值密度低(Value)。
       大数据的数据来源众多,科学研究、企业应用和Web应用等都在源源不断地生成新的数据。生物大数据、交通大数据、医疗大数据、电信大数据、电力大数据、金融大数据等都呈现出“井喷式”增长,所涉及的数量十分巨大,已经从TB级别跃升到PB级别。
大数据的数据类型丰富,包括结构化数据和非结构化数据,其中,前者占10%左右,主要是指存储在关系数据库中的数据;后者占90%左右,种类繁多,主要包括邮件、音频、视频、微信、微博、位置信息、链接信息、手机呼叫信息、网络日志等。
如此类型繁多的异构数据,对数据处理和分析技术提出了新的挑战


     2:大数据安全与隐私保护技术框架
大数据生命周期各个阶段的安全目标各有侧重:在数据传输阶段,安全需求是重点;在数据采集与数据分析阶段,隐私保护需求更为突出;而在数据存储阶段则是两者并重。不同的安全需求与隐私保护需求一般需要相应的技术手段支撑。例如,针对数据采集阶段的隐私保护需求,可以采用隐私保护技术,对用户数据做本地化的泛化或随机化处理。针对数据传输阶段的安全需求,可以采用密码技术实现。而对于包含用户隐私信息的大数据,则既需要采用数据加密、密文检索等安全技术实现其安全存储,又需要在对外发布前采用匿名化技术进行处理。但这种技术划分也并不是绝对的,相同的需求可以用不同技术手段实现。以位置隐私保护为例,虽然传统上多采用泛化、失真等隐私保护技术实现,但也有学者提出应用密文二维区间检索技术进一步提高安全性;又如,访问控制技术曾经构建于安全定理的形式化分析与证明之上,而现在却依赖于机器学习算法分析结果。近年来各类技术之间的交叉融合日益明显。
总之,大数据安全技术与隐私保护技术互为补充,统一构成完整的大数据安全与隐私保护技术框架。下面对其主要组成部分予以简要介绍。如前所述,大数据安全技术旨在解决数据在传输、存储与使用各个环节面临的安全威胁。其面临的核心挑战在于满足数据机密性、完整性、真实性等安全目标的同时,支持高效的数据查询、计算与共享。

       
         3:联通大数据在大数据行业领域的应用实例对此,联通大数据公司在符合国家安全要求、保护用户隐私的前提下构建了一套自主可控的大数据安全体系,为公司业务健康发展保驾护航。联通大数据安全体系以“数据安全”为核心,从安全技术、安全组织、安全策略、安全运营四个方面构建自主可控大数据安全体系,贯穿业务全生命周期、数据全生命周期及系统全生命周期。自大数据安全体系在公司内部上线运营以来,公司安全风险大大降低,多次预防和阻止了数据信息的滥用和泄露,起到了实际的安全防护效果,为公司业务的展开提供了有效的安全支撑。

该方案针对数据分发、流转与共享中存在的安全问题创新的提出了有效的解决方案。例如:
 
针对在数据分发与流通过程中可能会发生数据随意二次转发,数据文件泄露一旦泄漏很难追溯到数据泄露源头等问题:联通大数据自主研发大数据追踪溯源系统,应用创新的追踪溯源算法,摆脱了对文件格式的依赖,通过对流通的数据内容进行标识,即使数据在不同的文件格式载体之间被进行复制传播,依然能够通过内容成功溯源数据的泄露源头。
 
针对企业数据输出缺乏统一管理和统一安全控制等问题:通过数据安全网关产品实现数据流转审批、数据自动分发下载、数据流转监控、敏感数据自动发现、数据流转情况统计等功能,实现企业数据输出归口管理统一化、数据审批流程电子化、敏感数据检测自动化,确保数据输出安全合规。
 
保障数据安全是落实国家大数据战略的重要前提。联通大数据公司始终秉承数据价值观,在确保自身的数据安全的同时,亦面向政务、金融、文旅交航等各行业客户的大数据安全防护输出可复制的安全管理经验和技术能力。
联通大数据作为值得信赖的数据智能服务运营专家,在大数据领域多年的探索过程中已经积累了深厚的方法论及实践经验。未来,公司将继续深耕大数据能力与应用,与更多合作伙伴、权威机构联手助推数字化转型之路。
 
        联通大数据作为值得信赖的数据智能服务运营专家,在大数据领域多年的探索过程中已经积累了深厚的方法论及实践经验。未来,公司将继续深耕大数据能力与应用,与更多合作伙伴、权威机构联手助推数字化转型之路。
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