大数据时代保护隐私的技术手段？

人们面临的威胁其实并不仅仅限于个人隐私泄露。为了从大数据中获益，数据持有方有时需要公开发布己方数据，这些数据通常会包含一定的用户信息，服务方在数据发布之前需要对数据进行处理，使用户隐私免遭泄露。此时，确保用户隐私信息不被恶意的第三方获取是极为重要的。

（一）差分隐私技术

Dwork 在 2006 年提出了新的差分隐私方法。差分隐私技术本身蕴含着序列组合性与并行组合性两种重要的组合性质 , 该保护方法可以确保在某一数据集中插入或者删除一条记录的操作不会影响任何计算的输出结果。差分隐私拥有严谨的统计学模型，极大地方便了数学工具的使用以及定量分析和证明。

（二）社交网络匿名保护技术

社 交 网 络 也 称 为 社 会 网 络，源 于 对 英 文 SN（SocialNetwork）的翻译大数据 隐私，在 1954 年由英国社会学家 John Arundel Barnes 首先提出，用于描述一系列社会关系的集合。在当今的知识经济和网络环境下 , 对信息的占有和知识的发现 , 是发展生产力的重要一环。典型匿名保护需求为用户标识匿名与属性匿名，在数据发布时隐藏了用户的标识与属性信息，在数据发布时隐藏用户间的关系。

（三）数据加密技术

数据加密就是对原来称为“明文”的数据信息按某种方式处理，使其成为一段不可辨识的代码的过程。对密文做基本的加法和乘法能够有效降低运算复杂度，同时也不改变相应的明文顺序，既保护了用户的数据安全，又提高了密文的检索效率。

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（编辑：晋中站长网）

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