大数据安全

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大数据是当前学术界和产业界的研究热点，影响着人们的日常生活方式、工作习惯和思维方式。但是，当前大数据在收集、存储和使用过程中面临着诸多安全风险，大数据造成的个人信息泄露给用户带来了严重的问题，大数据4V数据的用户隐私保护保护保护了大数据的可靠性。

控制对大数据的访问如何实现大数据带来的安全问题

大数据带来的安全挑战用户隐私保护

大数据的可靠性

大数据访问控制的实现方法

不局限于个人隐私泄露，还在于以大数据为基础对人们的状态和行为进行预测。目前对用户数据的收集、管理和使用缺乏监管，主要是企业自主威胁之一是数据伪造或故意制造。

错误的数据往往会导致错误的结论。威胁的第二个方面是数据在传播中的逐渐扭曲。(1)要实现角色划分，很难预设角色。

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4数据跟踪技术5角色挖掘技术

6风险自适应访问控制大数据安全和隐私保护

大量事实表明，如果大量数据得不到妥善处理，会对用户的隐私造成极大的侵犯。根据需要保护的内容，隐私可以细分为位置隐私保护、标识符匿名保护、连接关系匿名保护等。

人们面临的威胁其实不仅限于个人隐私的泄露。从单一信息来看，事实上可能会冒犯你，也许会以隐私的方式知道你的体重。这其实没什么大不了的。大卫亚设，Northern Exposure(美国电视报道)。但是比较可怕的是，基于大数据，人们对状态和行为的预测。典型的例子是前面说的零售商通过历史分析，比家长早知道自己女儿怀孕的消息，有机地传达相关广告信息。你会收到以前收到推送或以后补胎之类的消息。就是类似的情况。

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戴尔目前对用户数据的收集、存储、管理和使用缺乏规范和限制，主要依靠企业的自律。例如，很多游戏需要实名制来防止未成年人沉迷游戏。数据发布匿名保护技术

数据发布匿名保护技术是实现大数据结构化数据隐私保护的关键和基本技术手段。

典型例子：K匿名方案k-匿名技术要求发布的数据必须有一定数量(至少K)的准标识符无法区分的记录，以防止攻击者识别隐私信息所属的特定个人，从而保护个人隐私社交网络的一般匿名保护。

1、用户id匿名和属性匿名，数据发布时隐藏用户id和属性信息2、用户间关系匿名，数据发布时隐藏用户间关系角色挖掘技术。

角色挖掘：基于现有的用户-对象授权，设计算法自动提取和优化角色。典型的工作

以可视化形式通过用户权限二维地图排序和整合提取角色不形式化：子集枚举和聚类方法角色提取基于形式语义分析，通过层次挖掘提取角色。

数据跟踪技术目标有助于人们识别数据仓库中每个数据的来源，也可用于文件的跟踪和恢复。

基本方法：标记数据以记录数据仓库中的数据查询，以及显示方法，如历史数据跟踪和隐私保护之间平衡的数据跟踪技术本身的安全性保护。

大数据服务和信息安全基于大数据的应用威胁发现技术

认证技术数据可靠性分析安全性-即-服务

基于大数据的威胁发现技术

基于大数据，企业可以更积极地识别潜在的安全威胁。与传统的技术解决方案相比，大数据威胁搜索技术具有以下优点：1、分析内容的范围更广。

2、分析更长时间范围的内容3、攻击威胁

预测性4，感谢对未知威胁的检测！