大数据的利和弊，大数据中如何保护个人隐私?|隐私保护计算技术研究报告(2020年)附下载

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一、大数据的利和弊，大数据中如何保护个人隐私?

在大数据时代，保护个人隐私变得尤为重要。随着企业和机构收集、存储和分析大量个人数据，确保个人隐私的安全和保护成为一项重要挑战。以下是一些常见的方法和措施，用于保护个人隐私在大数据中：

首先，数据匿名化是一种常见的保护个人隐私的方法。通过去除和替换个人身份信息，将个人数据与具体个体的身份分离开来。这样可以确保数据分析和使用的过程中无法追溯到具体的个人身份，从而保护隐私。

其次，加密技术是另一种重要的手段来保护个人隐私。通过对数据进行加密，可以将数据转化为一种无法被未经授权的人所理解和使用的形式。只有掌握解密密钥的人才能访问和解读加密的数据，从而确保个人隐私的安全。

另外，数据访问和使用的权限控制也是保护个人隐私的重要措施。企业和机构应该设定严格的访问控制和权限管理机制，仅限授权人员能够访问和使用个人数据。这样可以减少数据泄露和滥用的风险，保护个人隐私的安全性。

此外，建立合规性框架和制定隐私政策也是保护个人隐私的关键。企业和机构应该遵守相关的隐私法规和法律要求，制定明确的隐私政策，告知个人数据收集和使用的目的、范围以及个人权益保护措施。这有助于增加透明度，让个人知晓他们的数据如何被使用和保护。

二、隐私保护关键技术包括

隐私保护关键技术主要包括：数据加密、匿名化处理、访问控制和安全多方计算等。

首先，我们谈谈数据加密。数据加密是隐私保护的基石，通过对敏感信息进行加密，确保即使数据被窃取，攻击者也无法轻易解密和获取原始信息。例如，在数据传输过程中使用SSL/TLS协议，以及在数据存储时使用AES等加密算法，都能有效防止未经授权的访问。

其次，匿名化处理也是一种重要的隐私保护技术。它通过去除或修改数据中的个人标识信息，使得数据在保留其价值的同时，无法直接关联到具体的个人。例如，在发布公开数据集时，可以通过k-匿名、l-多样性等技术对数据进行匿名化处理，以保护个人隐私。

此外，访问控制同样是保护隐私的关键手段。它通过对用户和数据资源设置适当的访问权限，确保只有经过授权的用户才能访问敏感数据。在企业内部网络中，通常会采用基于角色的访问控制（RBAC）或基于属性的访问控制（ABAC）等策略来实现细粒度的访问控制。

最后，安全多方计算（MPC）是一种新兴的隐私保护技术。它允许多个参与方在不泄露各自输入数据的情况下，协同完成某项计算任务。例如，在金融领域，安全多方计算可用于实现跨机构的联合风控模型，既保证了模型的准确性，又避免了数据泄露风险。

隐私保护计算技术研究报告（2020年）附下载

报告详细介绍了隐私保护计算的概念内涵，提出了隐私保护计算的保护目标，深刻探讨了数据流通与协作过程中面临的“数据孤岛”、合规趋严和信任鸿沟等问题，详细分析并对比了联邦学习、安全多方计算、机密计算、差分隐私、同态加密等关键隐私保护计算技术，介绍了隐私保护计算技术在金融、政务、医疗等领域的部署经验，并对隐私保护计算技术未来发展进行了展望，以期为关注隐私保护前提下的数据要素市场培育、国家网络安全实力综合提升的社会各界提供有益借鉴与参考。

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来源：中国信通院，阿里巴巴，数牍科技

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