大数据隐私保护关键技术：数据脱敏、匿名化、差分隐私和同态加密
2021-06-22 网络 网络
古人云，“鱼，我所欲也，熊掌亦我所欲也；二者不可得兼”。大数据时代，数据挖掘诚可贵，例如各类APP通过收集我们的行为信息进行购买商品与美食预测和推荐，提高用户体验和提升效率；然
古人云，“鱼，我所欲也，熊掌亦我所欲也；二者不可得兼”。大数据时代，数据挖掘诚可贵，例如各类APP通过收集我们的行为信息进行购买商品与美食预测和推荐，提高用户体验和提升效率；然而，隐私保护价更高，例如敏感的个人信息（姓名、家庭住址和手机号码等）被某些机构收集，为了某种利益被非法贩卖或泄露，定向电信诈骗由此而生，山东徐玉玉案件给社会敲响了警钟。在大数据的应用场景下，在满足数据安全和隐私保护的同时，实现数据的流动和价值的最大化/最优化成为“数据控制者”或“数据处理者”普遍诉求。幸运的是，经过信息技术的发展和革新，“鱼和熊掌兼得”成为可能：数据处理者/控制者不但能收获到那条“鱼”（价值挖掘），也能得到预想的那只“熊掌”（隐私保护）。 一、数据脱敏 数据脱敏,也称为数据漂白(英文称为Data Masking或Data Desensitization)。由于其处理高效且应用灵活等优点，是目前工业界处理敏感类数据（个人信息，企业运营、交易等敏感数据）普遍采用的一种技术，在金融、运营商、企业等有广泛应用。广义地讲，人脸图像打码（马赛克）实际也是一种图片脱敏技术：通过部分的屏蔽和模糊化处理以保护“自然
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