大数据环境下的隐私保护一直是个老大难问题，越用得多、用得深，暴露的风险就越大。大数据安全与隐私保护这份资料挺系统，讲清了数据在收集、传输、存储几个环节的关键风险点，还有不少思路，像是数据脱敏、访问控制、加密机制都有提到。

用户行为数据的尤其敏感，你拿用户画像跑个推荐模型，一不注意就踩红线。文里也聊到不少隐私保护的技术挑战，比如差分隐私怎么权衡精度和保护效果，嗯，这个点挺值得你深挖一下的。

你要是项目里用到Hadoop或者HBase，可以顺带看看相关的安全配置，比如Kerberos 的接入方式。还有像Hadoop 的隐私保护，也整理得挺实用，适合一线开发参考。

另外，隐私保护数据挖掘的内容也蛮硬核，偏算法一些，但对做风控、用户画像那类需求也有。部分不晦涩，入门也没压力。

建议你下载主文档，再配合下面这些资料串着看：

如果你正好在做数据治理或平台搭建，这些内容能让你少走不少弯路。