安全与隐私

Hadoop 安全机制保障了大数据平台数据隐私与安全，有效防御外部攻击和内部威胁。

当前，大数据已成为学术界和产业界的研究热点，深刻影响着人们的生活方式、工作习惯和思维方式。然而，随着大数据的广泛收集、存储和使用，其面临的安全风险日益突出。大数据带来的隐私泄露问题严重困扰着用户，而虚假数据可能导致大数据分析结果的误导和无效性。分析了实现大数据安全与隐私保护的关键技术挑战，并总结了相关技术的最新进展。研究指出，尽管大数据引入了安全挑战，但同时也为解决信息安全问题提供了新的可能性，为信息安全领域的发展带来了重要机遇。

随着大数据通过流媒体云技术的扩展，传统的基于防火墙和半隔离网络的安全机制对于处理大规模动态数据已显不足。举例来说，异常检测分析产生的异常值过多。同时，如何改造现有的云基础设施也尚不明确。流数据需要能够实现超快响应的安全和隐私解决方案。详尽列举了大数据服务提供商应遵循的增强基础设施的最佳实践，涵盖了大数据安全和隐私面临的十大挑战及相应的一百个最佳实践。

永远在线时代：隐私衡量与保护 数据挖掘在互联时代得到了极大的加强，从互联网到物联网 (IoT)，用户通过电视、智能手机、可穿戴设备和计算机化的个人助理等各种方式连接到互联网。许多设备以“永远在线”模式运行，不断接收和传输数据，物联网设备的增加使用可能导致社会进入“永远在线”时代，个人数据不断被收集。 当前的隐私监管方法本质上是部门性的，仅在特定背景下保护隐私，并且仅针对特定的行业或群体，因此个人隐私面临巨大风险。然而，严格的隐私监管可能会对数据效用产生负面影响，尤其是在技术发展和创新方面。 数据效用和隐私保护之间的权衡需要新的解决方案，而差异隐私方法可能会有很大帮助。该方法建议在被视为敏感的数

认为，当前的公开辩论将安全和隐私视为对立的二元对手，实际上在零和博弈中进行相互交易。一方面，这种观点基于对技术普遍的误解和理解不足；另一方面，则源于虚构的保密神话。此外，仅仅依赖法律来禁止或限制特定技术的政治策略是次要的，并且往往是无效的。主张，通过采用对价值敏感的技术开发策略和政策实施的结合，才能更好地保护公民的自由权利。重要的是，在技术设计和开发过程中考虑到隐私问题，可以内置一些技术功能，以确保现有法律控制机制和相关程序有效保护公民自由。还探讨了身份识别、数据聚合和数据分析（包括数据挖掘）以及数据共享、匹配和分析技术中的安全和隐私问题，并提出了一些基于数据匿名化和身份信息的分离策略。

本章介绍了本书的内容和各章节的概述。首先，指出了数据挖掘和分析在信息社会中的必要性及其潜在影响。特别是在处理数据挖掘算法中如何整合法律和道德规范以防止歧视方面，提出了技术和非技术解决方案。本章最后概述了本书的结构，包括数据挖掘和分析的应用机会、潜在的歧视和隐私问题、法律、规范和市场应用中的实际解决方案。

针对序列模式挖掘中的隐私保护问题，研究人员提出了名为CLDSA（当前最少序列删除算法）的创新算法。 该算法通过对候选序列进行加权，并在删除过程中动态更新权重，以贪心算法获得局部最优解，从而最大限度地减少对原始数据库的修改。 实验结果验证了CLDSA算法在隐藏敏感序列方面优于现有方法，实现了更有效的隐私保护。

互联网经济的快速发展和基于 IP 的企业应用的普及对关键任务数据的持续可用性提出了更高的要求。网络管理员面临着满足客户、供应商和员工对网络资源 100% 可用性以及对应用程序和数据访问不断增长的需求的巨大压力。网络安全漏洞的成本从未如此之高。因此，对具备专家级网络安全配置和故障排除技能的网络专业人员的需求也很大。思科系统 CCIE 安全认证是一项享有盛誉的认证项目，它为网络互联专业知识设定了专业标准，验证了设计、配置和维护各种网络安全技术所需的高级技术技能。

大数据的隐私问题你早听过，但这篇《的大数据》论文讲得还挺透的。数据怎么被、用户又该怎么掌控自己的信息，里面用了一些实际例子和技术场景，读起来不枯燥。像是讲到了个人数据访问的重要性，还有开发者怎么用这些数据做出有用的应用。嗯，如果你平时在做和数据打交道的前端工具，这篇文章值得一看，能帮你从用户角度理解设计逻辑。

频繁模式挖掘的隐私保护，老实说还挺让人头疼的。一方面你得保证数据挖得准，另一方面又不能让用户的隐私裸奔。差分隐私就挺有意思，它靠往数据里加点“噪声”，让你挖不出具体个人的信息，但整体模式又还能看出来。这篇综述对差分隐私下的几种频繁模式挖掘方法讲得蛮细，像基于直方图的、基于树结构的，还有基于压缩数据结构的。每种都举了例子，优缺点也得清楚，不会太枯燥，适合你了解当前都有哪些主流做法。对比部分也挺实用，比如哪种方法适合大数据场景、哪种适合模式量多的情况。读完之后心里会比较有谱，知道该选哪条路去试。文章还提了几个未来的方向，像是结合联邦学习、引入深度模型啥的，嗯...有点前沿但不虚浮，给人启发挺大的。