2021《隐私计算推动金融业数据生态建设》白皮书-最终发布版

数据规模、数据复杂性快速膨胀，如何在大数据时代保障信息安全是现实而迫切的需求 大数据访问模式与安全挑战 造成用户隐私信息泛滥的原因很多，涉及用户、黑客与犯罪分子、服务提供商等多方面因素 上述问题的根治离不开配套法规、政策的支持与严格的管理手段，但更需要有可信赖的技术手段支持 挑战1：用户身份匿名保护难 问题：用户身份重识别攻击以及行为模式挖掘技术的发展，导致用户身份匿名保护更加困难 挑战2：敏感信息保护难 问题：基于数据挖掘与深度学习等人工智能方法，用户敏感信息易被推测 挑战3：隐私信息安全管控难 问题：用户隐私信息被采集后，数据控制权转移到网络服务商，而其缺乏足够技术手段保证隐私数据的安全存储、受控使用与传播，导致用户隐私数据被非授权使用、传播或滥用

大数据是当前学术 界 和 产 业 界 的 研 究 热点，正 影 响 着 人 们 日 常 生 活 方 式、工 作 习 惯 及 思 考 模式．但目前大数据在收集、存储和使用过 程 中 面 临 着 诸 多 安 全 风 险，大 数 据 所 导 致 的 隐 私 泄 露 为 用 户 带 来 严 重 困 扰，虚假数据将导致错误或无效的大数据分析结果．该文分析了实现大数据安全与隐私保护所面临的技术挑战，整 理了若干关键技术及其最新进展．分析指出大数据在引入安全问题的同时，也是解决信息安全问题的有效手段．它为信息安全领域的发展带来了新的契机

数据隐私保护技术及其在区块链场景中的应用 安全分析 安全对抗 web安全 解决方案 云安全

国外法规研究 - 数据隐私保护业务- -GDPR合规评估.pdf

基因组数据已广泛应用于科学研究、医疗服务、法律与取证和直接面向消费者服务.基因组数据不但可以唯一标识个体,而且与遗传、健康、表型和血缘关系密切关联.此外,基因组数据具有不随时间而变化的稳定性.

目录 “隐形隐私”简介 隐私面临的风险 解决之道探讨

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