大資料時代的安全邊界

zdnet至頂網伺服器頻道 02月13日 新聞消息：根據idc資料顯示，目前網際網路上的資料每年增長50%，每兩年翻一番，全球網際網路90%以上的資料是最近幾年才産生的。

最早洞見大資料時代的資料科學家維克托·邁克·舍恩伯格在《大資料時代》一書中曾指出：大資料帶給人類生活的益處是多方面的，不僅是人們獲得新認知、創造新價值的源泉，還是改變市場、組織結構以及政府與公民關系的方法。但他同時也指出，大資料相比傳統網際網路，會給網絡安全帶來更多威脅，給使用者隐私帶來更大挑戰。

大資料技術給資料使用的隐私問題帶來了新挑戰。對于企業來說，企業決策從“業務驅動”轉變為“資料驅動”，企業需要遵守更嚴格的安全标準和保密規定，對資料存儲與使用的安全性和隐私性要求由此提高。

對于個人而言，大資料時代，個人資料是一種資訊資産，但這種資産卻在使用者不知情的情況下被收集、分析，以正當或不正當的方式用以牟利，個人生活似乎時刻被置于“老大哥”的監視之下，隐私安全受到了巨大挑戰。

資料共享是大資料的現實價值，但隐私保護又關系到公民個體和國家整體的安全。如何平衡大資料使用和隐私保護是亟待解決的問題。

傳統的隐私規範采用“告知與許可”原則，即讓人們自主決定是否、如何以及經由誰來處理他們的資訊，這就意味着将個人隐私保護的責任放在了每個公民個體的閱聽人。但在大資料時代，由于二次使用的存在，“告知與許可”缺乏現實可行性，學者是以提出應改變傳統的隐私保護體系，将隐私保護的責任由公民個體轉移到資料使用者身上，即由資料使用者為其行為承擔責任，而非停留于收集資料之初的是否取得個人同意。

圍繞這一原則，相關學者目前又提出了資料脫敏技術和資料分類分級等一系列隐私保護手段。資訊脫敏技術是指将資料脫敏為不含使用者隐私的測試用資料，但是由于結構化資料在大資料時代關聯性非常緊密，使得單個資料集的脫敏不能解決兩個各自不敏感資料集放在一起就變為敏感資料集這類的問題，是以需要針對具體行業和具體問題開發、采用不同的脫敏技術。

資料分類分級從隐私安全與保護成本的角度出發，對資料進行分類和等級劃分，進而根據不同需要對關鍵資料進行重點防護。但是傳統的資料分級對于大資料時代來說過粗，許多研究機構正在探索進一步細化可行的分級标準。

原文釋出時間為：2015年02月13日

本文作者：北京商報

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