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    2023-6-16

李善洲
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数据库---泄露风险可控

实现基于大数据平台的---算法库,可并行,---数据---硬件,的按照---规则对---数据进行---。基于数据---的理论基础,建立用户---数据泄露风险的衡量模型,企业数据---硬件,可定性定量的准确衡量数据可能发生泄露的风险。可管理。结合大数据平台的用户体系,权限管理体系,以及---数据不同保护级别的权限管理体系,实现对---数据基于审批的数据访问机制。结合公司制度,规范,法务等管理,实现在尽可能保护用户---数据,减少数据泄露风险的前提下,较大化保留数据分析挖掘的价值。可审计。对数据的访问要---可回溯,可审计,当发生数据泄露时,数据---硬件,要---能够通过审计日志找到对应的泄露人员。





为什么需要数据库---?

所谓避免---数据泄露,是指避免使用数据的人员( 数据分析师,bi ---等)将某行数据识别为某个人的信息。数据---技术通过对数据进行---,如移除识别列,转换半识别列等方式,使得数据使用人员在---可对#2 (转换后)半识别列,#3 ---息列以及#4其他列进行数据分析的基础上,在一定程度上---其无法根据数据反识别用户,达到---数据安全与较大化挖掘数据价值的平衡。







数据库---介绍

数据---(data masking),又称数据漂白、数据去---化或数据变形。百度百科对数据---的定义为:指对某些---息通过---规则进行数据的变形,实现敏感---数据的---保护。这样,就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中---使用---后的真实数据集。


随着大数据时代的到来,大数据商业价值的挖掘,用户的定位大数据中蕴藏的---商业价值被逐步挖掘出来,金融数据---硬件,但是同时也带来了---的挑战----信息的保护。---与个人行为(比如位置信息、消费行为、网络访问行为)等,这些都是人的---,也是我们所关注的一类---息,在大数据价值挖掘的基础上如何保护人的---信息,也将是数据---必须解决的难题。





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