基于SaaS的面向文档数据库隐私保护研究 山东大学  姜真 本文首先提出了面向文档数据库隐私保护架构,该架构在原有SaaS架构的基础上,通过在应用层和存储层之间增加隐私保护层,形成一种新的SaaS服务部署架构.这种架构将隐私保护系统和SaaS应用系统解耦.在此架构中,隐私保护系统对于SaaS应用和数据库系统均是透明的.然后,本文介绍了基于面相文档数据库的隐私保护的基本方法,为了适应面向文档数据库基于文档存储的数据结构体系,本文设计了基于value切分和key混淆的面向文档数据库隐私保护基本方法.

随着数据发掘的不断深入和在各行业应用的不断推进,大数据安全的"脆弱性"逐渐凸显,国内外数据泄露事件频发,用户隐私受到极大挑战.而且在大数据环境下隐私泄露的危险,不仅仅在于泄露本身,还在于基于数据对下一步行动的预测和判断,因此大数据时代的隐私保护俨然成为大数据应用发展的一项重要课题. 目前隐私数据泄露的主要途径包括以下两个方面:非交互式泄露:主要指在信息系统内部的隐私泄露,多发生在业务流程中有多个节点可以对数据进行访问;交互式泄露:主要是针对信息使用传递过程中发生的泄露,可能发生在区域性

支持多级隐私保护的云备份系统的研究与实现 四川师范大学 叶薇 大数据时代的到来让现有信息系统出现了存储能力不足.资源利用不充分.IT设施投入大.系统管理复杂等问题,越来越多的企业.组织和个人依靠网络存储和网络计算来降低自己维护各类设施的开销,云计算和云存储便是这个情况下的产物.云备份通过云存储的方式将数据备份在网络上,能够使备份数据更加安全且可以实现跨平台管理.然而,云备份如同一把双刃剑,在使用它获益的同时,数据隐私及安全问题是云用户和潜在用户最关注的问题.如何在数据存入及存储在云的过程中,有效

面向人口信息系统的云计算中隐私保护技术研究 北京邮电大学  苗新宇 本文所提出的基于半可信第三方的隐私保护模型是解决人口信息系统中的数据存储到云服务平台所面临的数据隐私泄露问题.通过引入的基于互斥数据属性的数据切片以及半可信第三方的隐私保护策略所生成的数据切片标识,达到人口信息系统数据在模型中的存储流程.人口信息系统数据的删除.读取流程的隐私保护.最后,对于模型的安全性指标进行了分析,能够达到对人口信息系统数据的隐私保护的目的. 关键词-人口信息系统: 云计算: 隐私保护: 数据分片    te

随着数据发掘的不断深入和在各行业应用的不断推进,大数据安全的"脆弱性"逐渐凸显,国内外数据泄露事件频发,用户隐私受到极大挑战.而且在大数据环境下隐私泄露的危险,不仅仅在于泄露本身,还在于基于数据对下一步行动的预测和判断,因此大数据时代的隐私保护俨然成为大数据应用发展的一项重要课题. 目前隐私数据泄露的主要途径包括以下两个方面:非交互式泄露:主要指在信息系统内部的隐私泄露,多发生在业务流程中有多个节点可以对数据进行访问;交互式泄露:主要是针对信息使用传递过程中发生的泄露,可能发生在区域性

ZDNet至顶网服务器频道 05月14日 新闻消息:在信息时代,互联网高速发展,数据隐私问题成了人们关注的焦点.据统计,全球互联网用户人数已经接近30亿,相当于世界人口的40% .在这样的时代,任何人都不能在数据隐私问题中置身事外. 大数据时代的隐私安全(来自google.com) 你是否想过,手机里的APP会暴露你是一个怎样的人.比如,你有一辆车,你多半安装了导航的应用:如果你安装了糖尿病家庭医生这款应用,那你或者你的家人多办受到糖尿病的困扰--其实,这就是现在流行的"大数据时代"概

第1章 位置信息与隐私保护 1.1 位置大数据      移动通信和传感设备等位置感知技术的发展将人和事物的地理位置数据化.移动对象的传感芯片以直接或间接的方式收集移动对象的位置数据,其自动采集位置信息的速度和规模远远超过现有系统的处理能力.据统计,每个移动对象平均15 s提交一次当前位置,这样算来,全球上亿手机.车载导航设备等移动对象每秒提交的位置信息将超过一亿条[3].未来移动传感设备的进步和通信技术的提升将使位置信息的产生更频繁.这类具有规模大.产生速度快.蕴含价值高等特点的位置数据被称为

1.减少定位服务的使用 iPhone具有定位服务功能,可以让用户了解自己处于什么位置,了解所处位置的天气预报等相关服务,当然也容易泄露用户的行为和习惯等,关闭这些服务的具体方法如下: 第一步,在"设置"应用中,点击"隐私"选项中的"定位服务". 第二步,在"定位服务"页面,可以选择关闭一些App应用的定位服务功能.当然也可以直接关闭定位服务,这样更有利于保护隐私. 第三步,在定位服务页面,点击进入"系统服务"

随着云计算大数据时代的到来,互联网将时时刻刻释放出海量数据,随着产生.存储.分析的数据量越来越大,无论是围绕企业销售,还是个人的消费习惯,身份特征等,都变成了以各种形式存储的数据.大量数据背后隐藏着大量的经济与政治利益,尤其是通过数据整合.分析与挖掘,其所表现出的数据整合与控制力量已经远超以往.大数据如同一把双刃剑,社会因大数据使用而获益匪浅,但个人隐私也无处遁形.近年来侵犯个人隐私案件时有发生,如谷歌泄露个人隐私事件.盛大云数据丢失事件.2011年韩国三大门户网站之一Nate和社交网络"赛我网