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大數(shù)據(jù)安全與隱私保護 Table of Contents 1.大數(shù)據(jù)研究概述 普遍的觀點認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是指規(guī)模大且復(fù)雜、以至于很難用現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫管理工具或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用來處理的數(shù)據(jù)集，大數(shù)據(jù)的常見特點包括大規(guī)模(volume)、高速性(velocity)和多樣性(variety)． 根據(jù)來源的不同，大數(shù)據(jù)大致可分為如下幾類 ： (1)來自于人．人們在互聯(lián)網(wǎng)活動以及使用移動互聯(lián)網(wǎng)過程中所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)，包括文字、圖片、視頻等信息； (2)來自于機．各類計算機信息系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以文件、數(shù)據(jù)庫、多媒體等形式存在，也包括審計、日志等自動生成的信息； (3)來自于物．各類數(shù)字設(shè)備所采集的數(shù)據(jù)．如攝像頭產(chǎn)生的數(shù)字信號、醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生的人的各項特征值、天文望遠(yuǎn)鏡所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)等． 2.大數(shù)據(jù)帶來的安全挑戰(zhàn) 科學(xué)技術(shù)是一把雙刃劍．大數(shù)據(jù)所引發(fā)的安全問題與其帶來的價值同樣引人注目．而最近爆發(fā)的“棱鏡門”事件更加劇了人們對大數(shù)據(jù)安全的擔(dān)憂．與傳統(tǒng)的信息安全問題相比，大數(shù)據(jù)安全面臨的挑戰(zhàn)性問題主要體現(xiàn)在以下幾個方面． 1.大數(shù)據(jù)中的用戶隱私保護 2.大數(shù)據(jù)的可信性 3.如何實現(xiàn)大數(shù)據(jù)訪問控制 2.1 大數(shù)據(jù)中用戶隱私保護 大量事實表明，大數(shù)據(jù)未被妥善處理會對用戶的隱私造成極大的侵害．根據(jù)需要保護的內(nèi)容不同，隱私保護又可以進一步細(xì)分為位置隱私保護、標(biāo)識符匿名保護、連接關(guān)系匿名保護等． 當(dāng)前企業(yè)常常認(rèn)為經(jīng)過匿名處理后，信息不包含用戶的標(biāo)識符，就可以公開發(fā)布了．但事實上，僅通過匿名保護并不能很好地達到隱私保護目標(biāo)。 例如，AOL公司曾公布了匿名處理后的3個月內(nèi)部分搜索歷史，供人們分析使用．雖然個人相關(guān)的標(biāo)識信息被精心處理過，但其中的某些記錄項還是可以被準(zhǔn)確地定位到具體的個人．紐約時報隨即公布了其識別出的1位用戶．編號為4 417 749的用戶是1位62歲的寡居婦人，家里養(yǎng)了3條狗，患有某種疾病，等等。 另一個相似的例子是，著名的DVD租賃商Netflix曾公布了約5O萬用戶的租賃信息，懸賞100萬美元征集算法，以期提高電影推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度．但是當(dāng)上述信息與其它數(shù)據(jù)源結(jié)合時，部分用戶還是被識別出來了．研究者發(fā)現(xiàn)，Netflix中的用戶有很大概率對非top100、top500、top1000的影片進行過評分，而根據(jù)對非top影片的評分結(jié)果進行去匿名化(de—anonymizing)攻擊的效果更好L2 ． 對此，我們可以采取的措施有： (1)數(shù)據(jù)采集時的隱私保護，如數(shù)據(jù)精度處理； (2)數(shù)據(jù)共享、發(fā)布時的隱私保護，如數(shù)據(jù)的匿名處理、人工加擾等； (3)數(shù)據(jù)分析時的隱私保護； (4)數(shù)據(jù)生命周期的隱私保護； (5)隱私數(shù)據(jù)可信銷毀等． 2.2 大數(shù)據(jù)的可信性 關(guān)于大數(shù)據(jù)的一個普遍的觀點是，數(shù)據(jù)自己可以說明一切，數(shù)據(jù)自身就是事實．但實際情況是，如果不仔細(xì)甄別，數(shù)據(jù)也會欺騙，就像人們有時會被自己的雙眼欺騙一樣． 大數(shù)據(jù)可信性的威脅之一是偽造或刻意制造的數(shù)據(jù)，而錯誤的數(shù)據(jù)往往會導(dǎo)致錯誤的結(jié)論．若數(shù)據(jù)應(yīng)用場景明確，就可能有人刻意制造數(shù)據(jù)、營造某種“假象”，誘導(dǎo)分析者得出對其有利的結(jié)論．由于虛假信息往往隱藏于大量信息中，使得人們無法鑒別真?zhèn)�，從而做出錯誤判斷． 例如，一些點評網(wǎng)站上的虛假評論，混雜在真實評論中使得用戶無法分辨，可能誤導(dǎo)用戶去選擇某些劣質(zhì)商品或服務(wù)．由于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中虛假信息的產(chǎn)生和傳播變得越來越容易，其所產(chǎn)生的影響不可低估．用信息安全技術(shù)手段鑒別所有來源的真實性是不可能的． 大數(shù)據(jù)可信性的威脅之二是數(shù)據(jù)在傳播中的逐步失真．原因之一是人工干預(yù)的數(shù)據(jù)采集過程可能引入誤差，由于失誤導(dǎo)致數(shù)據(jù)失真與偏差，最終影響數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性．此外，數(shù)據(jù)失真還有數(shù)據(jù)的版本變更的因素．在傳播過程中，現(xiàn)實情況發(fā)生了變化，早期采集的數(shù)據(jù)已經(jīng)不能反映真實情況．例如，餐館電話號碼已經(jīng)變更，但早期的信息已經(jīng)被其它搜索引擎或應(yīng)用收錄，所以用戶可能看到矛盾的信息而影響其判斷． 因此，大數(shù)據(jù)的使用者應(yīng)該有能力基于數(shù)據(jù)來源的真實性、數(shù)據(jù)傳播途徑、數(shù)據(jù)加工處理過程等，了解各項數(shù)據(jù)可信度，防止分析得出無意義或者錯誤的結(jié)果． 密碼學(xué)中的數(shù)字簽名、消息鑒別碼等技術(shù)可以用于驗證數(shù)據(jù)的完整性，但應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的真實性時面臨很大困難，主要根源在于數(shù)據(jù)粒度的差異．例如，數(shù)據(jù)的發(fā)源方可以對整個信息簽名，但是當(dāng)信息分解成若干組成部分時，該簽名無法驗證每個部分的完整性．而數(shù)據(jù)的發(fā)源方無法事先預(yù)知哪些部分被利用、如何被利用，難以事先為其生成驗證對象． 2.3 如何實現(xiàn)大數(shù)據(jù)訪問控制 大數(shù)據(jù)訪問控制的特點與難點在于： (1)難以預(yù)設(shè)角色，實現(xiàn)角色劃分． (2)難以預(yù)知每個角色的實際權(quán)限， 此外，不同類型的大數(shù)據(jù)中可能存在多樣化的訪問控制需求。例如，在Ｗｅｂ２．０個人用戶數(shù)據(jù)中，存在基于歷史記錄的訪問控制；在地理地圖數(shù)據(jù)中，存在基于尺度以及數(shù)據(jù)精度的訪問控制需求；在流數(shù)據(jù)處理中，存在數(shù)據(jù)時間區(qū)間的訪問控制需求，等等．如何統(tǒng)一地描述與表達訪問控制需求也是一個挑戰(zhàn)性問題． 3.大數(shù)據(jù)安全與隱私保護關(guān)鍵技術(shù) 當(dāng)前亟需針對前述大數(shù)據(jù)面臨的用戶隱私保護、數(shù)據(jù)內(nèi)容可信驗證、訪問控制等安全挑戰(zhàn)，展開大數(shù)據(jù)安全關(guān)鍵技術(shù)研究．本節(jié)選取部分重點相關(guān)研究領(lǐng)域予以介紹． 3.1 數(shù)據(jù)發(fā)布匿名保護技術(shù) 3.2 社交網(wǎng)絡(luò)匿名保護技術(shù) 3.3　數(shù)據(jù)水印技術(shù) 3.4 數(shù)據(jù)溯源技術(shù) 4.5 風(fēng)險自適應(yīng)的訪問控制 3.1 數(shù)據(jù)發(fā)布匿名保護技術(shù) 對于大數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（或稱關(guān)系數(shù)據(jù)）而言，數(shù)據(jù)發(fā)布匿名保護是實現(xiàn)其隱私保護的核心關(guān)鍵技術(shù)與基本手段，目前仍處于不斷發(fā)展與完善階段． 以典型的ｋ 匿名方案為例．?dāng)?shù)據(jù)表的k-匿名化( k-anonymization) 是數(shù)據(jù)發(fā)布時保護私有信息的一種重要方法。 k-匿名技術(shù)是1998 年由Samarati和Sweeney [1]提出的 ，它要求發(fā)布的數(shù)據(jù)中存在一定數(shù)量(至少為k) 的在準(zhǔn)標(biāo)識符上不可區(qū)分的記錄，使攻擊者不能判別出隱私信息所屬的具體個體，從而保護了個人隱私， k-匿名通過參數(shù)k指定用戶可承受的最大信息泄露風(fēng)險。k-匿名化在一定程度上保護了個人的隱私，但同時會降低數(shù)據(jù)的可用性。 早期的方案及其優(yōu)化方案通過元組泛化、抑制等數(shù)據(jù)處理，將準(zhǔn)標(biāo)識符分組．每個分組中的準(zhǔn)標(biāo)識符相同且至少包含ｋ個元組，因而每個元組至少與ｋ－１個其它元組不可區(qū)分．由于ｋ匿名模型是針對所有屬性集合而言，對于具體的某個屬性則未加定義，容易出現(xiàn)某個屬性匿名處理不足的情況．若某等價類中某個敏感屬性上取值一致，則攻擊者可以有效地確定該屬性值． 在大數(shù)據(jù)場景中，數(shù)據(jù)發(fā)布匿名保護問題較之更為復(fù)雜：攻擊者可以從多種渠道獲得數(shù)據(jù)，而不僅僅是同一發(fā)布源．例如，在前所提及的Ｎｅｔｆｌｉｘ應(yīng)用中，人們發(fā)現(xiàn)攻擊者可通過將數(shù)據(jù)與公開可獲得的ｉｍｄｂ相對比，從而識別出目標(biāo)在Ｎｅｔｆｌｉｘ的賬號．并據(jù)此獲取用戶的政治傾向與宗教信仰等（通過用戶的觀看歷史和對某些電影的評論和打分分析獲得）．此類問題有待更深入的研究． 3.２　社交網(wǎng)絡(luò)匿名保護技術(shù) 社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的重要來源之一，同時這些數(shù)據(jù)中包含大量用戶隱私數(shù)據(jù)．截至２０１２年１０月Ｆａｃｅｂｏｏｋ的用戶成員就已達１０億．由于社交網(wǎng)絡(luò)具有圖結(jié)構(gòu)特征，其匿名保護技術(shù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有很大不同． 社交網(wǎng)絡(luò)中的典型匿名保護需求為用戶標(biāo)識匿名與屬性匿名（又稱點匿名），在數(shù)據(jù)發(fā)布時隱藏了用戶的標(biāo)識與屬性信息；以及用戶間關(guān)系匿名（又稱邊匿名），在數(shù)據(jù)發(fā)布時隱藏用戶間的關(guān)系．而攻擊者試圖利用節(jié)點的各種屬性（度數(shù)、標(biāo)簽、某些具體連接信息等），重新識別出圖中節(jié)點的身份信息． 社交網(wǎng)絡(luò)匿名方案面臨的重要問題是，攻擊者可能通過其它公開的信息推測出匿名用戶，尤其是用戶之間是否存在連接關(guān)系．例如，可以基于弱連接對用戶可能存在的連接進行預(yù)測，適用于用戶關(guān)系較為稀疏的網(wǎng)絡(luò)；根據(jù)現(xiàn)有社交結(jié)構(gòu)對人群中的等級關(guān)系進行恢復(fù)和推測；針對微博型的復(fù)合社交網(wǎng)絡(luò)進行分析與關(guān)系預(yù)測；基于限制隨機游走方法，推測不同連接關(guān)系存在的概率，等等．研究表明，社交網(wǎng)絡(luò)的集聚特性對于關(guān)系預(yù)測方法的準(zhǔn)確性具有重要影響，社交網(wǎng)絡(luò)局部連接密度增長，集聚系數(shù)增大，則連接預(yù)測算法的準(zhǔn)確性進一步增強．因此，未來的匿名保護技術(shù)應(yīng)可以有效抵抗此類推測攻擊． 3．３　數(shù)據(jù)水印技術(shù) 數(shù)字水印是指將標(biāo)識信息以難以察覺的方式嵌入在數(shù)據(jù)載體內(nèi)部且不影響其使用的方法，多見于多媒體數(shù)據(jù)版權(quán)保護．也有部分針對數(shù)據(jù)庫和文本文件的水印方案． 由數(shù)據(jù)的無序性、動態(tài)性等特點所決定，在數(shù)據(jù)庫、文檔中添加水印的方法與多媒體載體上有很大不同．其基本前提是上述數(shù)據(jù)中存在冗余信息或可容忍一定精度誤差。 例如，Ａｇｒａｗａｌ等人基于數(shù)據(jù)庫中數(shù)值型數(shù)據(jù)存在誤差容忍范圍，將少量水印信息嵌入到這些數(shù)據(jù)中隨機選取的最不重要位上． 而Ｓｉｏｎ等人提出一種基于數(shù)據(jù)集合統(tǒng)計特征的方案，將一比特水印信息嵌入在一組屬性數(shù)據(jù)中，防止攻擊者破壞水印。 此外，通過將數(shù)據(jù)庫指紋信息嵌入水印中［６２］，可以識別出信息的所有者以及被分發(fā)的對象，有利于在分布式環(huán)境下追蹤泄密者。 通過采用獨立分量分析技術(shù)（簡稱ＩＣＡ），可以實現(xiàn)無需密鑰的水印公開驗證。 上述水印方案中有些可用于部分?jǐn)?shù)據(jù)的驗證． 例如殘余元組數(shù)量達到閾值就可以成功驗證出水�。�該特性在大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景下具有廣闊的發(fā)展前景， 例如：強健水印類（ＲｏｂｕｓｔＷａｔｅｒｍａｒｋ）可用于大數(shù)據(jù)的起源證明， 而脆弱水印類（Ｆｒａｇｉｌｅ　Ｗａｔｅｒｍａｒｋ）可用于大數(shù)據(jù)的真實性證明． 存在問題之一是當(dāng)前的方案多基于靜態(tài)數(shù)據(jù)集，針對大數(shù)據(jù)的高速產(chǎn)生與更新的特性考慮不足，這是未來亟待提高的方向． 3.4　數(shù)據(jù)溯源技術(shù) 如前所述，數(shù)據(jù)集成是大數(shù)據(jù)前期處理的步驟之一．由于數(shù)據(jù)的來源多樣化，所以有必要記錄數(shù)據(jù)的來源及其傳播、計算過程，為后期的挖掘與決策提供輔助支持．早在大數(shù)據(jù)概念出現(xiàn)之前，數(shù)據(jù)溯源（ＤａｔａＰｒｏｖｅｎａｎｃｅ）技術(shù)就在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域得到廣泛研究．其基本出發(fā)點是幫助人們確定數(shù)據(jù)倉庫中各項數(shù)據(jù)的來源，例如了解它們是由哪些表中的哪些數(shù)據(jù)項運算而成，據(jù)此可以方便地驗算結(jié)果的正確性，或者以極小的代價進行數(shù)據(jù)更新。 未來數(shù)據(jù)溯源技術(shù)將在信息安全領(lǐng)域發(fā)揮重要作用．在２００９年呈報美國國土安全部的“國家網(wǎng)絡(luò)空間安全”的報告中，將其列為未來確保國家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施安全的３項關(guān)鍵技術(shù)之一．然而，數(shù)據(jù)溯源技術(shù)應(yīng)用于大數(shù)據(jù)安全與隱私保護中還面臨如下挑戰(zhàn)： （１）數(shù)據(jù)溯源與隱私保護之間的平衡．一方面，基于數(shù)據(jù)溯源對大數(shù)據(jù)進行安全保護首先要通過分析技術(shù)獲得大數(shù)據(jù)的來源，然后才能更好地支持安全策略和安全機制的工作；另一方面，數(shù)據(jù)來源往往本身就是隱私敏感數(shù)據(jù)．用戶不希望這方面的數(shù)據(jù)被分析者獲得．因此，如何平衡這兩者的關(guān)系是值得研究的問題之一． （２）數(shù)據(jù)溯源技術(shù)自身的安全性保護．當(dāng)前數(shù)據(jù)溯源技術(shù)并沒有充分考慮安全問題，例如標(biāo)記自身是否正確、標(biāo)記信息與數(shù)據(jù)內(nèi)容之間是否安全綁定等等．而在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，其大規(guī)模、高速性、多樣性等特點使該問題更加突出． 3.5 風(fēng)險自適應(yīng)的訪問控制 在大數(shù)據(jù)場景中，安全管理員可能缺乏足夠的專業(yè)知識，無法準(zhǔn)確地為用戶指定其可以訪問的數(shù)據(jù)．風(fēng)險自適應(yīng)的訪問控制是針對這種場景討論較多的一種訪問控制方法．jason的報告描述了風(fēng)險量化和訪問配額的概念．隨后，cheng等人提出了一個基于多級別安全模型的風(fēng)險自適應(yīng)訪問控制解決方案．Ｎｉ等人提出了另一個基于模糊推理的解決方案，將信息的數(shù)目和用戶以及信息的安全等級作為進行風(fēng)險量化的主要參考參數(shù)．當(dāng)用戶訪問的資源的風(fēng)險數(shù)值高于某個預(yù)定的門限時，則限制用戶繼續(xù)訪問。 4.大數(shù)據(jù)服務(wù)與信息安全 大數(shù)據(jù)與“安全－即－服務(wù)（security-as-service） 前面列舉了部分當(dāng)前基于大數(shù)據(jù)的信息安全技術(shù)，未來必將涌現(xiàn)出更多、更豐富的安全應(yīng)用和安全服務(wù)．由于此類技術(shù)以大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)，因此如何收集、存儲和管理大數(shù)據(jù)就是相關(guān)企業(yè)或組織所面臨的核心問題．除了極少數(shù)企業(yè)有能力做到之外，對于絕大多數(shù)信息安全企業(yè)來說，更為現(xiàn)實的方式是通過某種方式獲得大數(shù)據(jù)服務(wù)，結(jié)合自己的技術(shù)特色領(lǐng)域，對外提供安全服務(wù)．一種未來的發(fā)展前景是，以底層大數(shù)據(jù)服務(wù)為基礎(chǔ)，各個企業(yè)之間組成相互依賴、相互支撐的信息安全服務(wù)體系，總體上形成信息安全產(chǎn)業(yè)界的良好生態(tài)環(huán)境．JCb紅軟基地

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