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大数据背景下的数据安全研究
作者：童端吕捷许宏
来源：《网络空间安全》2017年第12期
摘要：大数据的迅速走热使得大数据的安全问题至关重要。论文首先从大数据带来的新
风险和挑战为出发点，分析了传统数据安全和大数据安全研究的联系与区别，着重研究了大数据背景下的安全策略问题，包括对传统数据备份和数据恢复技术的研究、差分隐私技术的原理和实施性分析等，进而提出了大数据环境下的应用体系和信息体系的安全研究方案。
关键词：流动性威胁；差分隐私；安全沙箱；APT
中图分类号： TP39 文献标识码：A
Research on Data Security Based on Big Data
Tong Duan， Lv Jie， Xu Hong
（School of Information Engineering， Nanjing University of Finance & Economics， Jiangsu Nanjing 210046）
Abstract： The rapid heat of big data makes security issues critical. Starting with the new risks and challenges posed by big data， this article analyzes the relationship and difference of traditional data security and big data security， focusing on security policy issues under the background of big data， including the research of the traditional data backup and data recovery technology and the principle and implementation analysis of differential privacy technology. And then put forward the application system of big data environment and the security research scheme of information system.
Key words： Liquidity Threat； Differential Privacy； Sandbox； Advanced Persistent Threat
1 引言
随着信息技术的快速发展和互联网规模的迅速扩张，一些安全性问题日益明显，诸如未经授权数据集的使用和访问、对大量可能敏感数据的提取和使用工具所产生的安全性问题等。当今社会很多无效率事例都能暴露人们的隐私，例如在银行自动取款机前、超市便利店、机场安全线和城市交叉口等地方，人们都处于摄像机的监视之下。一旦这些资源是联网的，这些相关联的数据流就可能被人窃取而滥用。除此之外，作为一个高成本效益的代理平台—云媒体，可能会启动僵尸网络或应用大规模并行程序来破解密码系统[1]。划分边界是传统的网络安全解
决方案的基本思想，这种思想主要是通过在内外网边界建立一些网关设备或网络流量设备来解决安全问题。但是随着移动互联网技术和云服务技术的出现，各种移动终端可以在WiFi网络和4G网络自由穿梭，网络边界实质上已经消亡了。