医疗健康大数据隐私保护综述

随着智能移动设备普及化、医疗设备数字化及电子病历结构化的推进,医疗数据呈现爆发增长的特点.在深入研究探讨医疗大数据发展规律,提高对医疗大数据真实价值的认识的同时,如何有效保护数据的隐私安全现已成为广受关注的重要议题.医疗大数据自身特点以及存储环境等都为隐私保护带来了不小的挑战.首先,介绍了医疗大数据的相关概念以及特点....     

大数据环境下医疗数据隐私保护对策研究

随着大数据技术和"互联网+医疗健康"应用的蓬勃发展,个人医疗数据信息在全生命周期各阶段均面临着越来越多的隐私泄漏挑战,安全问题频发。在对北京市部分医院和患者进行个人医疗数据信息隐私保护问题调研分析基础上,面向医疗大数据环境分析了个人医疗数据全面生命周期存在的隐私信息泄漏风险模式,进而从法规规范层面、技术措施层面和应用实施层面提出了一个个人医疗数据隐私保护框架,并分别从隐私保护意识提升和安全技术措施层面提出个人医疗数据隐私保护对策与建议。     

医疗大数据及隐私泄露

大数据中的医疗大数据与人类的健康生活息息相关，随着大数据的发展、信息化的加快，医疗卫生信息平台、数字化的医疗设备与仪器迅速普及，导致医疗领域内的数据呈爆炸式增长，且类型繁多、关系复杂。敏感的医疗数据安全问题同样备受关注。医疗数据在为人类的健康提供帮助的同时，保护相关联的敏感数据越来越成为学者、从业者和普通大众所关注的热点。本文从大数据的基本概念入手，通过对现阶段隐私泄露及医疗大数据的相关研究进行分析，结合大数据领域的相关研究对当前隐私泄露行为、保护技术等问题进行分类阐述，希望能为本领域学者的进一步研究有所启示和帮助。     

大数据时代的数据隐私安全研究

随着社会经济的发展,当代信息技术的进步,大数据成为了社会各界人士广泛关注的焦点与讨论的话题。大数据的核心技术从2012年以来,得到了飞速的发展,全社会各行各业都在大数据时代中发现了新的发展方向,目前应用最多的方向是通过大数据技术分析相关用户的行为习惯,进而使自身的营销更具有目的性和方向性,达到降低成本运营、提高工作的实效性。在这样的情况下,大数据时代中的隐私安全问题就会随之而来,并越来越多的得到关注,很多用户被大数据技术利用后,自己还不太清楚情况的发生,使得用户失去了极大的安全感,给用户的隐私带来了更大的威胁。本文就对大数据时代的数据隐私安全问题进行深入研究,其目的是为了让更多人了解大数据时代,在受用大数据的同时保护自身隐私安全。     

大数据与个人信息隐私安全研究

大数据时代的到来为企业带来了丰厚的利润,也为人们的生活带来了便利。但是大数据时代同样使得个人信息隐私数据化,人们的个人信息隐私随时有被曝露的危险。目前个人信息隐私安全问题已得到国家、企业和个人的广泛关注。探讨了大数据时代个人信息隐私安全面临的新挑战,总结了目前大数据时代下个人信息隐私曝露的途径,提出了相应的保护措施。     

大数据安全与隐私保护关键技术研究

大数据的快速发展带来了许多机遇和挑战,其中最重要的挑战之一是如何保护大数据的安全性和隐私性。本文旨在研究大数据生命周期中的安全风险和大数据安全和隐私保护关键技术,以应对日益增长的安全威胁和隐私泄露风险。     

医疗大数据隐私信息泄露途径分析及保护举措

通过分析医疗信息生命周期各阶段的用途,探讨信息泄露的风险和途径、医疗信息和个人隐私信息泄露的社会影响。在此基础上,从国家层面数据隐私保护法律法规的完善、用户层面的隐私保护意识的提升和医疗单位层面的信息安全防护技术的加强等方面提出相应的建议。     

大数据安全与隐私保护

本文概述了大数据的来源和特征,说明了当前大数据面临的安全考验,介绍了有关大数据的安全与隐私保护技术.文章具有一定的参考价值.     

中医药大数据云服务平台的医疗数据安全隐私保护设计

随着新一代技术的迅猛发展,大数据和云计算技术被广泛应用于各个领域,特别是在中医药领域发挥着十份重要的作用.但大数据和云计算的发展为中医药领域带来便利的同时,医疗数据的安全问题也随着产生,特别是一些医疗数据可能会涉及到病患的个人隐私,一旦数据信息泄露就会造成极为恶劣的影响或严重的损失.本文通过对中医药大数据云服务平台数据...     

大数据背景下云数据安全分析

大数据时代到来,使得数据变成一种无形资产,其安全性能也逐渐被人们所关注。数据库安全建设已经从数据库安全服务、数据库管理服务向海量信息处理发展过渡。数据库安全保障,应该以控制和预防为主,以先进的技术手段结合数据技术发展方向,以管理为核心,加强数据库生命使用周期的安全,并形成一定的安全保障机制。本文通过分析数据库技术发展现状及发展趋势,结合数据库管理应用,提出在大数据背景下,如何利用技术手段完善数据库内部环境,落实审计追踪备份、落实管理机制,保证云数据安全等方面建立相对应的安全系统,保证云数据的安全性和稳定性。     

基于物联网的云数据存储访问和隐私保护机制研究

针对物联网环境下云数据的可信存储、用户隐私信息的可靠保护和访问控制的有效性等问题,提出基于物联网的云数据存储访问与隐私保护机制。在该机制中,首先对云数据库中的数据信息进行基于关系模式的最小属性分解,针对单独属性或属性子集对象进行动态交换加密,生成满足隐私约束规则的最小粒度的密钥,然后针对用户隐私信息从预处理和在线查询两个方面进行保护,当用户进行数据信息访问时,依据授权进行密钥获取,并依据解密算法进行明文解析,当用户授权被撤销时,依据数据库代理服务器更新算法进行信息更新。实验证明,该机制具有良好的执行效率,当资源规模较大时,该访问机制更具有优势。     

地理空间数据数字水印安全技术研究

通过在GIS空间数据中隐藏标识数据生产单位版权和用户使用权属的数字水印的数据安全技术,来跟踪、抵制GIS空间数据的非法流通、非法复制,有效保护数据生产单位的合法权益,推动GIS空间数据的安全共享.方法无论是对于地理空间数据安全管理,还是对于数字水印信息隐藏技术应用领域的扩展都属新的探索.运用所研究的技术方法已开发出相应的应用软件,并利用江苏省1∶ 1万数字地形图数据进行了检验测试,证明该技术方法是可行的.     

一种RFID系统中保护隐私安全的采集发布模型

射频识别RFID(Radio Frequency Identity)技术是一种非接触的自动识别技术,电子标签可以随身携带或者贴附在物体上,用户容易在不知不觉中被侵犯隐私。根据RFID系统中数据流的特点,提出了一种采集发布模型管理用户数据,允许用户定制数据偏好规则和数据请求规则,只有当两者匹配时,请求者才能授权获得数据。该模型具有开放性、可靠性和隐私安全等特点。     

基于Hadoop和Mahout的大数据管理分析系统

随着数据量的爆炸性增长、数据结构的多样化和数据的流动性,传统的关系数据库系统已经无法满足大数据管理和分析的要求。因此有必要对基于大数据的数据管理和分析系统进行研究,以达到快速地统计和分析特定领域中海量结构化/非结构化数据,最终为决策提供支持的目的。提出一种基于Hadoop和Mahout的大数据管理分析系统。通过数据特性的分析,将数据分解后存入对应的数据库中进行管理。并在特定的应用领域中实现和验证了所提出的大数据管理分析系统,获得了优于已报道相关研究工作的数据分析结果。     

实时大数据挖掘系统的设计与实现

针对海量视频人脸数据的场景限制和1[DK]∶N结果过多的困境,结合其他非视距信息采集手段,设计并实现一个大规模实时数据碰撞系统,解决了专门机关实际工作中依靠单一手段研判的诸多缺陷。进行分布式大数据系统的架构设计和组件选取,设计人脸结构化数据和车牌、手机采集信息的实时碰撞比对算法。多地实际运行的结果表明,该系统实时可靠,效果显著,满足一线专门机关案情及时研判和精准挖掘的需求。     

大数据中RDF语义数据存储优化探讨

结合大数据的特点和语义Web的理论,对大数据中的RDF语义数据的描述和存储进行研究。分析各种数据库存储RDF语义数据的优点和缺点,指出图数据库存储RDF语义数据的优势。最后采用Neo4j开源Java代码实现了一个图数据库系统,通过运行实例验证了以上结论。     

一种基于矩阵计算的数据开放隐私泄露评估方法

大数据时代,数据开放过程中的隐私保护研究是重要的研究领域之一。现有的隐私保护研究致力于对数据中的敏感信息进行匿名化、添加噪音、扰动等处理以保护隐私,但在一些数据使用场景下要求使用原始数据。在这种情境下对数据开放带来的隐私泄露风险进行评估,就显得尤为重要。在对现有隐私保护研究进行总结的基础上,提出一种基于矩阵计算的隐私泄露评估方法,为支持数据开放提供了有力保障。     

大宗数据实时处理优化方法的研究及应用

主要讨论在需要进行大宗数据实时处理的企业级计算环境中影响系统处理性能的主要因素。以及如何通过优化处理方式规避这些因素、降低I／O并发冲突和提高系统实时处理性能的方法。对上述方法的风险进行了描述,并给出优化处理崩溃／恢复和保持数据一致性的策略。     

多媒体数据库管理系统DM2的安全保密设计

数据库系统的安全保密性是评价ＤＢＭＳ性能的重要指标，也是ＤＢＭＳ追求的重要目标之一。本文介绍多媒体数据库管理系统ＤＭＺ的安全保密机制及实现技术。