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[目的/意义] Five Safes是当前较为科学的一种结构化的敏感数据安全访问框架,被广泛应用于敏感数据安全访问的描述、评估、规划、培训和监管等方面,我国图书馆领域敏感数据的安全访问可借鉴其应用经验,提高图书馆领域敏感数据的安全使用。[方法/过程]通过对Five Safes安全框架应用情况的调研、分析,归纳研究主题,并进行论述。[结果/结论]应用Five Safes安全框架,图书馆领域应提高敏感数据的共享意识,科学规划敏感数据的安全访问,合理地进行数据敏感度分级,加强对用户数据访问的试验应用和监控,通过培训提高用户的合规思维,从而全面提高图书馆领域敏感数据安全使用水平。 相似文献
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从网络安全的现状来看，用户安全策略、安全管理机制、安全防范意识等方面存在缺陷和不足．特别是在处理软件应用程序的敏感数据时，很容易忽视安全问题，一旦敏感数据（例如密码和密钥）被攻击者捕获。就会引发信息安全问题。因此，采用适当的方法为安全地保存数据提供良好机制具有重要的实践意义。 相似文献
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没有数据安全就没有大数据的发展,大数据安全保护非常关键。随着大数据应用的不断深入,数据开放与数据保护成为研究的重点,由此展开论述,对于大数据安全保护技术进行了探讨,仅供参考。 相似文献
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计算机数据存储的安全问题、敏感数据的防窃取和防篡改问题越来越引起人们的重视。数据库系统作为计算机信息系统的核心部件,数据库文件作为信息的聚集体,其安全性将是信息产业的重中之重。数据库加密技术的应用极大地解决了数据库中数据的安全问题。本文首先介绍了数据加密的基本原理,数据库加密的实现及主要加密方法,最后讨论了数据库加密技术存在的局限性。 相似文献
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随着数据挖掘技术的进步和大量的数据共享,通过多个数据源信息的挖掘,和敏感数据相关联的数据造成隐私泄露的风险大大增加了。本文对多数据源中隐私泄露问题进行研究,基于现有的隐私保护机制,结合集合覆盖问题提出了一种新的隐私保护机制SC-DP,并通过实验证明了该算法的可用性。 相似文献
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[目的/意义] 数字图书馆逐渐向智慧图书馆转变。图书馆数据的收集、分析等数据使用行为不断被实践,并对业务管理与服务创新做出一定的贡献。然而,涉及用户隐私敏感数据的使用可能会带来安全方面的问题。[方法/过程] 本文在分析传统的图书馆数据挖掘方法基础上,尝试引用PPDM（Privacy-Preserving Data Mining）的数据泛化、清洗、屏蔽、扭曲等方法,将数据挖掘与业务需求相融合,并以用户数据规范化使用为目标,探索智慧服务背景下用户隐私保护机制,构建业务实施与数据保护融合的可行性方案。[结果/结论] 智慧图书馆数据收集、数据发布、数据共享、数据汇聚都可以借鉴PPDM方法对用户隐私数据加以保护。智慧图书馆只有紧密联系技术创新才能够保障服务创新,从而促进智慧图书馆事业的发展。 相似文献
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如今我们处于网络时代,社会的焦点已经离不开网络;无论产业界还是学术界都在大力投资进行研究分析以试图挖掘出大数据所潜藏的价值。此过程中,对大数据的搜集、存储、运用都面临着巨大的信息安全风险问题。在这个信息量非常惊人的时代背景下,对社会的发展形成严重制约的因素之一就是大数据信息安全问题。本文深入分析大数据的含义,并且联系现今社会背景下,安全隐私保护所遇到的冲击及挑战,分析了大数据隐私保护的关键技术,希望能有效的改善我国大数据隐私保护现状。 相似文献
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当今社会随着信息科学技术的快速发展,人们对大数据的关注程度越来越高。大数据就像一把双面剑,在为人们带来便利的同时又存在很多安全隐患。传统的保护办法已经满足不了日益更新的大数据,需要研究开发出更先进更完善的大数据安全与隐私保护技术。本文就从探讨了大数据安全隐私的重要性以及如何提高大数据的安全性以及隐私保护性。 相似文献
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随着大数据时代的到来,云技术在促进许多行业的发展的同时,数据信息安全风险也在不断提升,给数据信息安全的保护带来全新的挑战。大数据时代的数据信息安全保护面临哪些挑战,又因何而产生,又应该采取哪些技术手段进行信息保护,本文通过对各类大数据信息安全问题展开重点分析研究,并从多个方面对信息安全防控问题提出对策与建议。 相似文献
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随着企业对信息安全关注程度的不断提高,如何保护日常工作中的敏感信息,防止敏感信息外泄已备受关注。目前,大型企业常用Oracle数据库作为常用的数据存储方式,然后通过每日产生备份作为灾难恢复手段。数据恢复一旦成功,配合表单保存的用户数据,数据库schema定义就一览无余,严重影响企业信息安全。介绍了Ora—clellg环境下的几种敏感数据保护方式并进行比较,最终确定出一种性价比较高的解决方案,能够极大提高商用局点中数据库敏感信息的保护。 相似文献
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[目的/意义]大数据时代将人类社会带入了数据利用的黄金时代,与此相伴的个人隐私安全问题,成为数据价值开发及政府数据开放的瓶颈。文章旨在解决大数据时代的个人数据隐私安全问题,充分保障公民隐私权。[方法/过程]在已有研究基础上,梳理大数据发展对个人隐私的挑战并分析产生影响的原因;按个人信息敏感程度与数据生命周期两个维度,构建大数据时代个人数据隐私安全保护的分析框架;从技术、政府、信息业者、公民四个方面,分析各环节应当采取的针对性保护措施。[结果/结论]不同类型的个人数据的信息敏感度及信息价值不同,在数据生命周期的各个阶段,需要采取差异化的保护策略。 相似文献