大数据下信息通信技术中的隐私保护策略探讨

谢博 刘昊灵 李杰

摘 要 在大数据信息通信技术的发展背景下，使用者的隐私数据泄漏成为数据时代的新问题。为提高使用者个人数据流的隐私安全，规避不法用户的恶意攻击，应当采取科学合理的隐私保护策略，如节点身份保护策略、动态数据集发布隐私保护、数值型数据发布差分隐私保护策略、协同数据集发布隐私保护等，构建安全可靠的网络通信环境，提高个体隐私保护效果。

关键词 大数据;信息通信技术;隐私保护

引言

网络用户隐私保护工作直接影响到网络用户的基本权益，每一位网络用户都享有隐私权，个人数据集隐私需得到保护。但由于灰色产业链的发展，催生出很多违法市场需求，如黑客对用户隐私的攻击、人员对客户隐私的泄漏、系统对用户隐私的滥用等，严重影响到用户基本权益。为了能够很好地规避该类问题的恶化，应当采取合理的隐私保护策略，充分利用现代科学技术，构建生态安全网络环境。

1隐私保护

1.1 网络隐私权

在网络信息通信的环境下，用户的数据信息可分为以下几类：匿名信息、数据匿名化、假名数据、个人资料等。其中，匿名信息没有与用户存在任何直接的身份关联标识不会泄露用户个人信息。数据匿名化，即用户产生的个人数据已经删除或作废，如用户注销的网站账号信息则属于数据匿名化;假名数据，即用户在数据发布时，没有使用真实的ID身份信息，而采取虚假的网络名进行信息发布，该类信息无法直接与其他信息联系，因而无法确定用户的真实信息;用户个人资料，即用户注册使用的全部详细资料，基于該类信息可迅速锁定用户[1]。

在网络信息通信的环境下，用户个人隐私数据被滥用直接影响到网络安全与用户隐私权，不利于网络用户基本信任度构建。为维护用户的网络隐私权，应当采取合法的科学技术，提高网络用户的隐私安全。

1.2 个人隐私权认知

个人隐私权属于基本人权，个人拥有的该项权利，可拒绝他人窥探个人领域的信息，个人隐私领域受到国家法律保护。但在大数据信息通信技术发展的环境下，用户的个人信息被暴露在网络环境下，导致用户个人隐私权无法得到保证，给个人生活、学习、工作带来巨大困扰。

大多数个体在实际生活中并没有刻意关注个人隐私，但所有人都认为个人隐私权需得到保护。由于个人没有进行特别注意，给不法分子留下漏洞，使得用户个人隐私信息得到窃取，且用户并没有发觉。当事后觉察时，个人隐私已经全部泄漏，给用户生活造成很大影响。由此可见，在大数据信息通信技术发展背景下，应当通过技术手段与国家法律进行强有力的约束，从源头规避隐私泄漏风险，增大信息窃取犯罪成本，严厉打击个人隐私信息盗取行为，逐渐构建网络信任环境，提高网络运行安全性，保护个人隐私权。

2隐私保护策略

2.1 节点身份保护

节点身份保护技术应用时采用门限秘密共享算法，利用数据切割的技术方式实现数据多路径、分集传输的隐私保护效能。考虑到在实际社会中节点信任值与社会信任值的特殊性，可设定节点集合动态控制机制，为节点数据传输构建安全路径，当用户的部分节点数据信息被非法窃取后，非法用户无法恢复对应节点的原始数据信息，有效实现对用户数据隐私的保护。

在大数据信息通信技术背景下，采取节点身份保护策略可提高用户数据隐私安全。当节点申请相关数据传输任务时，数据传输的时间、任务类型、数据信息都属于用户个人因素，攻击者则可能对节点隐私进行窃取。为避免用户隐私数据泄露，可采取节点身份保护技术，避免用户在节点数据信息传输时，暴露出自己的真实身份，提高用户隐私保护的整体效果[2]。

在实际用户进行节点数据传输任务分配时，可采取虚假的身份名进行任务分配，确保数据任务传输与自己的真实信息无直接关联。节点在假的身份名任务分配下开展相关数据传输，可有效规避用户隐私受到狭窄任务攻击。

当用户进行互联网后，节点需在信任中心对用户的真实ID进行注册认证，同时在节点使用时，用户可向信任中心申请虚假用户名，信任中心会对用户申请的多个假名进行验证，判断用户相关假名的合法性，避免用户的网络假名受到信任中心的“女巫攻击”，保证用户数据隐私的安全可靠。

2.2 动态数据集发布的隐私保护

随着大数据信息通信技术的快速发展，定位技术与位置服务体系不断成熟，进而产生大量用户的相关隐私数据集，为避免用户隐私数据集在发布传输过程中出现泄漏风险，可采取动态轨迹数据流隐私保护策略，该策略基于隐私滑动窗口模型实现，可实现对用户隐私信息的匿名保护，主动消除用户个人隐私泄露隐患。

在该隐私保护策略应用时，用户可采取动态轨迹数据集的匿名发布，进而主动规避用户的轨迹数据集，由于相互产生关联性，增加用户数据信息的泄漏风险。基于FP-tree滑动窗口模型，用户在进行隐私数据集发布时，有效降低了滑动窗口对用户数据信息的储存要求，提高了匿名算法的工作效率，保证用户个人数据集的安全质量。用户采取敏感属性的匿名数据集发布时，用户可在发布个人数据信息的同时，主动保护个人敏感属性的隐私，主动规避用户个人隐私泄露风险出现。

2.3 数值型数据的差分隐私保护

在大数据互联网的社交语境下，个体属性的隐私数据集更易被窃取，由于该类数据集发布方式的特殊性，增加了用户数据信息的泄漏风险。为有效降低数值型数据集发布泄漏风险，提高用户数据信息保护效果，可采取差分隐私保护策略，充分发挥出差分隐私保护技术优势，主动规避网络用户的恶意攻击，保护用户的个人隐私信息。

在差分隐私保护机制运行下，可直接脱离恶意攻击者的网络通信范围，使得用户的匿名发布得到更好的保证。同时在技术更新优化下，实现了用户无限数据流的差分隐私发布，很好地解决了传统算法中差分隐私机制的短板，为用户隐私数据集安全发布构建网络环境。在用户进行数据集发布时，差分隐私保护机制可对数据进行加噪分组优化，进而使得数据变化程度得到弹性处理，提高用户数据发布的安全性与稳定性，有效规避网络服务器崩溃问题，确保用户个人隐私数据集的安全。

2.4 协同数据集发布的隐私保护

在大数据信息通信的时代发展背景下，巨量数据信息充斥着互联网，如何有效保护用户个人隐私数据信息，避免隐私数据滥用问题出现，应当采取合适的隐私数据保护策略。如多个用户协同进行数据集发布时，由于协同数据包含不同用户的隐私范畴，给隐私保护工作带来更大难度。

在对多用户协同数据集发布隐私保护时，可采用无可信第三方匿名隐私保护机制，该机制在对用户隐私数据进行保护时，可以实现可信第三方不存在的条件下，为多个用户提供安全的隐私数据发布环境，确保多用户具有联合共享权益，避免每一个用户的隐私数据被泄漏。

在该隐私保护策略的运行下，可主动消除多用户协同数据发布的合谋威胁风险，当多个攻击者窃取用户隐私时，无法破除可信第三方存在约束条件，进而不能窃取用户发布的隐私数据。由于在该隐私保护机制下，设定了不可信数据传输网络环境，且多用户进行协同数据发布时，签订相关数据交互协议，数据发布者可根据风险标识与数据敏感度的不同，进而采取不同的数据集匿名发布方式，使得攻击者无法获知数据关联性与敏感信息，有效保护了用户数据信息的安全。

3结束语

上文对大数据信息通信技术下，个人隐私保护策略进行分析，阐述了网络用户个人隐私与公民的隐私权，并针对个人隐私信息数据的发布保护提出几点保护策略，如差分隐私保护技术、数据集发布隐私保护策略、节点身份保护机制等。通过多种技术方案的应用，可从源头规避隐私泄露隐患，确保公民的网络隐私与个人生活隐私，保证隐私数据发布的安全性与可靠性。

参考文献

[1] 杨俊.大数据下信息通信技术中存在的问题分析[J].信息系统工程，2019（4）：25.

[2] 郭欣华.基于大数据的信息通信技术应用中的隐私保护[J].信息与电脑（理论版），2018（12）：199-200，215.

作者简介

谢博（1990-），男，湖北武汉人;学历：本科，职称：助理工程师，现就职单位：中国人民解放军66389部队，研究方向：信息通信。