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摘 要：大数据时代下，在云计算服务与大数据已经融入到了现实生活中的各个领域，但与此同时，对于大数据安全隐私的保护却并不到位，这给不仅给人们带来了巨大的信息安全隐患，同时也阻礙了云计算与大数据的发展。本文对云计算下大数据安全隐私的常见问题进行了介绍，并对部分大数据安全隐私保护措施进行了分析。
关键词：云计算；大数据；安全隐私保护
引言：在云计算的环境下，大数据的信息隐私保护作为云计算大数据快速发展的重要前提，其重要性已经越来越高，而对大数据信息隐私保护措施的研究，也具有着非常高的现实意义。
一、云计算下大数据安全隐私的常见问题
（一）用户隐私受到侵犯
在云计算环境下，大数据中用户隐私信息的重要性逐渐凸显出来，但与信息收集、分析相配到的信息处理却并没有得到明确的规范，如果银行交易密码、个人财政状况等信息未能得到妥善处理，那么用户隐私信息就很容易被泄露，进而给用户带来不同程度的经济损失与生活影响，而在大数据时代，这类事件在现实生活中也并不罕见[1]。另外，大数据信息给人们带来的信息安全隐患还不仅于此，通过消费历史记录、浏览器搜索历史等大数据信息，还能够实现对用户个人行为、状态的准确预测，这同样威胁到了用户的个人隐私安全，例如通过搜索记录、个人社交软件上的信息，就能够判断出用户的消费习惯、兴趣爱好、身体状况乃至是政治倾向。
（二）访问控制难度较大
随着大数据与云计算技术的不断推广，大数据的应用范围越来越广，而如何实现对大数据的有效控制这一问题也逐渐暴露了出来。一方面，大数据具有着大量的用户访问量，但由于不同用户个体的在身份、目的等信息上存在着巨大的差异，因此其所需要的管理权限也是千奇百怪且难以预测的，这也就意味着在对于大批量的数据与用户，很难进预先进行角色的设定与区分，也无法预先赋予用户权限。另一方面，大数据场景下的数据量十分庞大，如果管理人员对专业知识不够了解，就无法确定用户角色的权限，自然也就无法对用户的过度访问行为作出限制，同时在庞大的用户量基础上，即便想要对用户的授权规则进行定义，也会对效率造成极大的影响。
（三）数据真实性难以判断
在云计算环境与大数据时代下，对信息数据的分析结论已经成为了决策的重要参考，但实际上，这些数据信息的真实性是很难保证的，而一旦所分析的数据属于虚假信息，那么分析结果乃至具体决策的正确性都会因此受到影响。在现实生活中，很多不法分子正是利用这一点来刻意制造虚假数据或营造某种假象，如涉及软件上的虚假评论、刷“好评”等，从而误导分析者做出对自己有利的决策，从而获取更大的利益，而分析者由于做出了错误决策，则很容易因此而承受损失。此外，由于大数据的信息采集过程是人工干预的，因此很可能会在采集过程中出现误差，再加上版本变更等各类因素的影响，信息数据很可能会在传播过程中失真，这同样有可能危害到分析者的利益。
二、云计算下大数据安全因素保护的措施
（一）匿名保护技术
匿名保护技术可分为数据发布匿名以及社交网络匿名两种，其中数据发布匿名主要是通过数据处理完成对准标识符的分组，从而实现对静态、一次性发布的数据信息进行匿名保护。当然，在大数据场景下，数据信息往往需要多次、连续的发布，这样数据信息的获取渠道也就更多，因而数据发布匿名保护的难度更高，当前对于多次发布的数据匿名保护技术尚处于探索与完善阶段，但仍然是大数据信息隐私保护的核心技术之一[2]。而社交网络匿名保护技术则是在数据发布时进行基于边的增删，或是基于超级节点对图结构进行分割和集聚操作，从而实现隐藏用户的标示、属性信息以及用户间的关系，这对于时下用户众多的社交网络而言能够起到很好的信息隐私保护作用。
（二）风险自适应访问控制
针对大数据场景下管理人员无法确定用户可访问数据并设定访问权限的问题，可以采用风险自适应的访问控制来进行有效解决。这一访问控制方案以风险量化与访问配额为理论基础。主要是根据数据信息、用户信息以及安全等级等实际情况，并将这些信息情况作为参数指标，之后通过量化算法实现对信息资源的风险量化，确立具体的风险数值。这样当用户在大数据环境下进行访问时，就能够通过对信息资源风险数值的判断来确定其是否有权限进行访问，从而实现对用户访问权限的准确、高效控制。
（三）数据溯源技术
数据溯源技术主要是为了确定数据仓库中各项数据的来源，从而对大数据信息的真实性与可信性进行验证。其基本方法是对数据进行标记，并通过这些标记将数据的查询历史与传播历史记录下来，进而明确数据的计算方法与出处。在这样的方法下，用户就可以根据标记所提供的记录信息来判断数据是否真实，从而保证分析结果与决策的正确，避免被虚假信息所误导。
结束语：总之，云计算环境下的大数据安全隐私问题已经愈发严重，我们必须要将这一问题重视起来，并通过不断的探索、实践找到有效的应对方法，将大数据安全隐私保护体系建立起来，保证云服务使用者的隐私安全。
参考文献：
[1]高源，雷莹莹.云计算环境大数据安全和隐私保护策略研究[J].网络空间安全，2017，8（Z3）：7-9.
[2]崔继仁，张艳丽，王越男.基于云计算的大数据安全隐私保护分析[J].网络安全技术与应用，2016（06）：72-73.
作者简介：
杜爽（1996-），男，湖北宜昌人，汉族，学生，大专在读，研究方向：云计算，大数据.
关键词：云计算；大数据；安全隐私保护
引言：在云计算的环境下，大数据的信息隐私保护作为云计算大数据快速发展的重要前提，其重要性已经越来越高，而对大数据信息隐私保护措施的研究，也具有着非常高的现实意义。
一、云计算下大数据安全隐私的常见问题
（一）用户隐私受到侵犯
在云计算环境下，大数据中用户隐私信息的重要性逐渐凸显出来，但与信息收集、分析相配到的信息处理却并没有得到明确的规范，如果银行交易密码、个人财政状况等信息未能得到妥善处理，那么用户隐私信息就很容易被泄露，进而给用户带来不同程度的经济损失与生活影响，而在大数据时代，这类事件在现实生活中也并不罕见[1]。另外，大数据信息给人们带来的信息安全隐患还不仅于此，通过消费历史记录、浏览器搜索历史等大数据信息，还能够实现对用户个人行为、状态的准确预测，这同样威胁到了用户的个人隐私安全，例如通过搜索记录、个人社交软件上的信息，就能够判断出用户的消费习惯、兴趣爱好、身体状况乃至是政治倾向。
（二）访问控制难度较大
随着大数据与云计算技术的不断推广，大数据的应用范围越来越广，而如何实现对大数据的有效控制这一问题也逐渐暴露了出来。一方面，大数据具有着大量的用户访问量，但由于不同用户个体的在身份、目的等信息上存在着巨大的差异，因此其所需要的管理权限也是千奇百怪且难以预测的，这也就意味着在对于大批量的数据与用户，很难进预先进行角色的设定与区分，也无法预先赋予用户权限。另一方面，大数据场景下的数据量十分庞大，如果管理人员对专业知识不够了解，就无法确定用户角色的权限，自然也就无法对用户的过度访问行为作出限制，同时在庞大的用户量基础上，即便想要对用户的授权规则进行定义，也会对效率造成极大的影响。
（三）数据真实性难以判断
在云计算环境与大数据时代下，对信息数据的分析结论已经成为了决策的重要参考，但实际上，这些数据信息的真实性是很难保证的，而一旦所分析的数据属于虚假信息，那么分析结果乃至具体决策的正确性都会因此受到影响。在现实生活中，很多不法分子正是利用这一点来刻意制造虚假数据或营造某种假象，如涉及软件上的虚假评论、刷“好评”等，从而误导分析者做出对自己有利的决策，从而获取更大的利益，而分析者由于做出了错误决策，则很容易因此而承受损失。此外，由于大数据的信息采集过程是人工干预的，因此很可能会在采集过程中出现误差，再加上版本变更等各类因素的影响，信息数据很可能会在传播过程中失真，这同样有可能危害到分析者的利益。
二、云计算下大数据安全因素保护的措施
（一）匿名保护技术
匿名保护技术可分为数据发布匿名以及社交网络匿名两种，其中数据发布匿名主要是通过数据处理完成对准标识符的分组，从而实现对静态、一次性发布的数据信息进行匿名保护。当然，在大数据场景下，数据信息往往需要多次、连续的发布，这样数据信息的获取渠道也就更多，因而数据发布匿名保护的难度更高，当前对于多次发布的数据匿名保护技术尚处于探索与完善阶段，但仍然是大数据信息隐私保护的核心技术之一[2]。而社交网络匿名保护技术则是在数据发布时进行基于边的增删，或是基于超级节点对图结构进行分割和集聚操作，从而实现隐藏用户的标示、属性信息以及用户间的关系，这对于时下用户众多的社交网络而言能够起到很好的信息隐私保护作用。
（二）风险自适应访问控制
针对大数据场景下管理人员无法确定用户可访问数据并设定访问权限的问题，可以采用风险自适应的访问控制来进行有效解决。这一访问控制方案以风险量化与访问配额为理论基础。主要是根据数据信息、用户信息以及安全等级等实际情况，并将这些信息情况作为参数指标，之后通过量化算法实现对信息资源的风险量化，确立具体的风险数值。这样当用户在大数据环境下进行访问时，就能够通过对信息资源风险数值的判断来确定其是否有权限进行访问，从而实现对用户访问权限的准确、高效控制。
（三）数据溯源技术
数据溯源技术主要是为了确定数据仓库中各项数据的来源，从而对大数据信息的真实性与可信性进行验证。其基本方法是对数据进行标记，并通过这些标记将数据的查询历史与传播历史记录下来，进而明确数据的计算方法与出处。在这样的方法下，用户就可以根据标记所提供的记录信息来判断数据是否真实，从而保证分析结果与决策的正确，避免被虚假信息所误导。
结束语：总之，云计算环境下的大数据安全隐私问题已经愈发严重，我们必须要将这一问题重视起来，并通过不断的探索、实践找到有效的应对方法，将大数据安全隐私保护体系建立起来，保证云服务使用者的隐私安全。
参考文献：
[1]高源，雷莹莹.云计算环境大数据安全和隐私保护策略研究[J].网络空间安全，2017，8（Z3）：7-9.
[2]崔继仁，张艳丽，王越男.基于云计算的大数据安全隐私保护分析[J].网络安全技术与应用，2016（06）：72-73.
作者简介：
杜爽（1996-），男，湖北宜昌人，汉族，学生，大专在读，研究方向：云计算，大数据.