【网络安全】数据安全领域关键技术总结

前言

本文对数据安全领域相关关键技术（包括去标识计算、脱敏、安全共享等）进行总结

去标识计算技术

概念

去标识计算 (Differential Privacy) 是一种数据隐私保护技术，它可以在不暴露个人敏感信息的前提下进行统计分析，并保证对隐私的泄露控制在可承受的范围之内。

底层逻辑

基于差分隐私的去标识计算是指在计算处理中采用一些差分隐私技术，通过添加一定的噪音来对原始数据进行处理和分析，从而达到保护个人隐私的目的。

差分隐私技术是一种用于保护个人隐私的技术，它可以在对敏感数据进行分析或发布时，不泄露个体信息。在差分隐私技术中，噪音是指向原始数据添加的一定数量的随机数或扰动量，以达到模糊化个体信息的目的。这种噪音不会使整个数据集的分布发生很大变化，但能有效地降低敏感个人数据的泄露风险。

去标识计算技术的核心思想就是将个体的隐私与统计分析解耦，即在不影响整体数据分布情况的前提下，对于个别数据的隐私信息进行保护和模糊化处理。

由于这样的处理方式会增加数据的误差，所以需要保证添加的噪音足够小，确保数据的准确性和有效性。在实践中，根据不同的应用场景和具体需求，需要选