40、自动化风险评估与属性推断攻击：保障数据安全与隐私

自动化风险评估与属性推断攻击：保障数据安全与隐私

在当今数字化时代，数据安全和隐私保护愈发重要。无论是 OAuth/OIDC 解决方案的风险分析，还是在线社交网络中的属性推断攻击，都与我们的个人信息安全息息相关。本文将深入探讨这两个方面的内容，为大家揭示其中的奥秘和应对方法。

OAuth/OIDC 解决方案的 DPIA 合规风险分析

在处理 OAuth/OIDC 解决方案时，我们面临着一个关键问题——Prisk。这个问题旨在评估数据主体权利和自由所面临的风险，控制器需要满足安全和隐私目标。为了解决这个问题，我们提出了一种三步方法。

1. 评估客户端

这一步主要是识别角色（数据主体、控制器和数据处理器）以及数据类型类别。具体操作如下：
- 识别角色和数据类型 ：通过指定经济部门来确定数据主体和数据类型。将处理特殊类别个人数据或涉及脆弱数据主体的部门称为敏感部门，其他则为非敏感部门。
- 确定影响级别 ：为简化起见，当涉及大规模数据处理影响大量数据主体时，将影响级别设为常数 5，表示非常高的影响。

以 Graphy 为例，它是一个获取用户银行账户财务数据并进行图形化展示的客户端。在这个场景中，Graphy 是控制器，其服务属于敏感部门，影响级别为 5，数据主体是自然人，IBM 和 Barclays 银行分别作为数据处理器提供单点登录和账户链接服务。

2. 评估所采用的 IdMPs 的风险

此步骤通过两个组件来评估所采用的 IdMPs 及其集成到客户端的实现细节，以识别可能对数据主体权利和自由构成的威胁。