20、大数据安全与隐私挑战及深度学习应用

大数据安全与隐私挑战及深度学习应用

大数据安全与隐私挑战

大数据作为信息技术领域的新兴概念，其安全与隐私问题日益受到关注。以下将从不同应用场景介绍大数据面临的安全问题及相应解决办法。

1. 不同场景下的安全问题与解决办法

   • 医疗领域 ：可使用名为MapReduce的工具，还有像Raspberry Pi这样独特的计算机设备，它能利用位置跟踪技术以安全的方式收集数据来治疗患者。
   • Web应用 ：Web应用是数据泄露的重灾区，数据泄露不仅发生在后端，还可能出现在数据传输和收集阶段。最佳解决方案是在数据传输前对其进行加密，以确保和识别数据所有者。同时，加密频繁访问的节点，确保入口点安全，并采用特定架构进行身份验证、授权和密钥管理。
   • 移动设备 ：移动设备面临的首要问题是用户验证，以及确保所有设备上交易的安全性。可能的解决方案包括使用像OBEX这样的具体架构，通过基于RFID的手机来监控数据和网络行为，以检测入侵。
   • 社交网络 ：隐私和共享数据的访问是主要问题。对用户进行双向身份验证是一种可行的隐私保护解决方案。
   • 金融领域 ：该领域一直备受关注，大多数攻击和威胁都是为了获取经济利益。敏感信息的隐私和数据在云或数据库中的存储都面临风险。用户的身份验证和授权是首要挑战，银行虽使用入侵检测系统检测威胁，但仍不够安全。各种加密算法可确