23、数据保护与加密技术：科技计量、开源趋势与未来展望

数据保护与加密技术：科技计量、开源趋势与未来展望

1. 科技计量与维基百科页面浏览量分析

1.1 相关性分析

为了进行探索性数据分析，了解不同技术之间可能存在的关系，我们展示了维基百科每月页面浏览量的相关矩阵。不过，这些相关性可能包含混杂因素和虚假关系，因为时间序列并非平稳的。图 39.3 展示了 2015 年 7 月至 2022 年 4 月期间维基百科中各技术页面浏览量之间的相关性。

例如，“基于身份的加密”和“可搜索对称加密”之间存在高度相关性；而“量子密钥分发”与其他所有技术的相关性较弱或几乎没有相关性。

1.2 公众与专家关注度比较

公众和专家对这些技术的关注度关系随时间而变化。从图表中可以观察到，专家的关注通常会滞后公众几个月。以随机数生成技术为例，公众关注度在 2019 年左右开始上升，而专家关注度则在 1 年后才开始增加。

1.3 技术发展结论

通过对科学作品产出的科学计量分析以及维基百科页面浏览量来衡量公众关注度，我们对数据保护和加密技术的发展趋势进行了评估。结果显示：
|技术类型|特点|举例|
| ---- | ---- | ---- |
|高关注度技术|广泛研究和使用，但仅区块链呈现强劲增长|区块链、哈希函数、非对称加密|
|中等关注度技术|已确立地位，但需要进一步增长以实现技术融合|数字签名、认证、密钥管理|
|新兴技术|呈现增长态势，未来可能变得更加重要|差分隐私、量子相关技术|

这种分析为数据保护和加密技术的发展及其对安全格局的影响提供了有价值的见解。

2. 开源软件与数据