京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,数据与信息安全如何完美平衡
现在我们都在谈信息安全。我看到网友澄清了一个概念,什么叫做信息安全。他把信息安全分成三大类,我觉得很对,在这里分享给大家。
信息层面的信息安全,学校中的信息安全专业,主要致力于通信加密,密码加固等传统的安全领域。
用户层面的信息安全,也就是说用户把信息存储到了你的服务器上,你要怎么样保证用户的隐私不受侵犯。
架构层面的信息安全,就是如何保证信息不丢。
我们逐个来讲。
我们为什么要从HTTP切换到HTTPS?为什么有一天大家都抛弃了HTTP而投向了HTTPS的怀抱?毕竟HTTPS需要消耗比HTTP更大的硬件开销,在架构层面同样需要做出很多的调整。
那是因为HTTP无论对于网络传输的内容,还是对于协议本身信息都没有做过任何的加密,从而使得用户的任何信息在网络中都可能被捕获。这时,我相信有人会讲:那我们是一个内容浏览类的网站,用户并不需要输入信息,那是不是就可以不使用HTTPS了呢?答案是使用HTTP不仅会发生泄漏数据,还会发生注入数据;这也是我们常常提到的流量劫持。
当然,由于HTTPS对于服务器资源的消耗,HTTP也推出了HTTP/2,除了一些新的特性之外,当然也加入了信息加密的功能。另外,密码的加密也是老生常谈,密码的加密是一个听上去简单实际很复杂的事情,归根结底,密码加密是一个需要平衡的事情,如果采用简单加密方式(例如MD5),那么自然也会容易被解密,但是如果采用复杂加密算法,自然也对CPU提出了更高的要求。
用户隐私在近年来被提升到了一个前所未有的高度。大数据时代人人都在做数据分析,却又人人都在做用户隐私。那么如何把握数据分析和用户隐私之间的平衡?
也许我们在很久之前就触犯了“用户隐私”,当我们在电商网站上点击“喜欢”的时候,这个数据来源于“用户隐私”;当我们在搜索引擎上看到“搜索广告”的时候,这个数据也来源于“用户隐私”;甚至我们可以说:如果我们严格地去界定“用户隐私”,我们如今的产品会死掉90%甚至更多。
那么我们到底如何去客观地理解用户隐私?我对隐私的红线是:用户的数据分析是机器可读但是人工不可读的。举个例子:
我们在做用户的垃圾邮件过滤的时候,我们需要对每封邮件抽取特征,其中包括发件人,发件时间以及对于邮件正文内容的结构化抽取,然后通过分类算法对邮件进行分类。
但是我们要注意一点,这个过程,我们对“人”是不可见的,我们会对几千万的数据进行机器处理,我们处理的是宏观上的“大数据”;但是如果我们是通过人去扫描数据库,然后提取出了邮件记录并且去做人眼识别,那么这个行为是侵犯用户隐私的。
再者,是否侵犯用户隐私的一个隐含区分点是“侵犯隐私”之后做了什么?例如我们对搜索记录进行数据分析后为用户推荐了更好的结果,我们说这并不是侵犯数据隐私;但是如果我们对搜索结果进行分析后,将用户的资料提供给了某医院,那么用户隐私就被侵犯了。
一言结之,是否侵犯隐私一定程度上关联与后续的操作是否侵犯到了用户切身的利益。
最后,是否侵犯隐私的一个标准在于我们最终暴露的是用户的什么信息。
我们都知道DMP行业提供API使得DSP可以进行更加精准的广告投放,但是提供什么样的信息成为了关键。如果提供的是用户的消费记录,这个是侵犯隐私的,如果提供的是通过数据挖掘得到的收入水平,那么这个信息也许是不侵犯隐私的。
其实用户隐私是一个很敏感的词,也许这个词天生就与数据挖掘、数据分析互相抵触,法律上也并没有对相关的标准拉过红线,如何把握也许值得我们更深入地探讨。
这一层面的安全说起来比较复杂,我只举两个例子。
第一,一份数据应该存多少份才能保证数据不丢,什么样的存储架构可以较好地平衡数据备份和存储成本之间的平衡?在存储上,我们希望平衡成本和可靠性,例如我们可以通过EC2冗余算法来平衡;再者我们需要多机房的互备来防止数据中心的灾难性事故;但是是否我们就是盲目地将存储成本除以2?这不但对于成本是巨大的消耗,对于网络带宽、磁盘压力也是种巨大的消耗;那么我们可以去折中地拆分数据的冷热分区,以及适当采用廉价磁盘+云备份的模式保证我们整体数据的安全。
第二,在存储架构上对于高安全性信息进行隔离。例如我们将用户的用户名、密码、盐存储在同一个数据库,那么对于入侵者而言,只要拖下来就全部获取了。我们是否应该将彼此依赖的盐、加密密码分离存储,或者采用更高的安全性方案进行存储?是值得我们探讨的事情。
另外,提及一个小的trick:由于MYSQL的各种入侵方法已经成熟的不能再成熟了,所以对于一些公司而言,不妨将一些敏感、又访问压力不大的信息存储于一些相对冷门的数据库中,这样可以在一定程度上加固信息的安全性。
信息安全是一个庞大的领域,其中涉及到很多知识点,但是大多公司都对其没有提及足够的重视,因为信息安全是一个“黑天鹅”事件,以至于大家不愿意在上面投入巨大的精力,也希望随着国内对于安全的越来越重视,更多的公司也能在信息安全领域投入越来越多的注意。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09